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文檔簡介
1、視覺感知與編碼是神經(jīng)計算科學研究的基本問題之一,其主要任務是以神經(jīng)生理學和認知科學的研究成果為基礎,模擬人類視覺信息處理的神經(jīng)模式,從計算的角度研究新的計算原理和視覺信息處理系統(tǒng)。視覺信息處理機制和計算原理的研究不僅對揭示神經(jīng)計算原理、建立新型計算模型具有重要的理論意義,而且對推動新型信息技術(shù)的發(fā)展,如人工視覺系統(tǒng)、失明患者的視覺功能修復、機器認知、新型人機交互模式等也具有重要而積極的作用。另外,在模式識別、身份驗證、安全監(jiān)控、智能的人
2、機交互界面等領(lǐng)域也有廣泛的應用前景。 本文從稀疏編碼的思想出發(fā),以自然圖像或序列作為訓練數(shù)據(jù),學習初級視皮層中簡單細胞和復雜細胞的時空感受野及其自組織拓撲圖,進而在較高級視皮層層次構(gòu)建視覺感知模型來感知外界圖像刺激中的內(nèi)容信息、平移、旋轉(zhuǎn)、縮放等運動和變換信息。本文的主要貢獻和創(chuàng)新點體現(xiàn)在以下幾個方面: 為表征自然圖像的統(tǒng)計特性,引入獨立分量分析方法,以線性生成模型作為表征模型,從自然圖像中學習圖像基函數(shù),這些基函數(shù)具有
3、局部化、朝向性及帶通濾波性,與神經(jīng)生理實驗發(fā)現(xiàn)的初級視皮層簡單細胞和復雜細胞的感受野特征類似。由此得到的獨立分量系數(shù)可作為神經(jīng)元的響應,其概率分布滿足稀疏性和超高斯分布,通過引入相鄰神經(jīng)元響應的二階相關(guān)性,推導出基于自然梯度的自組織學習算法NGTICA,從自然圖像中學習得到簡單細胞感受野的空間拓撲結(jié)構(gòu)。 針對提取時空特征問題,提出一個基于視皮層不變性表示的時空特征提取模型。對NGTICA學習算法進行擴展,得到適用于該模型的時空基
4、函數(shù)學習算法STICA。該模型可從具有時空結(jié)構(gòu)的自然圖像序列和視頻序列中提取相應的平移、旋轉(zhuǎn)、尺度變化、視角變化等時空特征。進一步研究了以這些時空特征作為復雜細胞感受野時,神經(jīng)元的響應具有稀疏性和超高斯性。 為感知外界刺激中的內(nèi)容和平移運動信息,我們對視覺系統(tǒng)中的what和where通路建模,提出了一個三層的內(nèi)容與平移運動感知模型,并給出內(nèi)容感知算法OPA和平移感知算法TPA。初步的實驗結(jié)果表明,用理想刺激加入不同噪聲生成外界刺
5、激,該模型可以感知到其中的朝向信息及平移運動方向和運動速度等。提出的感知模型及感知算法具有良好的魯棒性。 提出一個旋轉(zhuǎn)運動感知模型,用于解決刺激序列中的旋轉(zhuǎn)變換信息感知問題。以神經(jīng)元響應的相關(guān)度作為不變性衡量指標,提出了旋轉(zhuǎn)運動感知算法RPA。通過深入研究,我們把該模型提升為一個運動感知的泛化模型。當給定不同的運動時空基函數(shù)作為神經(jīng)元的感受野,該泛化模型就可以特化為感知某種運動信息的模型。 人臉視角估計是人臉識別任務中的
6、一個重要預處理步驟。為解決人臉視角估計問題,我們從視覺感知機理出發(fā),提出一個全新的基于獨立分量分析的人臉視角感知模型。首先將STICA學習算法應用到多視角人臉數(shù)據(jù)集,得到多視角人臉基函數(shù),作為神經(jīng)元感受野。應用神經(jīng)元發(fā)放率統(tǒng)計方法,提出入臉視角感知算法,并得到較好的感知實驗結(jié)果。對神經(jīng)元的響應進一步分析發(fā)現(xiàn),對不同視角的人臉刺激,神經(jīng)元的響應在高維空間中具有流形結(jié)構(gòu)。這一結(jié)果為感知算法的成功應用奠定了良好的理論基礎??紤]到人臉圖像受光照
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