上课注意力集中训练题(一) 1、下面每行中都有一些两两相邻、其和等于10的成对数字,在每对相加等于10数字的下 方画上线.例如:564367822691 2、每答对一对数字,则得1分,例如:孩子答对下面共130对,则得分130分。 3、小学生在10分钟内,初中生在7分钟内做完,从一开始做,就一直到做完为止,中间 不能停顿。 A 918569467883234567898765437 B 915321986543421521621728194 C 285689124567521631746135124 D 467382915673429123198265190 E 198274675379880283820324659 F 377089574974550553554465505 G 642876378298245786401825864 H 554744668831345178313141561 I 283212312543782923723632437 J 987868276570198684743289619 K 197382645591842345684567946 L 468246869181944555666677738 M 365917379437676655443322199 N 918273645537291082074567923 O 734855647237802675675676457 P 386918764382928754654543232 Q 754354682546857463529664534 R 439473682474636475697283728 S 619846328764284876597151682 T 542896643682675469457342891 U 654769847389647467647647346 V 738690128537823281817161564 W 642864962818365283607788991 X 829163837846528663377488559 Y 827463961984832845591826437
一二年级注意力训练题(视觉版) 训练目的:训练学习能力,让学生上课专心听讲,考试不粗心,提高学习成绩。 训练要求:每次训练5-10分钟,坚持训练,效果明显。 第一关注意力训练题 训练目的:提高学习注意力视觉注意力 训练方法:把字母行中的 j 找出来,并画上线。 例如:d h r t d j h j D o e n v b j n e b v b j e k u h g j a n g y u b v u e k u h g j a n g y k e s k j d e k j k l o j k i e j i s m k i e l i j i l e u j h j i e j i e j n k s i l e j k s m j w e k j a h x j i k e m j i s k e j n d m k e j j e d j o e k j s l e i j k s m e n n h u e j n s j e m h s j i w m a l i e w o k m e i j m d j e i j i s m e j k s i o j i e j i i v b j n e n u n n j s v i a n u j n b v e j b j e i j k s v i a j n h v k l i j o v n b y v h b k l e i o s l e k i j i e s k e l j i e i j k s m e n n h u e j n s i e e n n h u e j n s j e m h s j i w m a l i v e j i w m a l i e w o k m e i j m d j e i j i k k s j e i k s i e j k s i e j s j k e j 第二关上课不走神题 训练目的:提高学习注意力和视觉分辨能力
第2章视觉注意机制理论分析 2.1 引言 随着信息技术的快速发展,数字图像、视频成为信息的重要载体。如何高效地处理和分析图像数据,理解图像内容已经成为当前的研究热点。众所周知,人类可以从复杂的场景中快速地找到我们感兴趣的区域,容易地完成对场景的理解。这是因为人类视觉系统(Human Visual System/HVS)的信息选择策略,利用视觉注意机制引导人眼在海量数据中注视到显著的区域,并分配资源对重要区域优先进行处理[10]。多数情况下,当我们的眼睛接收到来自外界的大量的视觉信息,大脑并不能对所有的视觉信息进行同时,而是删除大部分无用信息,筛选出少许感兴趣的重要信息,优先对这些视觉信息进行处理。 计算机作为目前处理信息最快的工具之一,在计算机图像处理中引入视觉注意机制,不仅可以提高数据筛选能力和计算机的运算速度,还在物体识别、目标跟踪、图像分析与理解等领域具有重要的应用价值,这就为汽车车牌的快速处理提供了一个很好的解决方法。但是目前的计算机视觉与人类的视觉在能力上存在着巨大的差异。视觉注意机制是涉及生物视觉处理等学科交叉领域,生物视觉与计算机视觉进行的学科交流为理论创新带来了新的思路:一个可行的方法是从研究人类的视觉系统(大脑)如何感知和识别外界视觉刺激出发,模拟人的视觉注意机制,建立一种有效的视觉注意计算模型,使计算机拥有人类所具备的观察和理解世界的能力,并将其应用于静态场景、动态场景的感兴趣区域检测及场景分类中。 2.2 人类视觉感知系统 关于人类的视觉感知系统,尤其是人类自身的视觉神经系统,心理学等相关领域专家已经进行了长期的探索和研究。通过深入研究探索,人们发现人类视觉神经系统中的视觉感官信息在人脑中是按照某一固定路径来进行传递的,其输入的是视觉刺激,输出的是视觉感知,主要是由视觉感官、视觉通路、视感觉中枢组织和视知觉中枢组织组成的,其分别负责视觉信息的生成、传送和分析。其中视觉信息分析过程可分为视感觉分析和视知觉分析,如图 2.1所示。
小学生注意力训练方法(视觉版) 适合对象:三年级至四年级 训练目的:训练学习能力,让学生上课专心听讲,考试不粗心,提高学习成绩。 训练要求:每次训练5-10分钟,家长监督训练结果,坚持训练,效果明显。 第一关考试不粗心题 训练目的: 提高学习注意力,减少粗心现象。 训练方法: 在下面字母行中找出字母”u”,并用圆圈圈起来 w r t y u t y h t u e x v I y g s x I u m o r e u c v t r s a I u r t u c w y y t u e c s x n w d t t e y t w c b n x y u e t c v u n m I t i o w b q u y e t x c I j k e r t u n c r e e u g e r y u z e u t n c I l p q u d u n v w u t u y e o u e g u s x I o u e r t z p r s a u y r b c u e n o d p o u t r t u o I u y e r t v b t m g e x s w e a I u e t b t u e r k d u I o e y t u I p o e r t 第二关上课不走神题 训练目的: 训练视觉注意力,提高学习效率。 训练方法: 找出每行中与其他不一样的字母或汉字,用圆圈圈起来,并记录下来。 BBBDBBBBDBBBBDBBBBDBBBBDBBBDBBBBBDBBBBDBBBDBBBBDBBBDBBB 共( )个 YYYYVYYYVYVYYYYVYYYVYVYYYYVYYYYVYYYYVYYYVYVYYYYVYYVYYYV 共( )个 亏亏弓亏亏弓亏亏亏亏弓亏亏亏弓亏亏亏亏弓亏亏亏亏弓亏亏共( )个 少少小少少小少少少少小少少少少小少少少小少少少小少少少共( )个 大太大大大太大大太大大大大太大大大太大大大太大大大大太共( )个 友友友支友友支友友支友支友支友友友支友友支友支友友支友共( )个 第三关细心写作业题 训练目的: 提高视觉集中能力,培养认真学习态度。 训练方法: 从下面的数字行中把所有2332圈出来。 2332 3322 2332 3223 3232 2323 3322 2332 3232 2332 2233 3322 2323 3232 2332 2323 3223 2323 3322 2332 2332 3232 2233 3232 3322 3223 2332 2233 3322 2233 2323 2332 2233 2332 3223 3322 2332 3223 3322 2233
视觉注意力训练方法是什么 孩子的视觉和注意力是比较关键的部分,在孩子的成长发育期间家长可以对孩子进行视觉和注意力的训练,平时可以跟孩子一起做手工或者是观看图画,做亲子游戏等活动,需要长期坚持才能使孩子的视觉和注意力更加集中,对孩子的大脑发育也很好。 ★视觉和注意力的训练方法 ★针对性训练才有效果:健知注意力提升课程先通过一个评估量表初始定制课程方案,再根据训练结果反馈动态调整方案,为每个学员个性化定制最高效的训练提升方案。 ★家庭训练容易坚持:注意力训练就像锻炼身体一样,每天30-40分钟就足够但需要长期坚持,健知训练课程随时随地可以进行,并且趣味性高,依从性好课程完成率很高。 ★不只是提升注意力:注意力不足的孩子往往在学习相关的感知觉功能和读写能力方面存在落后,训练课程包含注意力提升、感知觉提升和读写力提升三大部分,全方位提升注意力和学习能
力。 ★在线训练+教材训练+家庭教育指导科学搭配:在线训练采用计算机小游戏的形式,主要进行需要控制素材呈现时长,记录反应时间的训练任务;教材训练主要进行需要动手动笔,动脑筋 规划执行的训练任务;家庭教育指导主要围绕孩子在日常学习和 生活中的注意力问题的教养方法、辅导方法和亲子关系进行指导。 1、注意力与学习相关的感知觉功能训练,分为五大训练模块:注意力,记忆力,视知觉,协调性,执行力。每个模块下面又分列为若干不同的训练模式和难度阈值。 研究表明,注意力与感知觉功能与多种学习进程相关,训练课程通过个性化的注意力与感知觉功能训练,提升注意力与学习相关的感知觉功能。主要包括:主动注意力(注意察觉、注意维持、注意瞬脱、注意广度、选择注意、分配注意;打开学习的知 觉门户);视觉记忆、听觉记忆、工作记忆(增强信息的存取);视 空间感知和运动整合(阅读、书写、视听转化的基础);协调性(手眼协调、感觉统合;阅读、书写的基础);执行力(策略、排序、逻辑;文意理解和数学思维的基础)。通过训练后注意力缺陷与读写
2012年第12期 吉林省教育学院学报 No.12,2012 第28卷JOURNAL OF EDUCATIONAL INSTITUTE OF JILIN PROVINCE Vol .28(总288期) Total No .296 收稿日期:2012—10—18 作者简介:陈梦泽(1984—),男,吉林长春人,长春师范学院数学学院,助教,硕士。研究方向:图像处理,视频图像水印,计算视觉等。 人类视觉注意力的发展与分析 陈梦泽 (长春师范学院数学学院,吉林长春130000) 摘要:人类视觉在面对复杂场景时,会迅速将注意力集中在显著性区域,从而发现其感兴趣的目标。由于注意力选择机制的存在,这种处理的精确性和速度会超过机器视觉。因此如何设计出能够模拟人类视觉注意力的模型是现在我们亟待解决的问题。 关键词:视觉注意;显著图;视觉特征中图分类号:TP391.41 文献标识码:A 文章编号:1671—1580(2012)12—0139—02 人类进行视觉信息的处理主要通过人类视觉注意这一重要的心理调节机制, 在信息爆炸的社会,有大量视觉信息输入的时候做有机筛选变得非常有必要,视觉注意力提供了这样的功能。人类视觉系统可以帮助我们过滤一些不相关的信息,更加关注感 兴趣的事物, 通过及时分析视频中主要的信息(颜色、亮度、轮廓、运动等),从而快速地提取关键目标对象。将这种机制引入到图像分析领域可以大大提高图像处理的效率。它主要应用在下面几个主要领域:图像和视频的压缩及编码、信息隐藏和数字水 印、 目标分割和检测识别、图像检索、场景分析等 。 一、静态图像影响视觉注意程度的主要因素 图1观察图像 最基本的视觉信息包括:颜色、亮度、轮廓、位置 等。根据人类视觉处理信息的流程, 对于静止的图像,底层视觉特征是影响视觉注意程度的首要因素:物体的亮度越高越容易被关注、物体的边缘有较高的对比度可以得到更多的注意,颜色越鲜艳则在图片中更突出。例如我们在看到图1时,我们会在第 一时间注意到鱼,两只鱼在视觉上是显著的,它们的 颜色和形状都和背景不一样, 在水中很明显。这种明确的视觉特性差异是由物理刺激形成的。同时高层信息对注意力也有较大影响:例如人们会更注意 尺寸大的或者细长条的物体, 位于区域中央25%的区域比其余部分注意度高,例如图1中鱼的位置在图片的中央,就单一物体来说在画面中最大;前景比 背景包含更多的语义信息, 则具有更高的注意程度,例如在包含有人物的图像中,人物尤其是面部及面部器官更容易吸引注意。 对于静态图像的视觉注意力的研究有很多经典的模型。最早的Treisman 提出的特征整合理论,把视觉信息处理过程分为前注意阶段和集中注意阶段,在前注意阶段提出各种视觉特征,并在注意阶段 以串行方式整合为视觉客体。在此基础上, 1990年,Wolfe 提出了指向性搜索理论,对一幅图像,通过滤波得到各个视觉特征的特征图,然后通过不同 的加权方式将其综合成一张特征图, 图像中幅度大的地方就是感兴趣的区域。1998年, Itti 等在Koch 的理论框架基础上提出了显著性的视觉注意模型,它的目标选择是基于自底向上数据驱动的,通过特征提取、显著图生成和注意焦点的转移三个过程来选取目标对象。 二、动态图像影响视觉注意程度的主要因素在视频中除了有静态图像影响视觉注意程度的因素外,最引人注意的是运动特征,高速行驶的汽车总要比静止的路标更吸引人的注意。随着时间的推 9 31
题目:注意力模型的当前发展水平 作者:Ali Borji, and Laurent Itti 摘要:视觉注意力的建模,特别是刺激驱动的,基于显著性的注意力,在过去25年内已经是一个非常活跃的研究领域。现在有很多不同的模型,除了给其他领域带来理论贡献以外,这些模型已经在计算机视觉,移动机器人,和认知系统展示出成功的应用。这里我们从计算角度综述应用在这些模型的基本概念。我们提出了对大概65个模型的分类,提供了一个方法、性能和缺点的关键的比较。特别是,提出了从行为研究和计算研究得出的13个标准,来量化笔记注意力模型。并且,我们解决了一些具有挑战的模型问题,包括计算模型的生理解释,与眼动数据库的关系,自上而下和自下而上的分离,以及构建有意义的性能指标。最后,我们突出注意力模型的今后研究方向,为未来提出见解。 1,介绍 每秒钟有大量的视觉信息进入人们的眼睛[1][2]。如果没有一个智慧的机制来滤除视觉数的中的错误的数据,实时处理这些数据将是一个非常恐怖的事情。高层次的认知和复杂处理,比如物体认知或者场景理解,都依赖这些经过这种方式【注:一个智慧的机制来滤除视觉数的中的错误的数据】转换过的易处理的数据。本文将讨论的这个机制就是视觉注意力,他的核心在于选择机制的思想以及相关的概念。对人类来说,注意力通过已经进化为高分辨率的中央凹的视网膜【注:中央凹(central fovea):是眼球后极视网膜上一个浅黄色的区域,称为黄斑。其中央有一椭圆形小凹,称为中央凹】和一个底分辨率的周围区域实现的。尽管视觉注意力将这些解剖学组织指向场景中的重要部分来采集更具体的信息,(视觉注意力模型的)主要问题是基于这个指向的计算机制。 近年来,科学研究的很多方面已经旨在回答这个问题。心理学家研究了视觉注意力的相关行为,比如变化盲点[3][4]【注:变化盲点Change blindness 是一个心理学现象,当刺激发生变化时,人们往往无法注意到】,无注意力盲点[5]【注:无注意力盲点inattentional blindness是我们无法注意到一些显而易见的激励】和注意瞬脱[6]【注:注意瞬脱attenional blink是指在一个连续的注视过程中,我们会短时间内无法注意到一些显著的物体或者其他东西】。神经生理学家证明了神经元是如何适应自己来更好的感知感兴趣的物体 [27][28]。计算神经科学家已经构建了现实的神经网络模型来模拟和解释注意力行为(比如[29][30])。受这些研究的鼓励,机器人学家和计算机视觉科学家已经试图解决计算复杂度的内在问题来构建能够实时工作的系统(比如[14][15])。尽管现在在以上提及的研究领域已经有很多模型,这里我们仅讨论能够计算图像或者视频的显著图的模型(见下节的定义)。对于计算视觉注意力的计算模型的一般综合,包括偏向竞争[10],选择调节[15],注意力模型的规范化[181],和其他模型,参考[8]。从心理学、神经生理学以及计算角度出
小学生学习能力教育训练 适合对象:五年级至六年级 时间:____月____日第____周星期______ 学生姓名__________ 训练目的:训练学生学习能力,能使学生上课专心听讲,考试不粗心,提高学习成绩 训练要求:每天训练10分钟,由家长监督训练结果,必须每天坚持训练,效果明显 第一关考试不粗心题 训练目的:提高考试注意力和视觉分辨能力 训练方法:找出每组中与其他不一样的数字字母和汉字,用圆圈把它们圈起来并记录下来99899 共( )个YTYTTYTTTYTTTTYTTTYTTTYTTTYTTTYTTTYTTTYTTTYTTTYTYTTTT 共( )个bbpbbbbpbbbbbpbbbbpbbbbpbbbbbpbbbbbpbbbbbpbbbbpbbbbpb 共( )个BBBDBBBBDBBBBDBBBBDBBBBDBBBDBBBBBDBBBBDBBBDBBBBDBBBBB 共( )个 人人人人八人人人八人人八人人八人人人人八人人人八人人共( )个 正正正五正正正正五正正正正正正五正正正正五正正五正正共( )个 天天天天无天天天无天天天天无天天天天无天天天无天天天共( )个 第二关细心写作业题 训练目的:提高学习注意力和细心态度 训练方法:查下面的数字表,看“23”共出现多少次,如“03023”算有一个“23”,“23523”算有两个“23”,找找下面到底有多少个“23” 26876 23456 32455 56432 45445 52344 65454 54375 23568 23468 97865 56423 67432 23345 25236 42353 54908 52387 54323 23695 57232 31685 76439 35785 42356 94232 91423 58653 28943 68234 72134 43678 62345 51243 62345 25723 43234 65465 34363 56523 94232 46556 91423 58653 28943 23345 25236 42353 52344 52354
视觉专注力训练一(5分钟) 1、WVWWVVWWVWVWWVVWWVWWVWVVWWWVVWVWV W 共有( )个;V 共有( )个 2、DBBDDBDBDBDDBBDDBDBDBDDDBBDBDDBDDDBDDBDB D 共有( )个;B 共有( )个 3、MNNMMNMNMMMNNMNMNNNMMNMNMNMMMNNMNMN M 共有( )个;N 共有( )个 4、OCOCCOOCOCOCCOCOCOOOCCCCOCOCOCOOCCCOOOCOC O 共有( )个;C 共有( )个 5、GCGCGCCCGGGCCGCGCGCCCGCCGCGGCGGGGCCGCGCGC G 共有( )个;C 共有( )个 6、EFEFFEFFEFFEFEFEFFFEEEFFEFEFEFFEFEFEEFFEFEFFEFFEF E 共有( )个; F 共有( )个 7、XYXYXYXYXYXYXXYYXYXXXXXXYYYXYXYXYYYXYXY X 共有( )个;Y 共有( )个 8、HLHLHLHHLLLHLHLHLHLHHHLHLLLLHLHHLHLHLHLLHLH H 共有( )个;L 共有( )个 9、TFFTFTTTFTFTTFTTFTTFTTFTTTTFTFFFFTFTFTTFTFTFTFTF T 共有( )个;F 共有( )个 10、RKKRRKRKKKRKRKRRKRRKRKRKRKKKRKKKRRRRKRKK R 共有( )个;K 共有( )个 《全脑教育研究室》专注力训练 学员姓名:
1、#&#$#$#$&&$#&#$#&$&$$&$$&&$$#$#$&$##& #共有()个;$共有()个;&共有()个2、@%&%@&@%%&%&&%%@%@%&%@&%@%@&%&&@@ @共有()个;%共有()个;&共有()个3、bdccdbcdbdbcdbbccbcdbdbbdbcbddbcdbdbddcbdbdbcdcdbbccbdbcdbd b共有()个;c共有()个;d共有()个4、pqgpqgqgqppqgqpgqgqpqgqpgqpqqgpqpgqpggpqgpqqgpgqpggpqggpq p共有()个;q共有()个;g共有()个5、ceoecceoeoooeccecocoeecoeoccoeceoceoceoooecceocoeoceocoecoeeo c共有()个;e共有()个;o共有()个6、uvvuwuvwuvvwuvuuuvwwuvwvuvwuvuuwvuvwuvuwuvuwuwvvwuv u共有()个;v共有()个;w共有()个7、nmmhhnmnhmnhmnmnnmhmhmnmhmnhmhmmmhnnhmhnnmhhhnm n共有()个;m共有()个;h共有()个8、kxvxkxkxxxkvkkvxvkxvvxkkxvxvxkvkkkvvxvxkvkxvxxkvvkvxkvvkx k共有()个;x共有()个;v共有()个9、×÷+××+÷+÷+×++÷+÷+×÷+×+÷+××+×++×+÷÷+ ×共有()个;÷共有()个;+共有()个10、≥<≥><<≥<>≥<≥>≥<<≥>>≥>≥<≥≥><> >共有()个;<共有()个;≥共有()个
第34卷第8期2017年8月 计算机应用与软件 Computer Applications and Software VoL34 No.8 Aug.2017 显著性目标检测中的视觉特征及融合 袁小艳u王安志1潘刚2王明辉1 \四川大学计算机学院四川成都610064) 2 (四川文理学院智能制造学院四川达州635000) 摘要显著性目标检测,在包括图像/视频分割、目标识别等在内的许多计算机视觉问题中是极为重要的一 步,有着十分广泛的应用前景。从显著性检测模型过去近10年的发展历程可以清楚看到,多数检测方法是采用 视觉特征来检测的,视觉特征决定了显著性检测模型的性能和效果。各类显著性检测模型的根本差异之一就是 所选用的视觉特征不同。首次较为全面地回顾和总结常用的颜色、纹理、背景等视觉特征,对它们进行了分类、比较和分析。先从各种颜色特征中挑选较好的特征进行融合,然后将颜色特征与其他特征进行比较,并从中选择较 优的特征进行融合。在具有挑战性的公开数据集ESSCD、DUT-0M0N上进行了实验,从P R曲线、F-M easure方法、M A E绝对误差三个方面进行了定量比较,检测出的综合效果优于其他算法。通过对不同视觉特征的比较和 融合,表明颜色、纹理、边框连接性、Objectness这四种特征在显著性目标检测中是非常有效的。 关键词显著性检测视觉特征特征融合显著图 中图分类号TP301.6 文献标识码 A DOI:10. 3969/j. issn. 1000-386x. 2017.08. 038 VISUAL FEATURE AND FUSION OF SALIENCY OBJECT DETECTION Yuan Xiaoyan1,2Wang Anzhi1Pan Gang2Wang Minghui1 1 (College o f Computer Science,Sichuan University,Chengdu 610064,Sichuan,China) 2 {School o f Intelligent M anufacturing, Sichuan University o f A rts and Science, Dazhou 635000, Sichuan, China) Abstract The saliency object detection is a very important step in many computer vision problems, including video image segmentation, target recognition, and has a very broad application prospect. Over the past 10 years of development of the apparent test model, it can be clearly seen that most of the detection methods are detected by using visual features, and the visual characteristics determine the performance and effectiveness of the significance test model. One of the fundamental differences between the various saliency detection models is the chosen of visual features. We reviewed and summarized the common visual features for the first time, such as color, texture and background. We classified them, compared and analyzed them. Firstly, we selected the better features from all kinds of color features to fuse, and then compared the color features with other characteristics, and chosen the best features to fuse. On the challenging open datasets ESSCD and DUT-OMON, the quantitative comparison was made from three aspects:PR curve, F-measure method and MAE mean error, and the comprehensive effect was better than other algorithms. By comparing and merging different visual features, it is shown that the four characteristics of color, texture, border connectivity and Objectness are very effective in the saliency object detection. Keywords Saliency detection Visual feature Feature fusion Saliency map 收稿日期:2017-01-10。国家重点研究与发展计划项目(2016丫?80700802,2016丫?80800600);国家海洋局海洋遥感工程技术 研究中心创新青年项目(2015001)。袁小艳,讲师,主研领域:计算机视觉,机器学习,个性化服务。王安志,讲师。潘刚,讲师。王 明辉,教授。
舒尔特方格是在一张方形卡片上画上1CM X 1CM的25个方格,格子内任意填写上阿拉伯数字 1 —25的共25个数字。训练时,要求被测者用手指按 1 —25的顺序依次指出其位置,同时诵读出声,施 测者一旁记录所用时间。数完25个数字所用时间越短,注意力水平越高。 测试者请根据您的最快速度作答! 舒尔特方格评分标准 数完25个数字所用时间越短,注意力水平越高。 5-7岁年龄组:达到30秒以下为优秀,46秒属于中等水平,班级排名会在中游或偏下,55秒则问 题较大? 7-12岁年龄组:能达到20秒以下为优秀,学习成绩应是名列前茅,36秒属于中等水平,班级排名会 在中游或偏下,45秒则问题较大,考试会出现不及格现象。 12 ―― 14岁年龄组:能达到16 "以下为优秀,学习成绩应是名列前茅,26 "属于中等水平,班级 排名会在中游或偏下,36 "贝恫题较大,考试会出现不及格现象。 18岁及以上成年人:最好可达到8 "的水平,20 "为中等水平。顺便说一句,想买车的朋友,如果你的注意力水平达不到20 ",请您在学习和考取驾驶执照前,先把注意力练好,否则,上路之后,肯定是个“马路杀手”。因为所有的交通事故都与注意力水平因素相关,这就是北京老百姓俗话说的“眼睛不够使的”,其 中以疲劳驾驶为最,因为疲劳状态下,是注意力最不集中的时段。为了您和他人的安全,请练注意力。为了轻松考取好成绩,获得终生的竞争力,请家长练练孩子的注意力。
注意力能否集中对于孩子的学习是非常重要的,没有注意力,学习的内容就记不住。那该如何培养和训练孩子的注意力呢?我总结了一下,具体做法有这样四种,即视觉注意力训练、听觉注意力训练、动作注意力训练和混合型注意力训练。 1、视觉注意力训练 让孩子看一些照片或动物图片,并且提出一些问题。比如给孩子看一张照片,让他说说照里都有什么人,几个男的、几个女的、几个大人、几个小孩儿、他们每个人都在干什么、手里拿的是什么等等。再比如让孩子观察桌子上的水果,然后让他说出它们的名称、颜色等等,不过让孩子观察的东西要不断的变换,不然孩子就会感到没兴趣了。 2、听觉注意力训练 给孩子讲故事,事先说好了,故事讲完了之后要提出问题让他回答,如果能够在讲故事之前就把要问他的问题提前告诉他(假如这些问题能够引起他的兴趣),相信效果会更好。这就好比我们听老 师讲课一样,如果事先做好了预习,找出了自己有疑问的地方,在听讲时就会特别心,因为是带着要寻找答案的愿望去听的。当然这样做,一开始孩子可能会只顾找答案而忽略了其他内容,不过训练的次数多了,提的问题也增多了,这样孩子就会把注意力放在整个故事上了。 3、动作注意力训练 就是通过让孩子完成特定的动作来达到训练注意力的目的。比如教他做一些体操动作、舞蹈动作或一些游戏动作,都能达到这种效果。可以进行“请你跟我这样做”这个游戏,大家围一个圈,前一个人做什么动作,紧挨着他的人就学着做这个动作,第三个人又学第二个人的动作,以此类推,谁要是跟不上就要罚唱歌,可以让小朋友们一起来做这个游戏,也可以全家人一起来做。 4、混合型注意力训练 实际上就是把眼睛看、耳朵听和做动作结合起来,既训练了视觉和听觉,又训练了动作,这种混合型注意力的训练难度大,注意力稍不集中就可能乱套,所以做这种类型训练要从最简单的动作开始,不能操之过急,可以边说边示范给孩子看,让孩子跟着做,比如说出一种物品的名称,让孩子把它指出来等。 除了对孩子进行注意力训练之外,还有一点也不能忽略,那就是找出孩子注意力不能集中的原因,这样就可以对症下药,根据孩子的弱点,一方面帮助他排除和解决一些防碍他集中注意力的因素,另一方面配合注意力的训练,提高孩子的自我控制能力。其实有时孩子对于和学习没有关系的一些动作、行为不能够做到自我控制,这说明他还不能够分清楚哪些是在上课时不应该做的行为,所以就有必要 帮助他建立这种纪律观念,然后再配合一些训练。在家里可以规定好学习的地方和时间,并且要求他学习时要专心学习,不做其它的事,也不随便说话,每次做到了就加以称赞鼓励,相信时间长了一定会收到成功。 家庭中针对孩子注意力不集中的训练方法 孩子注意力不集中,易分心,是很多孩子具有的特点。年龄越小,控制注意力的时间越短,小学 一年级的学生一次集中注意力时间至多也只有15分钟。这是由于孩子的神经系统发育还不够完善处 在发育当中,注意力不集中这种情况将随着年龄的增长渐好转。而小学要求学生上课要坐40分钟,
一、视觉敏捷力测试 1.训练方法:找出每组中与第一个字母或汉字不一样的,用圆圈把它们圈起来并记录下来。BBBDBBBBDBBBBDBBBBDBBBBDBBBDBBBBBDBBBBDBBBDBBBDBDBB共()个YYYYVYYYVYVYYYYVYYYVYVYYYYVYYYYVYYYYVYYYVYVYVYYVY共()个 亏亏弓亏亏弓亏亏亏亏弓亏亏亏弓亏亏亏亏弓亏亏亏亏弓亏亏弓共()个 少少小少少小少少少少小少少少少小少少少小少少少小少少少小共()个 大太大大大太大大太大大大大太大大大太大大大太大大大大太大共()个 友友友支友友支友友支友支友支友友友支友友支友支友友支友支共()个测试目标:培养学生视觉的敏捷性、分辨性、专注性。利用眼睛来完成分辨的任务,必须在注意力高度集中的基础上才能完成,通过不同的视觉任务可以有效的进行专注力的训练。 测试要求:每组数只准看一遍,不能回读。 测试结果评定:如果学生在2分钟之内完成,说明视觉敏捷性已经达到很“专注”的水平了;如果是在2到5分钟之内完成,说明视觉敏捷性“比较一般”;如果5分钟之后完成或未完成,说明视觉敏捷性“很差”。 二、测试说明:下面的100个数字是打乱顺序后排列的,请你按照顺序在里面找出15个数字来,例如从1~15或从2~16或30~44等,记录下你找到这15个连续数字所花的时间。 12 33 40 97 94 57 22 19 49 60 27 98 79 870 13 61 680 99 541 95 14 76 81 59 48 93 28 20 96 34 62 50 368 16 78 39 86 742 11 82 85 38 87 24 47 63 32 77 51 71 21 52 4969 35 58 18 43 26 75 30 67 64 88 17 46 53 172 15 54 10 37 23 83 73 84 90 44 89 66 91 74 92 25 36 55 65 31 045 29 56 2 测试目标:测试你在集中注意力时的记忆程度与视觉注意的广度。 测试要求:测试前可看一遍,目视完成,不能回做。 测试结果评定:如果学生在30~40秒内就找到了15个连续数字,那集中注意力时的记忆程度就属于“优等”了,大约只有5%的人有这样的能力;如果有的学生只用了40~
视觉注意力训练 让孩子看一些照片或动物图片,并且提出一些问题。比如给孩子看一张照片,让他说说照里都有什么人,几个男的、几个女的、几个大人、几个小孩儿、他们每个人都在干什么、手里拿的是什么等等。再比如让孩子观察桌子上的水果,然后让他说出它们的名称、颜色等等,不过让孩子观察的东西要不断的变换,不然孩子就会感到没兴趣了。 2 听觉注意力训练 给孩子讲故事,事先说好了,故事讲完了之后要提出问题让他回答,如果能够在讲故事之前就把要问他的问题提前告诉他(假如这些问题能够引起他的兴趣),相信效果会更好。这就好比我们听老师讲课一样,如果事先做好了预习,找出了自己有疑问的地方,在听讲时就会特别心,因为是带着要寻找答案的愿望去听的。当然这样做,一开始孩子可能会只顾找答案而忽略了其他内容,不过训练的次数多了,提的问题也增多了,这样孩子就会把注意力放在整个故事上了。 3 动作注意力训练
就是通过让孩子完成特定的动作来达到训练注意力的目的。比如教他做一些体操动作、舞蹈动作或一些游戏动作,都能达到这种效果。可以进行“请你跟我这样做”这个游戏,大家围一个圈,前一个人做什么动作,紧挨着他的人就学着做这个动作,第三个人又学第二个人的动作,以此类推,谁要是跟不上就要罚唱歌,可以让小朋友们一起来做这个游戏,也可以全家人一起来做。 4 混合型注意力训练 实际上就是把眼睛看、耳朵听和做动作结合起来,既训练了视觉和听觉,又训练了动作,这种混合型注意力的训练难度大,注意力稍不集中就可能乱套,所以做这种类型训练要从最简单的动作开始,不能操之过急,可以边说边示范给孩子看,让孩子跟着做,比如说出一种物品的名称,让孩子把它指出来等。 5 除了对孩子进行注意力训练之外,还有一点也不能忽略,那就是找出孩子注意力不能集中的原因,这样就可以对症下药,根据孩子的弱点,一方面帮助他排除和解决一些防碍他集中注意力的因素,另一方面配合注意力的训练,提高孩子的自我控制能力。其实有时孩子对于和学习没有关系的一些动作、行为不能够做到自我控制,这说明他还不能够分清楚哪些是在上
第38卷第4期 2016年8月 光学仪器 OPTICAL INSTRUMENTS Vol. 38,No. 4 August,2016 文章编号:1005-5630(2016)04-0303-05 基于视觉显著性的红外与可见光图像融合 华玮平S赵巨岭S李梦S高秀敏〃 (1.杭州电子科技大学电子信息学院,浙江杭州310018; 2.上海理工大学光电信息与计算机工程学院,上海200093) 摘要:多波段图像融合可以有效综合各个波段图像中包含的特征信息。针对可见光和红外图 像,提出了一种结合红外图像视觉显著性提取的双波段图像融合方法,一方面旨在凸显红外图 像的目标信息,另一方面又尽可能的保留了可见光图像的丰富细节信息。首先,在局部窗口内 实现红外图像的显著性图提取,并通过窗口尺寸的变化形成多尺度的显著性图,并对这些显著 性图进行最大值的优选叠加,以获取能反映整幅红外图像各个尺寸目标的显著性图;其次,通过 结合显著性图与红外图实现显著性图的加权增强;最后,利用增强的红外显著性图进行双波段 图像的融合。通过两组对比实验,数据表明该方法给出的融合图像视觉效果好,运算速度快,客 观评价值优于对比的7种融合方法。 关键词:图像融合;红外图像增强;视觉显著性 中图分类号:TN 911. 73 文献标志码:A doi:10. 3969/j. issa 1005-5630. 2016. 04. 005 Dual-band image fusion for infrared and visible images based on image visual saliency HUA Weiping1, ZHAO Jufeng1, LI Meng1, GAO Xiumin1,2 (1. Electronics and Information College, Hangzhou Dianzi University, Hangzhou 310018, China; 2. School of Optical-Electrical and Computer Engineering, University of Shanghai for Science and Technology, Shanghai 200093,China) Abstract: Dual-band image fusion is able to well synthesize the feature information from the different bands. To fuse visible and infrared images, in this paper, an infrared image visual saliency detection-based approach was proposed. This method aimed to highlight the target information from infrared image, meanwhile preserve abundant detail information from visible one as much as possible. Firstly, visual saliency map was extracted within a local window, and multiple window-based saliency maps could be obtained by changing the size of local window. And the final saliency map was generated by selecting maximum value, and this map could mirror all target information in the infrared image. Secondly,the saliency map was enhanced by combining infrared image and the previous saliency map. Finally, the enhanced saliency map was used for dual-band image fusion. Comparing with other seven methods, the 收稿日期:2015-10-13 基金项目:国家自然科学基金项目(61405052,61378035) 作者简介:华玮平(1994 ),男,本科生,主要从事光学成像等方面的研究。E-m ail:564810049@qq.c〇m 通信作者:赵巨峰(1985 ),男,讲师,主要从事光学成像、图像处理等方面的研究。E-m ail:daba〇zjf@https://www.wendangku.net/doc/0a3144915.html,.C n
(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910300859.7 (22)申请日 2019.04.15 (71)申请人 方玉明 地址 330013 江西省南昌市江西财经大学 麦庐园校区信息管理学院 (72)发明人 方玉明 黄汉秦 左一帆 温文媖 万征 (74)专利代理机构 北京科亿知识产权代理事务 所(普通合伙) 11350 代理人 汤东凤 (51)Int.Cl. G06K 9/00(2006.01) G06K 9/32(2006.01) G06N 3/04(2006.01) (54)发明名称一种基于多模块全卷积网络的三维视频视觉注意力检测方法(57)摘要本发明涉及一种基于多模块全卷积网络的三维视频视觉注意力检测方法,其特征在于:首先利用图片数据集训练静态全卷积网络(S -FCN)来获取空间特征,从而求得三维视频帧的空间显著性;其次利用二维视频数据集训练动态全卷积网络(T -FCN)并结合其相应的S -FCN结果来获取运动信息,从而求得三维视频帧的时间显著性;最后利用三维视频数据集训练深度全卷积网络(D -FCN)并结合对应的T -FCN结果来获取深度信息,从而求得三维视频最终的视觉关注图。实验结果在三维视频的视觉关注图中展现了良好的 效果。权利要求书2页 说明书7页 附图2页CN 109993151 A 2019.07.09 C N 109993151 A
1.一种基于多模块全卷积网络的三维视频视觉注意力检测方法,其特征在于:首先利用静态全卷积网络(S -FCN)提取空间特征,从而求得三维视频帧的空间显著性;其次利用动态全卷积网络(T -FCN)提取运动信息,从而求得三维视频帧的时间显著性;最后利用深度全卷积网络(D -FCN)提取深度信息,求得三维视频帧的最终视觉关注图。 2.根据权利要求1所述的一种基于多模块全卷积网络的三维视频视觉注意力检测方法,其特征在于:还包括视觉特征,视觉特征包含:空间特征、运动特征、深度特征。 3.根据权利要求2所述的一种基于多模块全卷积网络的三维视频视觉注意力检测方法,其特征在于:先利用图片数据集训练好静态全卷积网络(S -FCN),然后分别用三维视频的左右视图去测试S -FCN,得到各自带有空间特征的显著图。 4.根据权利要求2所述的一种基于多模块全卷积网络的三维视频视觉注意力检测方法,其特征在于:利用二维视频数据集以及视频帧对应的S -FCN结果去训练动态全卷积网络(T -FCN),然后分别用三维视频的左右视图去测试T -FCN,得到各自带有运动特征的显著图;利用三维视频数据集以及视频帧对应的T -FCN结果去训练深度全卷积网络(D -FCN),最终用三维视频的左视图去测试D -FCN,得到最终的三维视频视觉关注图。 5.根据权利要求3或4所述的一种基于多模块全卷积网络的三维视频视觉注意力检测方法,其特征在于: 在各个子网络训练过程中的损失函数可由式(1)来表达: y i 代表训练数据集中的标签图,y i ∈(y 1,y 2,...,y N );N代表输入数据的数量;y`i 代表网络计算出来的显著图。 6.根据权利要求3或4所述的一种基于多模块全卷积网络的三维视频视觉注意力检测方法,其特征在于: 各个子网络的激活函数Relu可由式(2)来表达: x代表激活函数的输入。 7.根据权利要求3或4所述的一种基于多模块全卷积网络的三维视频视觉注意力检测方法,其特征在于: 各个子网络的优化算法Adam可由式(3)来表达: m t 和v t 分别为一阶动量项和二阶动量项;β1、β2 为动力值大小通常分别取0.9和0.999;分别为各自的修正值;W t 表示t时刻即第t迭代模型的参数;g t =ΔJ(W t )表示t次迭代代价函数关于W的梯度大小;∈是一个取值很小的数,为1e -8。 8.根据权利要求1所述的一种基于多模块全卷积网络的三维视频视觉注意力检测方法,其特征在于:网络框架包含三个子网络,它们分别是:用于计算空间显著性的静态全卷积网络(S -FCN),用于估计时间显著性的动态全卷积网络(T -FCN),以及用于估计深度显著性的深度全卷积网络(D -FCN);在三个子网络中,它们的网络结构类似:在上采样的过程中,包含13个卷积层;在下采样的过程中,包含4个反卷积层和7个卷积层。 权 利 要 求 书1/2页2CN 109993151 A