基于视觉认知方法的视频目标分类与识别研究

对视频图象的理解和分析是计算机视觉的主流方向，而对视频中的目标进行分类识别是视频分析的中心问题。视频中的目标分类识别就是要让计算机象人一样能在复杂环境下准确的分辨识别目标，因此，结合人的认知模型来研究视频中目标的分类识别问题是计算机视觉，神经生理学及智能科学共同关注的焦点。本项目以视觉监控应用为背景，以视频中的物体分类和识别为重点研究科学问题，具体可包括：(1)基于视觉特性的视频中目标的特征表征与提取。（2）动态自适应的分类器的设计 （3）基于认知模型的视频中目标分类与识别的框架的构建。本项目将结合人的认知模型提出一些有效的新算法，完成一个实验系统，在SCI、EI收录刊物上发表一批高质量的学术论文，部分成果能形成专利。通过研究给出基于认知模型(注意机制)的视觉信息处理系统的模型、理论和算法。力争使我国在该领域达到国际前列，为建立新型主动视觉计算机系统提供理论基础。