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论文题目：AModelofSaliency-BasedVisualAttentionforRapidSceneAnalysis论文作者：LaurentItti,ChristofKoch,andErnstNiebur论文时间：1998这篇文章可能已经有很多人阅读过，也有不少人写过关于这篇文章的笔记，但是，我想还是自己多读几遍
2016届优秀毕业论文（一）-电子与信息工程学院.基于CUDA的itti显著视觉模型.专业：软件工程学号：201211004姓名：陶瑞.指导老师：李世伟（讲师）.摘要：图像的显著性检测广泛应用于图形图像处理领域的各个领域，ITTI就是其中一种优秀的算法，它是属于机器...
总之，论文提出了一个简单的显著性驱动的视觉注意焦点计算模型。其基于生物学发现而构建的结构能复制灵长类动物视觉系统的许多特性。该论文是图像显著性检测的基础，可以说是开山之作，对后续显著性论文的理解起到很大的作用。
Itti模型最重要的贡献是继承了特征整合理论和返回抑制机制，第一次用数学工具实现了对上述机制的定量计算，从而使得视觉选择性注意机制走向定量计算的工程应用领域，[8]（P141147）并在特定的场景下取得了良好的效果。AC算法[5]（P66...
认知模型的一大特点是与心理学和神经学有着十分紧密的关联。从心理学特征出发，Itti的基本模型使用了三个特征通道，颜色，属性，方向。模型通过对这三个特征图加权形成最终的显著性图。这一模型是后来需要衍生模型的基础。
（1）Itti等人提出的最早、经典的的显著模型。例如[24]一文掀起了跨认知心理学、神经科学和计算机视觉等多个学科的第一波热潮。（2）第二波热潮由刘等人的[25]，[55]和Achanta等人的[56]掀起，他们将显著性检测定义为二元分割问题，自此出现了大量的显著性检测模型。
论文的主要研究内容和贡献在于:1、介绍了视觉注意机制及其研究现状,并综述了注意机制的生理心理学基础和Itti、Harel两种注意模型。2、详细介绍了基于度的计算的视觉注意模型,分析了模型的具体计算过程,主要包含初级视觉特征的提取和特征显著图合并策略。
以上所述模型均是基于数据驱动的视觉注意模型，这也是本文主要参考的建模思路，除此之外基于任务的注意模型也取得一定发展，其中比较重要的模型有Itti在2000年博士论文中提及的基于心理阈值函数的注意模型。
再针对Itti模型的显著特征选择和算法较为复杂的不足,提出单一尺度下结合全局颜色显著和方向显著的改进显著计算方法。该方法在更符合视觉特性的Lab空间中进行多通道分解,利用高斯差分滤波提取各通道颜色特征,进行全局均值计算颜色显著图；利用Gabor滤波的方向选择性提取不同方向上的显著图。
阅读图像显著性检测论文三：SaliencyDetectionASpectralResidualApproach.在介绍这篇论文之前我觉得很有必要介绍本篇论文的作者。.侯晓迪，2003年进入上海交大，并于大三于CVPR发表学术论文Saliencydetection:Aspectralresidualapproach，引用次数2000+，加州理工大学计算与...
论文题目：AModelofSaliency-BasedVisualAttentionforRapidSceneAnalysis论文作者：LaurentItti,ChristofKoch,andErnstNiebur论文时间：1998这篇文章可能已经有很多人阅读过，也有不少人写过关于这篇文章的笔记，但是，我想还是自己多读几遍
2016届优秀毕业论文（一）-电子与信息工程学院.基于CUDA的itti显著视觉模型.专业：软件工程学号：201211004姓名：陶瑞.指导老师：李世伟（讲师）.摘要：图像的显著性检测广泛应用于图形图像处理领域的各个领域，ITTI就是其中一种优秀的算法，它是属于机器...
总之，论文提出了一个简单的显著性驱动的视觉注意焦点计算模型。其基于生物学发现而构建的结构能复制灵长类动物视觉系统的许多特性。该论文是图像显著性检测的基础，可以说是开山之作，对后续显著性论文的理解起到很大的作用。
Itti模型最重要的贡献是继承了特征整合理论和返回抑制机制，第一次用数学工具实现了对上述机制的定量计算，从而使得视觉选择性注意机制走向定量计算的工程应用领域，[8]（P141147）并在特定的场景下取得了良好的效果。AC算法[5]（P66...
认知模型的一大特点是与心理学和神经学有着十分紧密的关联。从心理学特征出发，Itti的基本模型使用了三个特征通道，颜色，属性，方向。模型通过对这三个特征图加权形成最终的显著性图。这一模型是后来需要衍生模型的基础。
（1）Itti等人提出的最早、经典的的显著模型。例如[24]一文掀起了跨认知心理学、神经科学和计算机视觉等多个学科的第一波热潮。（2）第二波热潮由刘等人的[25]，[55]和Achanta等人的[56]掀起，他们将显著性检测定义为二元分割问题，自此出现了大量的显著性检测模型。
论文的主要研究内容和贡献在于:1、介绍了视觉注意机制及其研究现状,并综述了注意机制的生理心理学基础和Itti、Harel两种注意模型。2、详细介绍了基于度的计算的视觉注意模型,分析了模型的具体计算过程,主要包含初级视觉特征的提取和特征显著图合并策略。
以上所述模型均是基于数据驱动的视觉注意模型，这也是本文主要参考的建模思路，除此之外基于任务的注意模型也取得一定发展，其中比较重要的模型有Itti在2000年博士论文中提及的基于心理阈值函数的注意模型。
再针对Itti模型的显著特征选择和算法较为复杂的不足,提出单一尺度下结合全局颜色显著和方向显著的改进显著计算方法。该方法在更符合视觉特性的Lab空间中进行多通道分解,利用高斯差分滤波提取各通道颜色特征,进行全局均值计算颜色显著图；利用Gabor滤波的方向选择性提取不同方向上的显著图。
阅读图像显著性检测论文三：SaliencyDetectionASpectralResidualApproach.在介绍这篇论文之前我觉得很有必要介绍本篇论文的作者。.侯晓迪，2003年进入上海交大，并于大三于CVPR发表学术论文Saliencydetection:Aspectralresidualapproach，引用次数2000+，加州理工大学计算与...
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