刘 琼 秦世引

(北京航空航天大学 自动化科学与电气工程学院，北京100191)

随着计算机科学和认知科学的交叉发展，基于人类视觉生理机制实现计算机视觉并应用于目标检测逐渐成为一个活跃的研究分支［1－4］.心理学对人类视觉生理机制的研究发现，包含新异刺激、较强刺激和人所期待刺激的场景区域最容易引起观察者的研究注意［5］.目前绝大部分的视觉注意计算模型都针对前两种刺激来源开展研究，即通过视觉显著性度量寻找感兴趣区域［6－7］.很显然，与前述两种刺激引发的注意机制不同，目标检测是源于高层知识驱动的视觉行为，这种刺激可以处于图像中的任意非显著位置，因此简单地将已有的视觉注意计算模型应用于目标检测时，将会产生大量无关的视点转移而浪费时间，甚至漏检.

从人脑的认知原理可知:即使在复杂的场景下，人眼也可以辨识出目标位置.人脑可以根据经验预测目标大致区域后再进行细致的搜索，因此由粗到精是人眼检测目标的常用检测模式.针对现有的视觉注意计算模型应用于目标检测的不足，并受人类视觉系统检测目标的行为方式所启发，本文提出了一种基于决策规则的目标区域预测方法，并对Itti-Koch视觉注意计算模型进行了改进，进而将两者结合起来，以实现快速精确的目标检测.

1 面向目标区域预测的特征提取

根据大脑中存有的先验知识进行区域预测，并逐渐聚焦注意力是……