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第1章 概述1

1.1 运动目标检测1

1.1.1 相邻帧差法1

1.1.2 光流法2

1.1.3 背景减除法3

1.2 运动目标跟踪5

1.2.1 目标描述6

1.2.2 特征选取6

1.2.3 运动目标跟踪方法7

1.3 运动目标跟踪方法研究现状8

1.4 运动目标检测和跟踪中存在的难点9

1.5 视觉注意机制在感兴趣目标提取中的应用10

参考文献11

第2章 人类视觉系统与视觉注意机制16

2.1 人类视觉系统16

2.1.1 人眼结构及视觉通路16

2.1.2 视皮层18

2.1.3 视觉感知机制20

2.2 视觉注意机制21

2.2.1 视觉注意机制概述21

2.2.2 视觉注意建模的理论基础22

2.3 经典视觉注意计算模型25

2.3.1 Itti视觉注意计算模型25

2.3.2 GBVS视觉注意计算模型28

2.3.3 SR视觉注意计算模型29

2.4 本章小结30

参考文献30

第3章 基于视觉注意机制的感兴趣目标提取32

3.1 基于快速字典学习与特征稀有性的自然图像显著目标提取32

3.1.1 稀疏编码32

3.1.2 快速字典学习算法33

3.1.3 稀有性量化36

3.1.4 实验结果及讨论37

3.2 基于动态视觉显著性的感兴趣目标提取40

3.2.1 静态显著性提取41

3.2.2 基于SIFT流的动态显著性提取43

3.2.3 实验结果及讨论45

3.3 本章小结46

参考文献47

第4章 基于人类记忆机制的视觉信息处理认知建模49

4.1 人脑记忆的分类49

4.2 人脑记忆机制的神经基础51

4.2.1 神经细胞的基本结构51

4.2.2 人脑记忆机制的生理学基础52

4.3 人脑记忆计算模型55

4.3.1 基于认知心理学的记忆计算模型55

4.3.2 基于认知神经科学的记忆计算模型59

4.4 基于人脑三阶段记忆模型的视觉信息处理认知建模64

4.4.1 信息粒66

4.4.2 记忆空间66

4.4.3 认知行为67

4.4.4 决策70

4.4.5 记忆空间更新规则70

4.4.6 MVIPM的实现71

4.5 本章小结72

参考文献72

第5章 基于人脑三阶段记忆机制的场景建模74

5.1 混合高斯背景建模75

5.1.1 混合高斯模型的基本原理75

5.1.2 混合高斯背景建模方法存在问题及发展现状76

5.2 基于记忆的混合高斯模型78

5.2.1 基于记忆的混合高斯背景建模总体框架78

5.2.2 基于记忆的混合高斯背景建模算法描述80

5.2.3 实验结果及讨论83

5.3 基于记忆的码本模型89

5.3.1 码本模型89

5.3.2 码字的特征参数集合91

5.3.3 码本记忆空间的构建91

5.3.4 算法流程及描述92

5.3.5 实验结果及分析94

5.4 本章小结100

参考文献100

第6章 基于记忆机制Mean-shift和粒子滤波鲁棒运动目标跟踪104

6.1 基于记忆的模板更新建模106

6.1.1 基于记忆的模板更新模型及定义106

6.1.2 模板更新算法详细描述107

6.2 基于记忆的模板更新Mean-shift运动目标跟踪110

6.2.1 Mean-shift跟踪器初始化及算法描述110

6.2.2 实验结果及讨论112

6.3 基于记忆的模板更新粒子滤波运动目标跟踪114

6.3.1 粒子滤波跟踪器初始化及具体算法描述114

6.3.2 实验结果及讨论115

6.4 基于记忆的多特征融合粒子滤波目标跟踪126

6.4.1 目标特征的描述与提取127

6.4.2 基于记忆的多特征融合134

6.4.3 基于记忆的多特征融合粒子滤波目标跟踪137

6.4.4 实验结果及分析140

6.5 本章小结148

参考文献148

第7章 基于记忆的多智能体协同进化运动目标跟踪153

7.1 基于记忆的多智能体协同进化运动目标跟踪建模153

7.1.1 基于记忆的智能体模型153

7.1.2 多智能体协同进化行为155

7.1.3 YCbCr颜色空间非参数目标建模156

7.1.4 算法的实现157

7.2 实验结果及讨论158

7.3 本章小结161

参考文献161