基于灵长类视觉皮层的目标识别模型综述

被引：4

作者：

姚行中 ^{[1
,2
]}

鲁统伟 ^{[1
,3
]}

胡汉平 ^{[1
]}

机构：

[1] 华中科技大学图像识别与人工智能研究所图像信息处理与智能控制教育部重点实验室

[2] 第二炮兵指挥学院军事理论研究所精确制导技术实验室

[3] 武汉工程大学计算机科学与工程学院

来源：

模式识别与人工智能 | 2009年 / 22卷 / 04期

关键词：

计算机视觉; 灵长类视觉皮层; 等级模型; 目标分类; 目标等同;

D O I：

10.16451/j.cnki.issn1003-6059.2009.04.006

中图分类号：

TP391.4 [模式识别与装置];

学科分类号：

0811 ; 081101 ; 081104 ; 1405 ;

摘要：

在过去的十年,通过实验手段,已积累灵长类视觉皮层的大量实验数据.许多研究者根据这些实验数据提出动物视觉系统的模型,并将它们用于计算机目标识别.文中首先总结动物视觉系统的主要实验结论,然后评述基于灵长类视觉系统工作机制的常用模型,重点讨论MIT的皮层等级模型.

引用

页码：581 / 588

页数：8

共 4 条

[1]

A Model of Invariant Object Recognition in the Visual System: Learning Rules, Activation Functions, Lateral Inhibition, and Information-Based Performance Measures[J] . Edmund T. Rolls,T. Milward.Neural Computation . 2000 (11)

[2] Invariant face and object recognition in the visual system [J].

Wallis, G ;

Rolls, ET .

PROGRESS IN NEUROBIOLOGY, 1997, 51 (02) :167-194

[3]

SEEMORE: Combining Color, Shape, and Texture Histogramming in a Neurally Inspired Approach to Visual Object Recognition[J] . Bartlett W. Mel.Neural Computation . 1997 (4)

[4]

Neocognitron: A self-organizing neural network model for a mechanism of pattern recognition unaffected by shift in position[J] . Kunihiko Fukushima.Biological Cybernetics . 1980 (4)

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