基于灰度的視覺有效性研究與參數(shù)優(yōu)化.pdf

1、有效是所有設(shè)計能為我們服務(wù)的先決條件，視覺有效性也被越來越多的研究者所重視。影響視覺有效性的因素有很多，在對視覺有效性的研究過程中，研究者往往選取視覺刺激信息物理屬性、觀測環(huán)境與觀測者等中的一個影響因素作為研究的切入點。本研究在灰度視覺的基礎(chǔ)上，應(yīng)用心理物理學(xué)實驗研究理論、模型構(gòu)建與優(yōu)化方法，研究視角、背景灰度、視覺同時對比度與視覺有效性之間的交互影響關(guān)系。構(gòu)建視覺有效性預(yù)測模型與分析用戶所需視覺有效性值數(shù)據(jù)，以輸出視覺刺激信息的物理屬

2、性參數(shù)的理論模型。
　　通過對視覺有效性影響因素分析，提取出視覺刺激信息物理的屬性參數(shù)作為研究重點，使用視覺心理物理學(xué)與人工智能等研究方法來構(gòu)架灰度條件下的視覺有效性研究框架。利用改進限定法預(yù)測不同背景灰度、不同視角的視覺灰度對比度閾值范圍。在閾值預(yù)測數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，利用恒常刺激法對閾值進行具體的測量。在實驗數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，分析視角、背景灰度與視覺灰度同時對比度與視覺有效性的關(guān)系。
　　從人工智能的角度，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建視覺

3、有效性預(yù)測模型。將視角、背景灰度值與目標物灰度值作為網(wǎng)絡(luò)的輸入，視覺有效性作為網(wǎng)絡(luò)的輸出。并另外選取10組不同的視覺刺激信息做驗證實驗，對比網(wǎng)絡(luò)輸出與實驗結(jié)果，以此驗證構(gòu)建的BP網(wǎng)絡(luò)的泛化能力。
　　從遺傳算法的角度對構(gòu)建的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行優(yōu)化，在3維視覺刺激信息的物理屬性參數(shù)空間中對解進行搜索。針對使用者需求的視覺有效性值進行擬合逼近，并選取出對視覺有效性值擬合的誤差最小解所對應(yīng)的3維視覺刺激信息物理屬性參數(shù)作為模型的輸出。