| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 致谢 | 第7-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-21页 |
| ·研究背景及意义 | 第12-13页 |
| ·目标识别的研究进展与分析 | 第13-19页 |
| ·一般目标识别模型 | 第13-17页 |
| ·基于视觉通路的识别算法 | 第17-19页 |
| ·论文主要工作和结构 | 第19-21页 |
| 第二章 卷积神经网络 | 第21-27页 |
| ·网络结构 | 第21-22页 |
| ·神经元建模 | 第22-25页 |
| ·学习规则 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 稀疏编码 | 第27-36页 |
| ·稀疏编码的历史及发展 | 第27-28页 |
| ·稀疏编码 | 第28-30页 |
| ·目标函数 | 第28-29页 |
| ·学习规则 | 第29-30页 |
| ·基于 Gabor 滤波器的稀疏编码 | 第30-34页 |
| ·Gabor 滤波器初始基函数 | 第31-32页 |
| ·Gabor 滤波器和SC 的特征提取 | 第32-34页 |
| ·本章小结 | 第34-36页 |
| 第四章 HMAX 模型 | 第36-43页 |
| ·生物模型 | 第36-37页 |
| ·HMAX 模型结构 | 第37-39页 |
| ·算法分析 | 第39-42页 |
| ·HMAX 算法分析 | 第39-40页 |
| ·Max Pooling 与 Average Pooling 实验对比 | 第40-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第五章 完整视觉通道算法 | 第43-58页 |
| ·完整视觉通路生物学模型 | 第44-46页 |
| ·基于视网膜的预处理 | 第46页 |
| ·CODING | 第46-48页 |
| ·POOLING | 第48-49页 |
| ·数据库介绍 | 第49-52页 |
| ·实验 | 第52-56页 |
| ·参数实验 | 第54页 |
| ·定位实验 | 第54-56页 |
| ·识别实验 | 第56页 |
| ·本章小结 | 第56-58页 |
| 第六章 结论与展望 | 第58-60页 |
| ·结论 | 第58页 |
| ·展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 攻读硕士学位期间参与的课题和发表的文章 | 第63-64页 |