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基于物体的选择性注意在心理学领域正日益为广大研究人员所认可,而计算机视觉领域中现有的注意模型大多数是基于特征的,或者是基于空间的。本文给出了一种基于物体的选择性注意计算模型。该模型将“感知物体”作为引起注意的基本单元,并给出了感知物体及其邻域的定义。该注意模型包括两个步骤:(1)在给定图像中选择第一个注视点;(2)在整幅图像中实现注视点的有效转移。在该注意模型中,感知物体与其邻域之间灰度值的绝对差
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把手写笔迹作为一种纹理来看待,利用图像纹理处理技术和数学方法对笔迹的纹理特征进行提取鉴别,将笔迹识别问题转化为纹理识别。论文使用20个人的不同笔迹进行实验,采用灰度共生矩阵来提取这些笔迹的纹理特征,用夹角余弦相似度算法完成识别工作,取得了较好的效果。
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