基于生物视觉感知机制的图像理解技术研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-16页 |
| 第一章 绪论 | 第16-29页 |
| ·研究目的和意义 | 第16-17页 |
| ·研究现状 | 第17-26页 |
| ·图像分割 | 第18-20页 |
| ·目标识别 | 第20-22页 |
| ·基于视觉层次感知机制的图像理解 | 第22-23页 |
| ·图像特征表达 | 第23-25页 |
| ·分类器 | 第25-26页 |
| ·研究内容 | 第26-27页 |
| ·论文特色与创新 | 第27-28页 |
| ·论文结构 | 第28-29页 |
| 第二章 视皮层感知机制 | 第29-47页 |
| ·引言 | 第29-30页 |
| ·视觉系统的层次 | 第30页 |
| ·视皮层的感知结构 | 第30-32页 |
| ·视网膜 | 第31-32页 |
| ·侧膝体 | 第32页 |
| ·视觉皮层 | 第32页 |
| ·其它特性 | 第32-34页 |
| ·反馈和侧向连接 | 第32-33页 |
| ·视觉感受野特性 | 第33-34页 |
| ·超柱结构 | 第34页 |
| ·学习机制 | 第34页 |
| ·生物视觉计算模型 | 第34-39页 |
| ·视觉感知层次结构 | 第35-36页 |
| ·视觉感知层次计算模型 | 第36-37页 |
| ·视觉感知中重要的功能机制 | 第37-39页 |
| ·基于视觉感知层次模型的人脸识别 | 第39-45页 |
| ·人脸识别模型概述 | 第39页 |
| ·模型功能实现 | 第39-42页 |
| ·实验及结果 | 第42-45页 |
| ·本章小结 | 第45-47页 |
| 第三章 多特征彩色图像分割模型 | 第47-65页 |
| ·引言 | 第47-48页 |
| ·相关工作 | 第48-51页 |
| ·研究现状 | 第48-50页 |
| ·神经科学基础 | 第50-51页 |
| ·模型概述 | 第51-57页 |
| ·K 通路计算 | 第51-53页 |
| ·P 通路计算 | 第53-54页 |
| ·M 通路的计算 | 第54-55页 |
| ·其它视觉区域计算 | 第55-57页 |
| ·实验 | 第57-60页 |
| ·BPNN 训练 | 第57-58页 |
| ·分割方法比较 | 第58-60页 |
| ·算法与实验分析 | 第60-63页 |
| ·先融合与后融合 | 第60页 |
| ·二元分割的优化 | 第60-62页 |
| ·性能评估 | 第62-63页 |
| ·本章小结 | 第63-65页 |
| 第四章 BU&TD 图像分割模型 | 第65-84页 |
| ·引言 | 第65-66页 |
| ·神经科学背景 | 第66-68页 |
| ·Trickle-up 通路 | 第67页 |
| ·Trickle-down 通路 | 第67-68页 |
| ·BU&TD 组合模型概述 | 第68-76页 |
| ·生成特征片段集 | 第69-70页 |
| ·匹配 BU 结果 | 第70-73页 |
| ·优化匹配子集 | 第73-76页 |
| ·像素标识 | 第76页 |
| ·实验 | 第76-82页 |
| ·概率分布的学习 | 第76-77页 |
| ·图像分割 | 第77-79页 |
| ·影响因素分析 | 第79-80页 |
| ·片段相关性 | 第80-82页 |
| ·多目标分割 | 第82页 |
| ·本章小结 | 第82-84页 |
| 第五章 多特征场景分类模型 | 第84-96页 |
| ·分类模型 | 第85-86页 |
| ·HFSM 模型 | 第86-87页 |
| ·多尺度边缘特征 | 第87-89页 |
| ·颜色特征 | 第89页 |
| ·分类 | 第89-90页 |
| ·实验评估 | 第90-94页 |
| ·Edge 路径分类 | 第90-91页 |
| ·Edge 路径+Shape 路径 | 第91-92页 |
| ·MFBIM 识别 | 第92-94页 |
| ·总结 | 第94-96页 |
| 第六章 BU&TD 目标识别模型 | 第96-108页 |
| ·引言 | 第96-97页 |
| ·模型概述 | 第97-105页 |
| ·LSF 特征 | 第97-99页 |
| ·HSF 图像 | 第99-100页 |
| ·Gist-based 特征 | 第100页 |
| ·OFC | 第100-103页 |
| ·PHC | 第103-104页 |
| ·IT | 第104-105页 |
| ·实验 | 第105-107页 |
| ·总结 | 第107-108页 |
| 第七章 总结与展望 | 第108-112页 |
| ·工作总结 | 第108-109页 |
| ·本文创新与特色 | 第109-111页 |
| ·进一步的研究 | 第111-112页 |
| 致谢 | 第112-113页 |
| 参考文献 | 第113-127页 |
| 攻博期间取得的研究成果 | 第127-130页 |
