基于生物視覺特征的計算模型研究.pdf

1、在大腦接收的來自外部世界的感知信息中，80％以上是通過視覺系統(tǒng)進行加工處理的。最近二十多年來，生物視覺系統(tǒng)中的信息加工機制是心理學、神經(jīng)科學、計算機科學等學科研究的重大課題之一。研究視覺神經(jīng)中的信息處理方式就是研究人類大腦對外界自然刺激的響應(yīng)和處理方式。理解大腦工作方式的關(guān)鍵是要研究大腦如何對外界自然刺激的表達、編碼、加工以及大腦如何解釋世界。 本文從人類視覺系統(tǒng)中神經(jīng)細胞的感受野生理特征出發(fā)，探索人類感知外部世界的方式，建立用

2、于物體輪廓感知的計算模型，并以有效編碼假說為基礎(chǔ)，利用流形學習理論，改進LLE算法，研究人類對外部世界的認知方式。 首先，基于生物視覺細胞的解剖特性以及視覺細胞的感受野特性，提出了一種新的基于方向周邊抑制的物體輪廓感知模型。分析了視覺神經(jīng)細胞的感受野的朝向性以及相鄰細胞的互相影響，使用Gabor濾波器模擬簡單細胞，介紹了Gabor能量濾波器和邊緣朝向分布圖，并提出了基于DOG濾波器和方向DOG濾波器的方向周邊抑制模型。

3、其次，基于有效編碼假說，在流形學習理論的基礎(chǔ)上，改進了經(jīng)典的LLE算法，提出了自適應(yīng)鄰域的LLE算法，并將該算法用于物體認知。首先分析了LLE算法的優(yōu)缺點，之后針對LLE算法中鄰域點數(shù)固定的問題，提出了自適應(yīng)的鄰域選取準則，同時使用RBF核距離代替歐氏距離，并給出了一種簡單而有效的映射新增樣本方法。 本文將提出的方向周邊抑制模型用于物體輪廓感知，結(jié)果表明，和經(jīng)典的輪廓檢測算法相比，該算法可以取得更好的輪廓檢測效果，可以有效的區(qū)分