基于人脑视觉感知机理的分类与识别研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 1 绪论 | 第7-12页 |
| ·选题的科学意义和背景 | 第7-8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-10页 |
| ·主要研究内容以及论文组织结构 | 第10-12页 |
| 2 视觉感知及目标分类与识别的基本理论 | 第12-27页 |
| ·视觉感知系统生理学基础 | 第12-16页 |
| ·视觉皮层 | 第12-13页 |
| ·视觉通路 | 第13-14页 |
| ·感受野 | 第14-16页 |
| ·注意机制 | 第16-23页 |
| ·视觉选择性注意机制 | 第16-19页 |
| ·视觉显著性 | 第19-23页 |
| ·Gabor滤波器 | 第23页 |
| ·支持向量机 | 第23-26页 |
| ·两类分类情况 | 第24-25页 |
| ·多类分类情况 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 3 基于视觉感知机理的视觉特征计算模型 | 第27-45页 |
| ·基于视觉感知机理的视觉特征计算基本模型 | 第27-34页 |
| ·生物启发的视觉特征计算模型的产生与发展 | 第27页 |
| ·Serre，Wolf和Poggio标准模型 | 第27-30页 |
| ·基于稀疏化局部特征的视觉特征计算模型 | 第30-33页 |
| ·其他模型 | 第33-34页 |
| ·基于视觉感知机理的改进型视觉特征计算模型 | 第34-44页 |
| ·对特征模板进行扩展 | 第34-35页 |
| ·简化S1层和C1层输出 | 第35页 |
| ·训练中限制特征模板的提取范围 | 第35-36页 |
| ·特征显著点甄选 | 第36-37页 |
| ·保留C2层特征的部分平移不变性 | 第37-39页 |
| ·改进的视觉特征计算模型 | 第39-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 4 视觉特征计算模型在目标分类与识别中的应用 | 第45-58页 |
| ·图像数据库 | 第45页 |
| ·实验参数 | 第45-46页 |
| ·目标分类实验 | 第46-51页 |
| ·实验结果 | 第46-49页 |
| ·实验分析 | 第49-51页 |
| ·复杂背景下单目标识别实验 | 第51-57页 |
| ·实验结果 | 第51-53页 |
| ·实验分析 | 第53-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 5 总结与展望 | 第58-60页 |
| ·工作总结 | 第58-59页 |
| ·未来研究工作展望 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-66页 |
| 附录A | 第66-68页 |
