高技术通讯
高技術通訊
고기술통신
HIGH TECHNOLOGY LETTERS
2014年
4期
414-419
,共6页
余鹏%万里红%霍宏%方涛
餘鵬%萬裏紅%霍宏%方濤
여붕%만리홍%곽굉%방도
目标识别%深度网络%方向图%竞争学习
目標識彆%深度網絡%方嚮圖%競爭學習
목표식별%심도망락%방향도%경쟁학습
object recognition%deep network%orientation map%competitive learning
为了较好地模拟生物视觉系统对复杂场景目标的感知特性,以提高目标识别水平,提出了一种新的受生物视觉信息处理的基本机理启发的前馈深度层次计算机视觉模型,即层次特征映射(HFM)模型.该模型利用高斯差分函数以及Gabor函数模拟初级视觉皮层中的方向图,并且采用竞争学习策略来学习更高层次神经元的感受野.实验表明,该模型可以很好地提取目标的特征和保留图像的主要信息,并且具有自学习的能力,能够在主流数据库上取得较好的识别结果,具有较好的发展前景.
為瞭較好地模擬生物視覺繫統對複雜場景目標的感知特性,以提高目標識彆水平,提齣瞭一種新的受生物視覺信息處理的基本機理啟髮的前饋深度層次計算機視覺模型,即層次特徵映射(HFM)模型.該模型利用高斯差分函數以及Gabor函數模擬初級視覺皮層中的方嚮圖,併且採用競爭學習策略來學習更高層次神經元的感受野.實驗錶明,該模型可以很好地提取目標的特徵和保留圖像的主要信息,併且具有自學習的能力,能夠在主流數據庫上取得較好的識彆結果,具有較好的髮展前景.
위료교호지모의생물시각계통대복잡장경목표적감지특성,이제고목표식별수평,제출료일충신적수생물시각신식처리적기본궤리계발적전궤심도층차계산궤시각모형,즉층차특정영사(HFM)모형.해모형이용고사차분함수이급Gabor함수모의초급시각피층중적방향도,병차채용경쟁학습책략래학습경고층차신경원적감수야.실험표명,해모형가이흔호지제취목표적특정화보류도상적주요신식,병차구유자학습적능력,능구재주류수거고상취득교호적식별결과,구유교호적발전전경.
