选择性注意机制在情景线索效应中的作用

情景线索效应是指个体在视觉搜索过程中通过学习重复不变的情景信息提高搜索效率的现象。本文从情景线索效应相关行为特征、眼动特征及大脑神经活动等三个方面探讨了情景线索效应与选择性注意机制的交互作用,发现现有研究中存在着许多互相冲突的现象,增加了理解注意机制的难度。未来研究应结合认知神经科学技术寻找更多的实证数据,探索注意机制对情景线索效应的影响,以进一步完善情景线索效应中的注意机制理论。

奶牛面部识别图像倾斜校正算法的研究

实现基于计算机视觉的奶牛面部自动识别是奶牛场数字化的关键步骤之一。为此,提出了基于奶牛面部结构特征的图像倾斜校正算法:使用彩色图像预处理和图像二值化分离图像中奶牛面部信息与背景信息,再结合奶牛面部几何结构特征,提出了使用旋转—投影法估计图像倾斜的角度,通过改进积分投影函数、降低图像分辨率的方法提高算法的运算速度,最后根据奶牛面部的对称性提高角度计算精度,并根据该角度校正奶牛面部图像。经实验验证,该算法运算速度快,校正效果好。

嵌入式Web服务器在奶牛场网络化系统中的应用

为了提高奶牛场现代化管理水平,实现信息共享网络管理,采用基于ARM-μC/OSⅡ的嵌入式Web服务器技术,设计了基于B/S模式的挤奶参数远程监控系统。采用多任务并行的实时操作系统μC/OS-Ⅱ,使用ZLG/IP协议栈,在LPC2214微处理器和RTL8019AS网络控制芯片组成的嵌入式系统上实现了B/S模式Web服务器的建立。ZLG/IP软件开发包的应用缩短了程序开发的周期,降低了网络程序开发的难度,操作系统的移植提高了编程的可靠性和灵活性。用户通过网络主机访问服务器的IP地址就可以浏览系统参数,作出管理决策。系统实现了奶牛场生产信息实时、远程监测的功能,同时,系统的应用降低了奶牛场生产和管理成本。

基于ARM-μCLinux嵌入式牛奶卫士的系统构建

牛奶卫士能对奶罐进行实时监测与报警,可以大大提高和改善牛奶质量,是数字化奶牛场建设的一个重要方向。为此,介绍了基于LPC2214的牛奶卫士的硬件设计方案,并阐述了嵌入式μClinux的移植方案和软件编程流程,实现了系统对奶罐各个参数的实时监测与报警。

情绪性时间知觉:具身化视角

具身化情绪是指感受情绪不仅包括知觉,也包括躯体状态和运动的重新体验(Niedenthal,2007)。在时间知觉领域,研究者通过操纵情绪刺激的行动特征、对刺激行动的熟悉性、身体的物理和意识状态、以及身体与环境的交互性等因素揭示了具身化(模拟和行为应对)在情绪性时间判断中的重要作用。情绪具身化的时间效应包括时距的主观延长或缩短以及时间顺序判断中的通道注意偏见等。目前的理论解释主要有内部时钟模型、意识模型和编码效率假设,但这些理论缺乏具身化调节时间加工的直接机制。未来研究可以进一步探索情绪具身化的跨通道时间调节、具身化的动态时间效应以及时间感知如何影响具身化体验,同时采用认知神经科学技术揭示情绪、具身化和时间加工连接的神经机制以完善和发展有关理论。

基于人类行为下的多目标跟踪视觉时序注意控制算法研究(英文)

由于移动式机器人所携带的传感器资源有限,能够在时间维度上共享传感器资源,实现多目标跟踪,是智能化机器人重要的研究领域之一.本文提出了一个基于人类行为模型的时序注意控制算法,能够实现使用单个2自由度摄像头实时监控多个自由移动的目标物体.该算法基于以下三个控制原则:①最小化监控目标位置预测的不确定性以及各个目标物预测效果的差异;②最小化多目标跟踪过程中摄像头切换视角所需的能量消耗;③最大化能够呈现在摄像头视觉范围内的目标物体的个数.算法根据当前检测到目标信息,通过卡尔曼滤波,预测目标物的运动规律,选择下一时刻摄像头的最佳注意视角.该算法通过matlab仿真以及在移动式机器人实体上进行了实验验证,结果显示,该算法能够在时间顺序有效的共享单个摄像头资源,检测摄像头视角范围内的目标的位置,并根据上一个时间点的检测信息预测视角范围外的目标,实现跟踪多个目标物体,降低预测及跟踪的误差,并优化跟踪过程中切换摄像头视角的能量损耗.

基于汉字搜索的情景线索效应研究

个体通过学习目标−场景联结关系提高搜索速度的现象即为情景线索效应。本研究以高频(包含丰富语义线索)或低频(语义线索少)汉字为实验材料考察语义、字形特征、空间位置线索的作用。结果显示个体可以学习字集−位置重复场景产生情景线索效应,且该效应在改变高频字集的空间线索而非字集线索或改变低频字集线索而非空间线索时可迁移,表明在情景线索学习中,语义线索占据优先地位,其次是空间线索,最后是字形特征线索。

基于有界信任模型的网络社群舆情观点演化研究

【目的/意义】从复杂网络视角,对有界信任模型中的DW模型进行改进,提出了基于社会关系强度的舆情观点演化模型,分析网络社群舆情的观点演化机制,以期为引导网络舆情提供指导。【方法/过程】运用仿真实验的方法,分析了信任阈值、观点开放度、关系强度对舆情观点演化过程的影响作用。【结果/结论】随着信任阈值的增大,个体间观点经过不断交互而生成的观点簇数量逐渐减少,个体观点的聚合速度逐渐加快;随着群体从保守型转变为开放型,个体观点经过不断交互而生成的观点簇数量逐渐减少,个体观点簇聚合速度逐渐加快;强关系更利于网络社群舆情观点的快速聚合,且观点聚合达到稳态时的观点数量和观点分布方差均小于弱关系环境中。