【摘 要】
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目标分类是计算机视觉研究中的重要基本问题之一。为提高目标分类的准确率,由对目标进行人工分类的完整过程所得到的启发,提出了一种视觉注意力模型与CNN相结合的目标分类新
【机 构】
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西北工业大学计算机学院,西北工业大学电子信息学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(NCYM0001,61117115,61201319)资助
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目标分类是计算机视觉研究中的重要基本问题之一。为提高目标分类的准确率,由对目标进行人工分类的完整过程所得到的启发,提出了一种视觉注意力模型与CNN相结合的目标分类新方法。该方法与传统目标分类方法相比,在分类过程上更接近于人工行为,有明显的生物学优势。首先,建立一个基于分类任务的眼动数据库,研究并记录人在进行目标分类时的视觉行为;然后,利用该数据库训练出一个结合低层特征(如方向、颜色、强度等)及高层特征(如人、脸、汽车等)的视觉注意力模型,以此,预测人工区分不同目标时所感兴趣的区域;最后设计CNN网络,利用
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