[发明专利]仿真人类低层视觉的目标感知方法

说明书

本发明公开了一种仿真人类低层视觉的目标感知方法，包括以下各步骤：1)通过频域法对目标图像作显著性检测，得到相应的像素显著度图；2)对所述的像素显著度图中的显著点，依据显著度排序；3)选取前N个显著点作为注视点，包含这些注视点的最小矩形范围作为注视区域；4)对所述的注视区域内部像素进行随机采样，并对注视区域外部进行等量的像素随机采样；5)用支持向量机训练策略，训练得到一个二分类的SVM模型，通过该模型分类所述目标图像的全部像素，将被分为正样本的像素区域作为第一注视目标区。本发明根据人类视觉注视的过程，通过注视点排序和神经网络模型，来仿真人类视觉，从而实现对目标场景快速有效注视和感知。

技术领域

本发明涉及人类视觉仿真技术领域，具体地讲是一种仿真人类低层视觉的目标感知方法。

背景技术

随着信息技术的发展，计算机视觉已经被广泛应用于低层特征检测和描述、模式识别、人工智能推理和机器学习算法等领域。然而，计算机视觉是一种任务驱动型的方法，即需要限定许多条件，并根据实际任务来设计相应的算法，缺乏通用的算法，因而经常会遇到高维非线性特征空间、超大数据量对问题求解和实时处理等问题，使得其研究和应用面临巨大的挑战。

对于人类视觉系统来说，能够在不同环境下高效、可靠地工作，其具有以下优点：具有关注机制、显著性检测以及与此相关的视觉处理中的选择性和目的性；能够从低层视觉处理中利用先验知识，使数据驱动的自底向上处理与自顶向下的知识指导在视觉处理中相互协调配合；上下境信息在视觉处理的各个层次都发挥着重要作用，并且能够综合利用环境中各种模态的信息。但在人类视觉感知机理尚不完全明了的情况下，如何构造具有人类视觉特点的机器视觉仍存在较大困难，若能够仿真人类视觉以实现对目标的感知，则必然会给目标的识别和感知等应用带来重要的影响。

发明内容

有鉴于此，本发明要解决的技术问题是，提供一种能够仿真人类视觉，实现对目标场景的快速有效注视的仿真人类低层视觉的目标感知方法。

本发明的技术解决方案是，提供以下步骤的仿真人类低层视觉的目标感知方法，包括以下各步骤：

1)通过频域法对目标图像作显著性检测，得到相应的像素显著度图，所述像素显著度图与所述目标图像的像素位置信息一致；

2)对所述的像素显著度图中的显著点，依据显著度进行排序；

3)选取前N个显著点作为注视点，包含这些注视点的最小矩形范围作为注视区域；

4)对所述的注视区域内部像素进行随机采样，并对注视区域外部进行等量的像素随机采样；采样得到的注视区域内部像素作为正样本，注视区域外部像素作为负样本；

5)利用支持向量机训练策略，训练得到一个二分类的SVM模型，通过该模型分类所述目标图像的全部像素，将被分为正样本的像素区域作为第一注视目标区。

采用本发明的方法，与现有技术相比，本发明具有以下优点：通过频域法进行显著性检测，能够快速形成像素显著度图，该图与目标图像的像素位置信息一致，并根据显著度予以排序，将选取的注视点所构成的最小矩形范围作为注视区域进行采样，与外部样本一起进入神经网络，将显著度高的区域作为第一注视目标区，且可建立第一注视目标区的基础上，再次扩大注视范围，形成相应的注视目标区，并与第一注视目标区进行比较，以判断第一注视目标区的结果是否稳定。本发明根据人类视觉注视的过程，通过注视点排序和神经网络模型，来仿真人类视觉，从而实现对目标场景快速有效注视和感知。