基于眼动与机器视觉融合的遥感图像目标定位方法研究

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基于眼动与机器视觉融合的遥感图像目标定位方法研究

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基于眼动与机器视觉融合的遥感图像目标定位方法研究

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-11页
第一章绪论	第11-19页
1.1 课题背景与意义	第11-12页
1.2 基于眼动的遥感图像目标检测	第12-17页
1.2.1 遥感图像目标检测技术概述	第12-14页
1.2.2 基于眼动的注视分析技术	第14-16页
1.2.3 注视分析融合机器视觉的遥感目标检测技术	第16-17页
1.3 课题研究内容与论文结构与安排	第17-19页
第二章注视相关的遥感图像显著性分析	第19-35页
2.1 图像显著性检测分析方法概述	第19-20页
2.2 注视相关的遥感图像显著性分析方法	第20-23页
2.2.1. 注视相关高斯图	第21-22页
2.2.2. 注视相关显著性图	第22-23页
2.3 目标检测实验	第23-27页
2.3.1. 实验数据采集	第23-25页
2.3.2. 实验流程	第25-27页
2.4 实验结果与分析	第27-33页
2.4.1. 注视点分析	第27-29页
2.4.2. 图像处理结果分析	第29-33页
2.5 本章小结	第33-35页
第三章结合显著性与边缘信息的单目标检测	第35-45页
3.1 多模态信息融合的单目标检测算法概述	第35-38页
3.1.1 边缘信息指导超像素目标融合	第36-37页
3.1.2 眼动、显著性与边缘信息结合的候选框综合评分	第37-38页
3.2 实验结果与分析	第38-44页
3.2.1. 超像素融合阈值分析	第38-40页
3.2.2. 多模态信息目标检测结果	第40-44页
3.3 本章小结	第44-45页
第四章融合眼动与深度网络优化的多目标检测算法	第45-57页
4.1 机器学习的遥感图像目标检测方法概述	第45页
4.2 基于眼动信息与深度网络优化的多目标检测算法	第45-52页
4.2.1. 使用眼动信息缩减候选框数量	第46-47页
4.2.2. 使用融合注视信息的MAP算法得到显著性目标检测结果	第47-49页
4.2.3. 使用Loc Net优化检测精度	第49-52页
4.3 实验	第52-56页
4.3.1. 实验准备	第52-54页
4.3.2. 实验结果与分析	第54-56页
4.4 本章小结	第56-57页
第五章总结与展望	第57-61页
5.1 总结	第57-58页
5.2 展望	第58-61页
致谢	第61-62页
参考文献	第62-69页
作者简历	第69页

本篇论文共69页，点击这进入下载页面。

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