视觉注意计算模型及应用

　　《视觉注意计算模型及应用》是一本较为系统地研究视觉注意计算模型及其应用实践的著作。该书从人类视觉注意机制在计算机图像处理领域的应用入手，系统介绍了视觉注意的生物学基础、视觉注意的认知模型以及计算模型，并结合具体应用系统总结了作者在视觉注意计算模型以及视觉注意机制用于图像分割、目标检测和目标跟踪等方面的研究成果。《视觉注意计算模型及应用》可供高等院校计算机科学与技术、人工智能等专业的高年级本科生和研究生参考，也可供计算机图像和视频处理领域的研究人员参考。

　　张巧荣，女，1978年11月生，河南郑州人，河南财经政法大学副教授，硕士生导师，2011年毕业于哈尔滨工程大学计算机应用技术专业，获工学博士学位，研究方向为人工智能、数据挖掘等。曾参与完成国家自然科学基金3项，主持河南省科技厅科技攻关项目2项，河南省高等学校重点科研项目3项，河南省高等学校青年骨干教师资助项目1项，参与完成省部级项目鉴定5项。获河南省教育厅学术技术带头人、河南省教学标兵、河南省巾帼建功标兵、河南省青年骨干教师等荣誉称号。出版著作1部，教材2部，发表学术论文20余篇。

1 绪论
1．1 视觉注意
1．2 视觉注意的计算模型
1．2．1 视觉注意机制的生物学基础
1．2．2 视觉注意机制的认知模型
1．2．3 视觉注意机制的计算模型
1．3 视觉注意的应用
1．4 本章小结
2 视觉注意的计算模型
2．1 引言
2．2 构建视觉注意计算模型的关键问题
2．3 本书模型
2．4 本章小结
3 视觉显著性计算
3．1 引言
3．2 视觉显著性计算模型分类
3．2．1 基于特征整合理论的显著性计算模型
3．2．2 基于特征对比度的显著性计算方法
3．2．3 基于信息论的显著性计算方法
3．2．4 基于物体的显著性计算方法
3．2．5 基于机器学习的显著性计算方法
3．3 视觉显著性计算方法评价
3．3．1 基准数据集
3．3．2 评价指标
3．4 本章小结
4 基于特征对比度的视觉显著性计算模型
4．1 引言
4．2 基于特征对比度的视觉显著性计算模型
4．2．1 计算模型框架
4．2．2 早期特征提取
4．2．3 特征对比度计算
4．2．4 特征整合
4．3 实验结果与分析
4．3．1 自然图像中的显著性检测
4．3．2 复杂图像中的显著性检测
4．4 本章小结
5 基于频域分析的视觉显著性计算模型
5．1 引言
5．2 多尺度频域分析的显著性检测模型
5．2．1 模型框架
5．2．2 预处理
5．2．3 特征提取
5．2．4 显著性计算
5．2．5 实验结果
5．3 基于稀疏编码的显著性检测模型
5．3．1 算法框架
5．3．2 稀疏编码
5．3．3 显著性计算
5．3．4 实验结果
5．4 本章小结
……
6 利用背景先验的视觉显著性计算模型
7 注意焦点选择和转移
8 基于物体的视觉注意计算模型
9 视觉注意计算模型的应用
参考文献