视觉注意机制是我们人类从自然场景中感知获取关注区域与感兴趣目标的关键途径,同时也是在有限的大脑资源中对众多复杂信息进行高效处理的关键步骤。伴随着计算机生物视觉的不断发展与完善,视觉注意在图像处理方面发挥的优势成为当下的研究热点,尤其在图像复杂区域目标识别领域优势越来越明显。通过模拟人类视觉注意机制,对一幅自然场景图像可以将其显著区域进行优先处理并进行准确目标识别,而且识别过程耗时很少,准确率很高。当前,模仿人类视觉注意机制进行目标识别工作的研究主要集中在自底向上视觉注意模型与自顶向下视觉注意模型。自底向上视觉注意模型的研究已经取得了一定进展但是在目标识别领域研究暂时进展不多,自顶向下视觉注意模型由于人类注意视觉的复杂性使得研究出现了一些分支,从而在应用中存在一定局限性。本文取自底向上视觉注意模型与自顶向下视觉注意模型各自的优势,将二者结合起来完成对目标的识别工作,首先对一幅输入图像进行线性滤波获取各个特征然后经过高斯金字塔、中央周边差操作得到各个特征图,经过独立成分分析操作获取初步提取的显著图,至此目标对象通过自底向上视觉注意模型进行了初步识别。在此基础上,利用自顶向下视觉注意模型进行指导修正进行精确识别。同时本模型引入一种增量记忆机制,增量记忆机制是一种关于给定目标对象训练学习知识的机制。通过对给定目标对象进行训练学习,提取目标对象的目标知识,在目标识别模型中引入该知识,使得注意模型更快地在复杂场景中识别出目标对象。本模型增量记忆采用支持向量机实现训练学习目标对象工作。经过实验仿真证明,本模型通过将自底向上视觉注意模型与自顶向下视觉注意模型相结合并引入增量记忆机制在复杂目标识别研究中,提高视觉注意效率,节省目标识别时间,在识别复杂目标任务上有出色的表现。因此,新模型能够应用到自然场景中进行复杂目标的识别工作中去。