【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人类视觉构建
，具体地讲是一种基于模拟人类视觉的机器视 觉构建方法。
技术介绍
随着信息技术的发展，计算机视觉已经被广泛应用于低层特征检测和描述、模式 识别、人工智能推理和机器学习算法等领域。然而，传统的计算机视觉方法通常是任务驱动 型，即需要限定许多条件，并根据实际任务来设计相应的算法，缺乏通用性；需要解决高维 非线性特征空间、超大数据量对问题求解和实时处理等问题，使得其研宄和应用面临巨大 的挑战。 人类视觉系统能够在不同环境下高效、可靠地工作，其具有以下优点：具有关注 机制、显著性检测和与此相关的视觉处理中的选择性和目的性；能够从低层视觉处理中利 用先验知识，使数据驱动的自底向上处理与自顶向下的知识指导在视觉处理中相互协调配 合；上下境信息在视觉处理的各个层次都发挥着重要作用，并且能够综合利用环境中各种 模态的信息。但在人类视觉感知机理尚不完全明了的情况下，如何构造具有人类视觉特点 的机器视觉仍存在较大困难，若能够构建模拟人类视觉的机器视觉系统，必然会给计算机 视觉的各个实际应用领域带来重要的影响。
技术实现思路
有鉴于此，...
【技术保护点】
一种基于模拟人类视觉的机器视觉构建方法，其特征在于：包括以下步骤：1)通过频域法对目标图像作显著性检测，得到相应的像素显著度图，所述像素显著度图与所述目标图像的像素位置信息一致；2)对所述的像素显著度图中的显著点，依据显著度进行排序；3)选取前N个显著点作为注视点，以每个注视点为中心，形成信息熵最大的局部区域，这些局部区域组成注视区域；4)对所述的注视区域内部像素进行随机采样，并对注视区域外部进行等量的像素随机采样；采样得到的注视区域内部像素作为正样本，注视区域外部像素作为负样本；5)利用极限学习机训练策略，训练得到一个二分类的前馈神经网络模型，通过该模型分类所述目标图像的...
【技术特征摘要】
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