一种基于视觉注意模型的图像分类方法
视觉选择性注意机制是人类视觉系统的重要组成部分.近年来的研究表明,自下而上的视觉选择性注意模型在物体识别等方面得到了良好的应用.但是,视觉选择性注意模型在描述图像内容时存在着明显的不足,一个显著的特征在某些情况下可能不会得到注意,人眼更可能会注意到一幅图像里比较稀少的特征.针对上述情况,本文提出了一种基于视觉选择性注意模型和全局稀少性相结合的视觉注意模型进行图像分类.实验结果表明,该方法在多类物体分类中达到97.74％的总准确率,取到了非常好的效果.
图像分类 视觉系统 视觉注意模型 稀少性特征
宋雁斓 张瑞 支琤 杨小康 陈尔康
上海交通大学电子工程系图像通信与信息处理研究所,上海,200240 上海交通大学上海市数字媒体处理与传输重点实验室,上海,200240
国内会议
上海
中文
1886-1889
2008-11-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）