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基于生物视觉感知模型的目标识别

摘要第1-4页
Abstract第4-7页
1 引言第7-14页
   ·选题的科学意义与研究背景第7页
   ·目标分类识别相关方法的模型第7-10页
     ·目标识别的一般步骤第8-9页
     ·目标识别中的若干问题第9-10页
   ·生物视觉与计算机视觉的联系与区别第10-13页
     ·计算机视觉理论第10-11页
     ·生物视觉的研究和发展第11-12页
     ·视觉注意模型的研究和发展第12-13页
   ·论文的后续章节的安排第13-14页
2 生物视觉的基本理论第14-30页
   ·生物视觉的机理以及理论第14-18页
     ·感受野假说第14-16页
     ·视觉皮层中的生理学基础第16-18页
   ·视皮层V1简单细胞的模拟建模第18-25页
     ·Gabor滤波器方法第19-21页
     ·图像的ICA基图像表示第21-25页
   ·实验与结果分析第25-29页
     ·实验过程第25-28页
     ·结果分析第28-29页
   ·本章小结第29-30页
3 基于生物视觉模型的目标识别第30-48页
   ·生物视觉模型介绍第30-37页
     ·生物视觉模型的发展第30-31页
     ·Serre标准模型介绍第31-34页
     ·Serre模型算法实现第34-37页
   ·其他流行的识别算法以及与Serre模型的联系与区别第37-38页
   ·分类器选择第38-43页
     ·支持向量机SVM第38-41页
     ·Boosting分类器第41-43页
   ·目标分类识别实验第43-47页
     ·图像数据库介绍第43-44页
     ·实验与结果分析第44-47页
   ·本章小结第47-48页
4 基于视觉显著的生物视觉模型改进第48-59页
   ·视觉注意机制理论第48-49页
   ·视觉显著模型简介第49-54页
     ·ITTI显著图模型第50-51页
     ·GBVS显著图模型第51-54页
   ·Serre模型改进实验第54-58页
     ·单目标识别实验第55-56页
     ·目标检测实验第56-58页
   ·本章小结第58-59页
5 总结和展望第59-61页
   ·全文工作总结第59页
   ·未来期望第59-61页
致谢第61-62页
参考文献第62-65页

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