2020.07.30 开始阅读
代号 0003
2014 中科大博士论文
基于视觉记忆的目标检测算法：一个特征学习与特征联想的过程
郭明玮，导师陈宗海
摘要
分析了人类视觉记忆机制再完成目标检测时的工作机理，结合特征学习与特征联想，通过构建基于视觉记忆的特征学习与特征联想模型，研究模拟人类视觉的目标检测算法。
主要贡献：
- 构建基于视觉记忆的特征学习与特征联想模型，在此基础上构建了基于视觉记忆的目标检测算法框架。
- 提出了一个特征处理方式，该方式基于选择性注意机制的显著性检测算法，可以模拟视觉记忆保存。
- 以构建的框架为指导，设计了具体的目标检测算法。
- 构建了一种基于目标检测的视频摘要生成算法。
- 构建了基于目标检测的图像质量评价算法。
第 1 章 绪论
(p2)
Itti 【12】等构建了分层选择性注意机制，用于提取图片中的显著性区域；
Borji 【13】 Navalpakkam 【14】 等基于选择性注意机制构建了目标检测算法。
(p11)
从 99 年开始，Caltech 的 KochLab【80-82】和 USC 的 iLab 【83】就 bottom-up 的视觉注意机制，构建一个自底向上的、与任务无关的、以显著性为基础的视觉选择性注意机制的可训练模型，来实现目标识别的任务。如图 1.5 所示。
1.5
(p13)
德国慕尼黑大学的 Julien Vitay 【84】等人根据与高层次视觉皮层区域相关的视觉循环、基底神经节结构和相应的丘脑核，构建了一个视觉工作记忆的计算模型，如图 1.6 所示。
以 University of Wisconsin-Madison 的 Jeffrey S.Johnson 【85】为代表的工作组，则构建了要给动态神经场模型来模拟人的视觉工作记忆核运动检测。
University of Colorado 的 Michael J.Frank 【86】等人根据再视觉工作记忆中额叶皮质和基底神经节的相互作用构建了一个计算模型。
1.6
(p15)
Serre 【88，89】等人根据视皮层工作机理构建分层目标识别模型，该模型被广泛应用于目标识别之中，很多目标识别模型都是基于该模型的改进，其结构如图 1.9 所示。
1.9
第 2 章 视觉记忆：特征学习与特征联想的过程
(p20)
特征学习是一个自底向上的过程，其为视觉记忆提取必须存储的视觉特征；
而特征联想是一个自顶向下的过程，其利用视觉记忆存储的特征并对其进行扩展来搜索需要检测的目标。
第 3 章 基于特征学习的视觉记忆必要特征提取
第 4 章 基于特征联想的视觉记忆特征处理方式
第 5 章 基于视觉记忆的目标检测算法
第 6 章 基于目标检测的视频摘要生成算法
第 7 章 基于目标检测的图像质量评价算法
(p22)
基于视觉记忆的目标检测算法框架图，如图 2.5.
其中特征学习就是 DPM 那套，用的 HOG 特征来学习到目标模板，其所谓必要特征就是学习到的模板，而特征处理方式代表的是一类不那么关键的特征，可以用这些特征来构建一个层次的注意力机制，生成一注意力显著性图，从而实现所谓的特征联想
所以根本就没什么特别的贡献，这个博士毕业也过分了点
2.5
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