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)研究了圖像理解的低層特征描述方法，針對彩色圖像的分割問題，通過構(gòu)造分層特征描述了具有視覺感知一致性的圖像區(qū)域，利用Fuzzy-ART內(nèi)部的bottom-up和top-down交互作用形成了不同特征層次的像素類別劃分，結(jié)合一定的區(qū)域合并策略，構(gòu)建了層次化的視覺感知分割模型。(3)以視皮層的拓?fù)溥B接為依據(jù)，進(jìn)一步研究了圖像理解的低層視覺描述，通過分析神經(jīng)元之間的側(cè)抑制與拓?fù)溥B接關(guān)系及其視覺形成機(jī)理，在原始自適應(yīng)共振模型中引入了拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)及其自組織學(xué)習(xí)策略，建立了具有拓?fù)浔３痔匦缘淖赃m應(yīng)共振模型，形成了拓?fù)浔３纸Y(jié)構(gòu)下的低層視覺屬性描述，實(shí)現(xiàn)了視覺目標(biāo)的輪廓檢測以及區(qū)域分割。

www.suoguanjixie.name(4)以圖像理解的中層結(jié)構(gòu)信息表示方法為基礎(chǔ)，分析了相關(guān)視皮層目標(biāo)識別計(jì)算模型，有效利用初級視覺系統(tǒng)的信息抽象方法和稀疏編碼機(jī)制，視覺感知系統(tǒng)-電動液壓縮管機(jī)數(shù)控縮管機(jī)價(jià)格低張家港縮管機(jī)多少錢形成了視皮層目標(biāo)識別計(jì)算模型中目標(biāo)原型的稀疏化表示，提出了復(fù)雜背景下基于稀疏編碼機(jī)制的層次化廣義目標(biāo)識別算法。(5)以圖像理解的高層視覺認(rèn)知過程為背景，在理解場景的全局快速感知效應(yīng)的基礎(chǔ)上，分析了場景感知Gist表示的快速形成機(jī)理，研究了視皮層的層內(nèi)快速反饋動力學(xué)特性及其與場景整體感知之間的關(guān)系，構(gòu)建了基于視皮層組織的場景全局感知計(jì)算模型，實(shí)現(xiàn)了有效地場景分類算法。復(fù)雜層次結(jié)構(gòu)視覺系統(tǒng)的腹側(cè)通路(ven加 1stream)和背側(cè)通路 (dorsalstream)都呈現(xiàn)出復(fù)雜的層次結(jié)構(gòu)(圖2一l)，它們對視覺信息按照等級加工模式處理，視覺信息從低級視皮層到高級視覺中樞逐漸完成加工過程，視覺認(rèn)知始于視網(wǎng)膜，經(jīng)外側(cè)膝狀體核，投射到視皮層，再向具有進(jìn)一步高層處理功能的大腦皮層輻射[6]。3.反饋和側(cè)向連接視覺系統(tǒng)中的連接方式大都呈現(xiàn)雙向性，前饋連接(bottom一叩)、反饋調(diào)節(jié)(toP-down)以及水平側(cè)向抑制(腸t曰舊 1Competition)共同作用，實(shí)現(xiàn)視皮層之間及其內(nèi)部的動力學(xué)交互作用，是視皮層對各種視覺信息進(jìn)行整合并產(chǎn)生視知覺的基礎(chǔ)[7]。4.細(xì)胞感受野特性D.Hubel和 T.wiesel提出的感受野等級假設(shè)l9]認(rèn)為，在視皮層中更復(fù)雜的感受野是由處于視覺信息處理較低層次的、較簡單的感受野的有序綜合而形成的。一個神經(jīng)元的感受野指的是光照能增強(qiáng)或壓抑該細(xì)胞產(chǎn)生信號的一塊有限的視網(wǎng)膜表面區(qū)域。感受野是感知的基本視覺感知系統(tǒng)-電動液壓縮管機(jī)數(shù)控縮管機(jī)價(jià)格低張家港縮管機(jī)多少錢本文由張家港縮管機(jī)彎管機(jī)網(wǎng)站采集網(wǎng)絡(luò)資源整理!www.www.szdexing.com www.suoguanjixie.name