Itti视觉感知模型(bottom-up model)的基本步骤？ 急求答案，谢谢，在线等 急求答案，linux问题，在线等……

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\u53ef\u4e502\u5143\uff0c\u5976\u83363\u5143

\u7b2c\u4e00\u9898\uff1a
\u4fee\u6539IP\u6c38\u4e45\u751f\u6548\u6309\u4ee5\u4e0b\u65b9\u6cd5
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Linux\u5185\u6838\u4e3b\u8981\u7531\u4e94\u4e2a\u5b50\u7cfb\u7edf\u7ec4\u6210\uff1a\u8fdb\u7a0b\u8c03\u5ea6\uff0c\u5185\u5b58\u7ba1\u7406\uff0c\u865a\u62df\u6587\u4ef6\u7cfb\u7edf\uff0c\u7f51\u7edc\u63a5\u53e3\uff0c\u8fdb\u7a0b\u95f4\u901a\u4fe1\u3002

1.\u8fdb\u7a0b\u8c03\u5ea6\uff08SCHED\uff09:\u63a7\u5236\u8fdb\u7a0b\u5bf9CPU\u7684\u8bbf\u95ee\u3002\u5f53\u9700\u8981\u9009\u62e9\u4e0b\u4e00\u4e2a\u8fdb\u7a0b\u8fd0\u884c\u65f6\uff0c\u7531\u8c03\u5ea6\u7a0b\u5e8f\u9009\u62e9\u6700\u503c\u5f97\u8fd0\u884c\u7684\u8fdb\u7a0b\u3002\u53ef\u8fd0\u884c\u8fdb\u7a0b\u5b9e\u9645\u4e0a\u662f\u4ec5\u7b49\u5f85CPU\u8d44\u6e90\u7684\u8fdb\u7a0b\uff0c\u5982\u679c\u67d0\u4e2a\u8fdb\u7a0b\u5728\u7b49\u5f85\u5176\u5b83\u8d44\u6e90\uff0c\u5219\u8be5\u8fdb\u7a0b\u662f\u4e0d\u53ef\u8fd0\u884c\u8fdb\u7a0b\u3002Linux\u4f7f\u7528\u4e86\u6bd4\u8f83\u7b80\u5355\u7684\u57fa\u4e8e\u4f18\u5148\u7ea7\u7684\u8fdb\u7a0b\u8c03\u5ea6\u7b97\u6cd5\u9009\u62e9\u65b0\u7684\u8fdb\u7a0b\u3002

2.\u5185\u5b58\u7ba1\u7406\uff08MM\uff09\u5141\u8bb8\u591a\u4e2a\u8fdb\u7a0b\u5b89\u5168\u7684\u5171\u4eab\u4e3b\u5185\u5b58\u533a\u57df\u3002Linux \u7684\u5185\u5b58\u7ba1\u7406\u652f\u6301\u865a\u62df\u5185\u5b58\uff0c\u5373\u5728\u8ba1\u7b97\u673a\u4e2d\u8fd0\u884c\u7684\u7a0b\u5e8f\uff0c\u5176\u4ee3\u7801\uff0c\u6570\u636e\uff0c\u5806\u6808\u7684\u603b\u91cf\u53ef\u4ee5\u8d85\u8fc7\u5b9e\u9645\u5185\u5b58\u7684\u5927\u5c0f\uff0c\u64cd\u4f5c\u7cfb\u7edf\u53ea\u662f\u628a\u5f53\u524d\u4f7f\u7528\u7684\u7a0b\u5e8f\u5757\u4fdd\u7559\u5728\u5185\u5b58\u4e2d\uff0c\u5176\u4f59\u7684\u7a0b\u5e8f\u5757\u5219\u4fdd\u7559\u5728\u78c1\u76d8\u4e2d\u3002\u5fc5\u8981\u65f6\uff0c\u64cd\u4f5c\u7cfb\u7edf\u8d1f\u8d23\u5728\u78c1\u76d8\u548c\u5185\u5b58\u95f4\u4ea4\u6362\u7a0b\u5e8f\u5757\u3002\u5185\u5b58\u7ba1\u7406\u4ece\u903b\u8f91\u4e0a\u5206\u4e3a\u786c\u4ef6\u65e0\u5173\u90e8\u5206\u548c\u786c\u4ef6\u6709\u5173\u90e8\u5206\u3002\u786c\u4ef6\u65e0\u5173\u90e8\u5206\u63d0\u4f9b\u4e86\u8fdb\u7a0b\u7684\u6620\u5c04\u548c\u903b\u8f91\u5185\u5b58\u7684\u5bf9\u6362\uff1b\u786c\u4ef6\u76f8\u5173\u7684\u90e8\u5206\u4e3a\u5185\u5b58\u7ba1\u7406\u786c\u4ef6\u63d0\u4f9b\u4e86\u865a\u62df\u63a5\u53e3\u3002

3.\u865a\u62df\u6587\u4ef6\u7cfb\u7edf\uff08Virtual File System,VFS\uff09\u9690\u85cf\u4e86\u5404\u79cd\u786c\u4ef6\u7684\u5177\u4f53\u7ec6\u8282\uff0c\u4e3a\u6240\u6709\u7684\u8bbe\u5907\u63d0\u4f9b\u4e86\u7edf\u4e00\u7684\u63a5\u53e3\uff0cVFS\u63d0\u4f9b\u4e86\u591a\u8fbe\u6570\u5341\u79cd\u4e0d\u540c\u7684\u6587\u4ef6\u7cfb\u7edf\u3002\u865a\u62df\u6587\u4ef6\u7cfb\u7edf\u53ef\u4ee5\u5206\u4e3a\u903b\u8f91\u6587\u4ef6\u7cfb\u7edf\u548c\u8bbe\u5907\u9a71\u52a8\u7a0b\u5e8f\u3002\u903b\u8f91\u6587\u4ef6\u7cfb\u7edf\u6307Linux\u6240\u652f\u6301\u7684\u6587\u4ef6\u7cfb\u7edf\uff0c\u5982ext2,fat\u7b49\uff0c\u8bbe\u5907\u9a71\u52a8\u7a0b\u5e8f\u6307\u4e3a\u6bcf\u4e00\u79cd\u786c\u4ef6\u63a7\u5236\u5668\u6240\u7f16\u5199\u7684\u8bbe\u5907\u9a71\u52a8\u7a0b\u5e8f\u6a21\u5757\u3002

4.\u7f51\u7edc\u63a5\u53e3\uff08NET\uff09\u63d0\u4f9b\u4e86\u5bf9\u5404\u79cd\u7f51\u7edc\u6807\u51c6\u7684\u5b58\u53d6\u548c\u5404\u79cd\u7f51\u7edc\u786c\u4ef6\u7684\u652f\u6301\u3002\u7f51\u7edc\u63a5\u53e3\u53ef\u5206\u4e3a\u7f51\u7edc\u534f\u8bae\u548c\u7f51\u7edc\u9a71\u52a8\u7a0b\u5e8f\u3002\u7f51\u7edc\u534f\u8bae\u90e8\u5206\u8d1f\u8d23\u5b9e\u73b0\u6bcf\u4e00\u79cd\u53ef\u80fd\u7684\u7f51\u7edc\u4f20\u8f93\u534f\u8bae\u3002\u7f51\u7edc\u8bbe\u5907\u9a71\u52a8\u7a0b\u5e8f\u8d1f\u8d23\u4e0e\u786c\u4ef6\u8bbe\u5907\u901a\u8baf\uff0c\u6bcf\u4e00\u79cd\u53ef\u80fd\u7684\u786c\u4ef6\u8bbe\u5907\u90fd\u6709\u76f8\u5e94\u7684\u8bbe\u5907\u9a71\u52a8\u7a0b\u5e8f\u3002

5.\u8fdb\u7a0b\u95f4\u901a\u8baf(IPC) \u652f\u6301\u8fdb\u7a0b\u95f4\u5404\u79cd\u901a\u4fe1\u673a\u5236\u3002

\u7b2c\u56db\u9898\uff1a
\uff081\uff09groupadd G1

(2)useradd -m A1
useradd -d /home/A2 -m A2 \u6dfb\u52a0\u4e3b\u76ee\u5f55\u4e3a\u4e0b\u9762\u7528
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passwd A1 \u6839\u636e\u63a5\u4e0b\u6765\u7684\u63d0\u793a\u81ea\u5df1\u5199\u5165\u5bc6\u7801\uff0c\u5176\u4ed6\u4fe9\u4e2a\u683c\u5f0f\u4e00\u6837
\uff083\uff09
usermod -a -G G1 A1 \u5176\u4ed6\u7684\u4e00\u6837

\uff084\uff09
whoami
ps -FC java
(5)userdel -r A2
rm -rf /home/A2
halt\u5173\u673a


\u5148\u7528\u7740\u3002\u3002\u3002\u3002\u3002

首先对原始图像提取颜色、亮度、方向等特征，然后分别对每个特征利用平滑和降采样生成图像的高斯金字塔，再利用中央周边差算子对金字塔图像操作生成各特征差异图，利用归一化算子对差异图进行融合，生成各特征显著图，最后对显著图进行线性融合生成总的显著图，利用赢者全胜和禁止返回策略寻找ROI区域。阈值分割，实现对图像的检测、

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