对象动态跟踪在智能监控、视频对象跟踪、场景分类等领域有着重要的研究意义,其涉及到人眼视觉系统在复杂场景中将注意力快速定位到某类对象的能力,这些对象可能包含个体上的全局拓扑特征变化,或者是空间上的全局运动特征变化。目前这两种全局特征在视觉注意认知特性上的研究还未完全展开。本论文主要围绕“拓扑性质”和“运动状态”这两个全局特征展开注意认知研究,在“虚拟二维图形认知”注意特性研究实验的基础上,重点探索“虚拟三维驾驶认知”实验中视觉注意在运动目标识别过程中存在的认知特性。主要的研究工作和成果如下:1.第一部分工作提出了注意认知特性的虚拟现实脑电分析新方法。该方法基于Unity3D虚拟现实开发平台搭建“虚拟三维驾驶认知”实验场景,通过HTC Vive Pro Eye头戴式显示器呈现场景画面,采用Logitech G29二次开发技术和EEG接口技术控制场景中汽车的行驶,并利用Ag/AgCI电极帽监测参与者实验过程中的实时脑电响应数据。通过脑电数据的ERP成分波评估结果可表明,ERP的N1成分波幅更容易受刺激对象运动特征的影响,且变化明显。2.第二部分工作提出了注意认知特性的虚拟现实眼动分析新方法。该方法在优化上述工作中构建的实验场景基础上,采用响应面分析技术对实验变量进行合理化设计,并利用VR眼镜内置的Tobii眼动仪采集人眼凝视数据。通过眼动数据集的评估结果可表明,目标对象空间范围上的全局运动特征更优先引起视知觉过程中发生注意捕获。具体地,运动特征下的首次注视数据在采集的所有首次注视数据集中所占的比例为75.89%,并且此特征下的总注视数据在采集的所有注视数据集中所占的比例为94.68%。3.第三部分工作提出了注意认知特性的虚拟现实脑电—眼动联合研究新方法。该方法在优化已构建实验场景的基础上,结合了前两个方法中采用的相关研究技术和数据采集方式,并且增大了实验数据的样本量。通过3082个总首次注视数据集的评估结果可表明,目标对象的全局运动特征更优先被视觉注意感知,且高水平的运动特征对视觉注意动态捕捉的影响达到极显著。综合地,本论文通过设计新型的“虚拟二维图形认知”和“虚拟三维驾驶认知”注意特性研究实验,探讨了“拓扑性质特征”和“运动状态特征”在视知觉过程中表现出的注意认知特性。结果表明,相较于目标对象个体上的全局拓扑特征,对象在空间上的全局运动特征更优先被人眼视觉注意捕获到。这一结论是对拓扑性质知觉理论的延伸发展,可以对目前普遍存在的视觉注意现象进行可解释性的理解,同时为可信机器视觉计算模式提供新的基础理论参考。