【摘 要】
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该文所做的工作的思路就是从目标检测问题入手,将认知科学及仿生计算的一些成果应用于目标检测模型中,从而解决一些实际问题.文中所尝试的第一种方法是利用模板匹配法,将目标
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该文所做的工作的思路就是从目标检测问题入手,将认知科学及仿生计算的一些成果应用于目标检测模型中,从而解决一些实际问题.文中所尝试的第一种方法是利用模板匹配法,将目标检测问题转化为一个优化问题,从而用遗传算法解决.所述方法不需事先对图象进行分割,对图象的处理采用由粗到精的处理方式,并将目标检测与目标识别结合起来.文中采用归一化互信息（NMI）作为图象相似度的度量,使基于不同模板的相似度有了可比较性.另一种尝试模仿视觉注意机制进行物体检测.文中提出了一种利用人工神经网络学习方法构造醒目图的方法,将感兴趣物体的信息融入醒目图的构造过程中,物体检测过程采用一种由粗到精、假设检验的方法,从而使物体检测过程具有了快速与准确的特点.
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