面向非结构化场景目标定位的超完备视觉计算模型及应用
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-12页 |
| 1 绪论 | 第12-18页 |
| ·研究背景 | 第12-14页 |
| ·国内外研究现状 | 第14-16页 |
| ·本文主要工作 | 第16-18页 |
| 2 视觉神经生理及计算 | 第18-32页 |
| ·视觉神经生理 | 第18-23页 |
| ·视觉信息传递 | 第18-19页 |
| ·视觉信息处理机制 | 第19-23页 |
| ·视觉神经计算 | 第23-31页 |
| ·自然图像及其统计特性 | 第23-24页 |
| ·数据描述模型 | 第24-27页 |
| ·参数优化判据 | 第27-30页 |
| ·优化算法 | 第30-31页 |
| ·小结 | 第31-32页 |
| 3 基于稀疏超完备的视觉计算模型 | 第32-41页 |
| ·视觉计算模型的构建思路 | 第32-34页 |
| ·视觉计算模型的实现 | 第34-40页 |
| ·视网膜预处理 | 第34-35页 |
| ·学习简单细胞感受野超完备集 | 第35-38页 |
| ·有效特征提取 | 第38-40页 |
| ·小结 | 第40-41页 |
| 4 关键算法及实验 | 第41-68页 |
| ·关键算法 | 第41-47页 |
| ·基于稀疏超完备的感受野学习算法 | 第41-42页 |
| ·目标定位算法 | 第42-47页 |
| ·实验 | 第47-67页 |
| ·数据预处理 | 第47-49页 |
| ·运动目标定位实验 | 第49-62页 |
| ·列车故障区域定位试验 | 第62-67页 |
| ·小结 | 第67-68页 |
| 5 总结与展望 | 第68-70页 |
| ·总结 | 第68-69页 |
| ·展望 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文 | 第75页 |
