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基于生物结构的图像局部朝向表征模型及其计算效能分析

摘要第1-6页
Abstract第6-7页
第一章 引言第7-11页
   ·问题的提出:图像局部朝向信息的表征第7页
   ·研究的目的及意义第7-8页
   ·生物结构的优势第8-9页
   ·论文组织结构第9-11页
第二章 相关背景综述第11-26页
   ·生物进化之No More Than Needed(NMTN)原则第11-12页
   ·人类早期视觉感知系统的简要介绍第12-20页
     ·早期视觉加工通路概览第12-16页
     ·视网膜的非均匀密度采样第16-18页
     ·神经节细胞的同心圆拮抗感受野第18-19页
     ·平行视觉加工通路第19页
     ·初级视皮层简单细胞第19-20页
   ·机器视觉方面的相关研究综述第20-25页
     ·"图像特征"的检测第21-23页
     ·图像的描述和表征第23-24页
     ·与本文工作的区别与联系第24-25页
   ·本章小节第25-26页
第三章 视觉计算模型第26-43页
   ·数字图像的表征第27-29页
     ·关于"边界直线段"的概念第27-28页
     ·局部朝向刺激的表征第28-29页
   ·"像素无关"的采样策略第29-31页
   ·非均匀密度分布细胞的生成第31-32页
   ·视觉计算模型的逐层构建第32-38页
     ·信号预处理:类光感细胞和类神经节细胞层第32-34页
     ·信号分类:类似外膝体功能的中继层第34页
     ·信号计算:类简单细胞层第34-38页
   ·视觉计算模型的平行通路第38-41页
     ·四种通路的"颜色投影"第38-39页
     ·通路信号的简化第39-40页
     ·信号整合:表征整合层第40-41页
   ·图像表征与重构第41-42页
   ·本章小节第42-43页
第四章 视觉计算模型的图像表征实验第43-50页
   ·"图像复杂度"的概念第43-45页
   ·边界直线段的检测实验第45-47页
   ·图像的"解构"与"重构"实验第47-48页
   ·本章小节第48-50页
第五章 视觉计算模型的效能分析第50-62页
   ·确定视觉计算模型各层计算单元的位置第50-51页
   ·由类神经节细胞的空间位置产生的几何约束第51-57页
     ·"相邻"的类神经节细胞第51-53页
     ·类神经节细胞的"空间位置——感受野半径"约束第53-56页
     ·类神经节细胞的最佳空间位置分布模式第56-57页
   ·视觉计算模型的效能平衡点第57-60页
     ·类简单细胞的计算误差第57-59页
     ·类神经节细胞感受野尺寸与计算误差的关系第59-60页
   ·本章小节第60-62页
第六章 讨论与展望第62-64页
参考文献第64-68页
后记与致谢第68-69页

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