基于视觉注意力模型的医学图像目标检测
注意力训练题目[1]
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
机器视觉检测系统简述及系统构成
机器视觉检测系统简述及系统构成 1机器视觉检测的一般模式 机器视觉检测的目标千差万别，检测的方式也不尽相同。农产品如苹果、玉米等通常是检测其成熟度，大小，形态等，工业产品如工业零件,印刷电路板通常是检测其几何尺寸，表面缺陷等。不同的应用场合，就需要采用不同的检测设备和检测方法。如有的检测对精度要求高，就需要选择高分辨率的影像采集装置；有的检测需要产品的彩色信息，就需要采用彩色的工业相机装置。正是由于不同检测环境的特殊性，目前世界上还没有一个适用于所有产品的通用机器视觉检测系统。虽然各个检测系统采用的检测设备和检测方法差异很大，但其检测的一般模式却是相同的。机器视觉检测的一般模式是首先通过光学成像和图像采集装置获得产品的数字化图像，再用计算机进行图像处理得到相关检测信息，形成对被测产品的判断决策，最后将该决策信息发送到分拣装置，完成被测产品的分拣。 机器视觉检测的一般模式如图1所示： 图1机器视觉检测的一般模式 1.1图像获取 图像获取是机器视觉检测的第一步，它影响到系统应用的稳定性和可靠性。图像的获取实际上就是将被测物体的可视化图像和内在特征转换成能被计算机处理的图像数据。机器视觉检测系统一般利用光源，光学镜头，相机，图像采集卡等设备获取被测物体的数字化图像。 1.2视觉检测 视觉检测通过图像处理的方法从产品图像中提取需要的信息，做出结果处理并发送相应消息到分拣机构。通常这部分功能由机器视觉软件来完成。优秀的机器视觉软件可对图像中的目标特征进行快速准确地检测，并最大限度地减少对硬件系统的依赖性，而算法设计不够成熟的机器视觉软件则存在检测速度慢，误判率高，对硬件依赖性强等特点。在机器视觉检测系统中视觉信息的处理主要依赖于图像处理方法，它包括图像增强,数据编码和传输，平滑，边缘锐化，分割，特征提取，目标识别与理解等内容。 1.3分拣 对于一个检测系统而言，最终是要实现次品（含不同种类的次品）与合格品的分离即分拣，这部分功能由分拣机构来完成。分拣是机器视觉检测的最后一个也是最为关键的一个环节"对于不同的应用场合，分拣机构可以是机电系统!液压系统!气动系统中的某一种。但无论是哪一种，除了其加工制造和装配精度要严格保证以外,其动态特性,特别是快速性和稳定性也十分重要，必须在设计时予以足够的重视。 2机器视觉检测系统的构成 一个典型的机器视觉检测系统主要包括光源、光学镜头、数字相机、图像采集卡、图像处理模块、分拣机构等部份。其构成如图2所示。 图2典型的机器视觉检测系统 3光源
二年级注意力训练题
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
视觉注意机制理论分析
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。
3-4年级小学生注意力训练方法(视觉版)
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
机器视觉检测
机器视觉检测 一、概念 视觉检测是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分 CMOS 和CCD 两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。 机器视觉检测的特点是提高生产的柔性和自动化程度。 2、典型结构 五大块：照明、镜头、相机、图像采集卡、软件 1.照明 照明是影响机器视觉系统输入的重要因素，它直接影响输入数据的质量和应用效果。目前没有通用的照明设备，具体应用场景选择相应的照明装置。照射方法可分为： 分类具体说明优点 背向照明被测物放在光源和摄像机之 间能获得高对比度的图像 前向照明光源和摄像机位于被测物的 同侧 便于安装 结构光将光栅或线光源等投射到被 测物上，根据它们产生的畸 变，解调出被测物的三维信 息 频闪光照明将高频率的光脉冲照射到物
体上，摄像机拍摄要求与光 源同步 2.镜头 镜头的选择应注意以下几点：焦距、目标高度、影像高度、放大倍数、影响至目标的距离、中心点/节点、畸变。 3.相机 按照不同标准可分为：标准分辨率数字相机和模拟相机等。 要根据不同的实际应用场合选不同的相机和高分辨率相机：线扫描CCD 和面阵CCD；单色相机和彩色相机。 为优化捕捉到的图像，需要对光圈、对比度和快门速度进行调整。 4.图像采集卡 图像采集卡是图像采集部分和图像处理部分的接口。将图像信号采集到电脑中，以数据文件的形式保存在硬盘上。通过它，可以把摄像机拍摄的视频信号从摄像带上转存到计算机中。 5.软件 视觉检测系统使用软件处理图像。软件采用算法工具帮助分析图像。视觉检测解决方案使用此类工具组合来完成所需要的检测。是视觉检测的核心部分，最终形成缺陷的判断并能向后续执行机构发出指令。常用的包括，搜索工具，边界工具，特征分析工具，过程工具，视觉打印工具等。 3、关键——光源的选择 1.光源选型基本要素： 对比度机器视觉应用的照明的最重要的任务就是使需要被观察的特征与需要被忽略的图像特征之间产生最大的对比度，从而易于特
视觉注意力训练方法是什么
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
人类视觉注意力的发展与分析
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
注意力模型的当前发展水平
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
5-6年级注意力训练题(视觉版)
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(题卡)
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
舒尔特方格及注意力训练方法
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，
视觉注意力
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
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
【CN109993151A】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【专利】
(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
机器视觉图像处理系统实验室设备
机器视觉图像处理系统实验室设备 机器视觉图像处理系统在我国起步较晚，最早只是用于工业领域，如工业检测、图像分析处理、尺寸测量、定位等等，国内的机器视觉厂商只限于代理一些国外工业相机、工业镜头、机器视觉光源的硬件产品及一些现成的机器视觉软件，难有集成度很高的的机器视觉产品出现，经过近十几年的不断探索与潜心研究，维视图像公司目前的机器视觉硬件及系统集成能力都已达到国内先进，与国际大品牌不相上下。 伴随着机器视觉技术的高速发展，机器视觉技术迅速进入科研领域，有大批的高校已开设开设或即将开设专门的机器视觉课程，进行专门的研究，为我国培养机器视觉软硬件人才，但由于机器视觉涉及面很广，用途相当广泛，更重要的是这种技术发起于企业，高校对于如何开展机器视觉教学、科研等工作没有可参照的依据和现成的机器视觉图像处理系统实验室设备。 一直以来专业的机器视觉图像处理系统实验室设备在我国仍处于空白，如何能让机器视觉的前沿技术快速全面的得到广大学生的认识、学习、应用、研究、发展，成为摆在我们面前的一大难题，维视图像根据自身十多年的研发和推广经验，深入高校调研，听取师生意见，聘请知名教授作为机器视觉图像处理系统实验室设备的专业顾问，指导编写实验指导书，使产品更加符合高校的教育教学要求。先后推出了很多适合高校机器视觉教学、科研的实验室设备、机器视觉系统及机器视觉平台，涵盖运动控制，图像处理，三维立体扫描，结构光立体视觉，双目立体视觉，模拟工业现场、工业检测等方面，拥有上百种实验项目。
维视图像机器视觉图像处理系统实验室设备具有跨度大、集成度高、设计专业、稳定性高的优势，是适合本科、研究生、博士生不同阶段的实验的最佳选择。 维视机器视觉图像处理系统实验室设备具体如下： 机器视觉教学研究开发平台实验室设备整体解决方案内容： 一、机器视觉创新教学实验室设备 二、机器视觉运动控制实验室设备 三、双远心光学系统研究开发平台实验室设备 四、嵌入式机器视觉图像处理实验室设备 五、机器视觉双目实验研发平台 六、激光三维扫描实验室设备 维视图像愿和大家一起，共同学习，为我国的机器视觉技术发展做出贡献！
儿童视觉注意力题
儿童视觉注意力训练题 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”。 2.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。