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　　選擇性視覺注意模型（SVAM）是為擬合人類視覺注意機制而提出的可計算模型，它能獲得圖像中最容易引起人們注意的顯著區(qū)域，從而能更好地進行語義圖像分割。另一方面，作為第3代人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要代表的脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（PCNN）在圖像分割方面也有良好的性能。為了進一步提高語義圖像分割的準(zhǔn)確性，本書研究SVAM+PCNN整合模型的自動語義圖像分割模型或方法。

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暫缺《物聯(lián)網(wǎng)視頻圖像感知新技術(shù)》目錄

作　者：	劉尚旺
出版社：	科學(xué)出版社
叢編項：
標(biāo)　簽：	計算機/網(wǎng)絡(luò) 通信網(wǎng)絡(luò)與數(shù)據(jù)通信

ISBN：	9787030480071	出版時間：	2016-05-01	包裝：	平裝
開本：	B5	頁數(shù)：	0	字?jǐn)?shù)：

物聯(lián)網(wǎng)視頻圖像感知新技術(shù)

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