基于果蝇视觉神经网络的单目标运动检测与跟踪

运动目标跟踪因对实时输入信息的处理、跟踪模型的性能有较高要求,使得对应用性较强的目标跟踪模型的构建仍然是较为活跃的研究重点。针对单目标跟踪问题,基于果蝇视觉信息处理机制及目标跟踪具有的固有特征,本文提出不同于现有目标跟踪模型的新型模型。模型设计中,基于果蝇视觉信息处理机制建立改进型前馈果蝇视觉神经网络,进而借助其输出的运动方向量矩阵及运动目标的固有运动特性,构建运动目标的运动方向检测以及位置、速度、偏航角估计模型,由此获得计算复杂度由输入图像的分辨率确定的前馈果蝇视觉目标跟踪模型。比较性的实验表明,相较于经典的和基于深度学习的目标跟踪模型,所获新型目标跟踪模型在多种指标下具有实时处理能力强、跟踪效果好且有较好应用潜力的优点,为目标跟踪研究提供了又一新的解决方案。

基于视中枢神经机制的视觉信息处理模型

提出了基于视中枢神经机制的视觉信息处理模型,该模型以人类视觉的生理机制为基础,有效地模拟了人类对视觉信息处理的过程。设计相关实验模拟了视网膜对信息处理的过程,生成了相应的视网膜图像,简单细胞的感受野又以视网膜图像为输入,通过对特定的朝向刺激,产生了许多边缘信息,形成了边缘轮廓图像。实验结果表明,该模型具有良好的仿真性。

中华艺术视觉信息数据库建设构想(下)——视觉信息处理机制的建模及在视觉信息数据库建设中的应用

问题（接上期）二、本项构想的建设内容、建设目标及拟解决的关键1．建设内容 本构想拟研究的主要内容包括以下六个方面：

视觉的运动信息处理机制与数学模型研究

研究了视觉的运动信息处理机制 ,提出了一种新的运动检测器数学模型。检测器模型由动态检测通道和静态检测通道两个时空通道组成 ,分别检测目标运动或变化的时间频率和空间频率 ,两者之比即为目标的运动速度。模型还较好地揭示了视觉系统对运动或变化速度的各种感知阈限 。

浅析计算机视觉信息处理技术在茶领域的应用研究

对于当前茶领域的经营发展来说,完善合理的质量检测机制极为必要。就传统的茶叶质量检测方法看,其中缺乏合理的科学性,加上效率较低,从而影响了茶叶产品的等级分类和质量把控。本文拟从当前计算机视觉信息处理技术的特点及应用状况分析入手,结合当前茶叶产业的发展趋势认知,从而探究计算机视觉信息处理技术在整个茶领域中的综合应用机制。

基于人眼视觉特性的包装设计图像处理算法

针对在产品包装设计图像处理过程中未考虑图像在人眼视觉成像限制的问题,文中提出一种基于人眼视觉特性的包装设计图像处理算法,以实现产品包装图案的增强。通过对人眼的生理构造、视觉成像系统的分析,将人眼视觉注意机制融入到图像灰度直方图的构建过程中,形成图像信息直方图以突出图像中含有重要信息的部分。在此基础上,将人眼感知特性融入到增强算法中,以减小直方图中主灰度级的信息量。同时,结合VHIST制定人眼感知特性的图像特征评价方法。通过与其他文献的结果对比可知,文中所述的图像处理算法可以有效地实现图像增强效果,图像中的重要信息得到了突显,在对比度等指标上的测试结果优于参考文献。

基于选择性视觉注意机制和曲线发现法的弱小目标检测

将选择性视觉注意机制和基于连接点问题模型的曲线发现法引入到深空背景弱小目标检测中。在注意机制中,充分利用目标灰度和运动连续显著性,得到注意焦点整合图;通过基于连接点问题模型的曲线发现法进行目标轨迹检测,最终完成目标检测。实验结果表明此方法有效地降低了信息处理量,具有较强的抗噪性,可用于低信噪比环境中的弱小目标检测。

改进视皮层视觉机制的视觉注意力模型

人类的视觉注意机制是人类大脑感知事物的最直接的功能。提出了一种基于视皮层视觉机制的生物激励注意模型。利用HMAX(hierarchical maximization)模型的四层机制中的C1细胞单元图,构造独立成分分析(independent component analysis,ICA)滤波器组,进一步利用对尺度、平移等均具有不变性的C2细胞特征,以及香农熵理论,共同构造用于视觉显著性区域检测的测度。在心理学实验的自然场景图像以及心理学刺激模式上的结果表明,该方法与传统方法相比,更符合人眼的感知特性,从而进一步验证了该方法的有效性和准确性。

中国科学院自动化研究所在人脑视觉信息编解码研究方面取得新进展

现代认知神经科学以及功能磁共振成像技术(functional Magnetic Resonance Imaging, fMRI)的不断发展使得采用科学手段对大脑视觉皮层信号进行解读成为可能。研究人脑视觉信息解码模型不仅可以加深人们对人脑视觉信息处理机制的研究,还可以有力地促进新一代脑-机接口(Brain-Computer Interface,BCI)技术的发展。尽管现有的视觉信息解码模型在对大脑信号的分类、识别任务上表现良好.

开拓复杂视觉信息处理神经机制研究新领域——中国科学院李朝义院士

一、清醒猴初级视觉皮层神经元检测图形特征差别的神经原理 在清醒猴的初级视皮层记录了几百个抑制性整合野神经元，测试了这些神经元对多种图形特征差别的反应，通过改变感受野和整合野之间的各种图形特征对比（平均亮度、方位、颜色、亮度对比、运动速度、空间频率），可以看到，当这两个区域之间图形特征相同时，细胞反应最弱，随着内外差异的增大，反应也愈来愈强。同一个视皮层细胞能反应所有这六种特征差别。这项结果表明：抑制性整合野细胞能检测多种图形特征的差别，差别越大，反应越强；外周抑制越强，细胞检测图形差别的能力也越强。

用于指纹图像质量评价的新特征集

以视觉注意机理为依据来选取指纹图像质量评价的特征,使特征集能够全面覆盖人对图像进行评价的各个方面。同时,提出了基于极坐标中心敏感特性的细节点可靠性评价方法和基于Otsu算法的灰度对比度评价方法。根据这些方法提取的特征能够更准确地描述图像的质量状态。试验结果表明:本文的特征集在BP神经网络和SVM两种分类器上都获得了很高的分类准确率。

“视觉信息加工”研究圆满结束

国家自然科学基金重大项目“视觉信息加工”研究为期四年,由中国科学院生物物理研究所、生理研究所和中国科学技术大学生物系共同承担。项目内容包括中脑视觉神经回路中的信息加工,胼胝体传递视觉信息的特征,蜜蜂模式识别及平行加工机理研究,视觉信息加工中空间-时间相互作用及其神经机制的研究,视觉感受野空间相互作用与复杂图象的加工处理,视觉图象识别中眼动图象特征抽提作用的研究,和视觉信息处理中基本神经网络的算法理论描述等七个课题,现已圆满完成任务。研究者围绕着中枢视觉信息加工这一核心问题,应用多种技术,在神经回路、生理机制和理论模型等方面都取得了重要进展。本文简要介绍此项研究提出的背景,所取得的主要学术进展及其理论意义,以及作者的体会和建议。

智能媒体时代事实核查的新特征

后信息时代来临,智能语言处理、视觉识别等技术的驱动促进了媒体的智慧化发展.内容上,智能媒体时代的信息生态,已渐从传统线性新闻内容发展到社会化大众媒体的多元化内容生产,再发展到以大数据为支撑的智能推荐信息内容为主.形式上,智能媒体时代受众对信息传播提出了新的需求,诸如更快速的机器新闻、更生动的对话互动式新闻等.多元化的内容形态和海量信息资讯也给假新闻治理和事实核查带来了新的挑战与机遇.如何客观上把握好新闻内容的质量,维护新闻的真实性,建立更适配的智能媒体事实核查机制,仍需我们进一步探索.

光学遥感图像舰船目标快速检测方法

针对当前的光学遥感图像舰船检测算法无法适用于不同复杂背景的问题,根据人造目标和自然景物的亮度、颜色、边缘特征,提出了基于区域协方差特征值的显著性检测方法,讨论了单一特征值对图像显著性做出的贡献,并使用图像信息熵来度量显著图的有效性。在没有后续虚警目标剔除过程的前提下,对云、雾、海杂波、存在岛屿等复杂背景下的舰船进行检测试验,结果表明:算法能够成功检测出舰船目标,有效抑制虚警,而且本文算法简单高效,适合于工程应用。对获得的包含舰船目标的光学遥感图像进行了试验测试,表明在AUC评价指标上也优于其他5种典型显著性算法。

生物物理所研究发现决定偏好行为的神经基础

中科院生物物理所刘力课题组龚哲峰副研究员等人经过将近4年的潜心研究和不懈努力，发现果蝇幼虫中央脑的两对神经元足以调节果蝇幼虫对于不同光强条件的偏好行为。通过检验神经元之间的突触位置关系并结合功能钙成像技术，他们发现，这两对神经元属于果蝇幼虫视觉信息处理通路的第三级神经元。

英国最新研究发现:早老性痴呆症与精神分裂症有关

英国一项最新研究发现,早老性痴呆症(阿尔茨海默氏症)与精神分裂症的病变发生在同样的大脑区域,证实了此前对这两种疾病相关的猜测,将有助于探索它们的发病机制。早老性痴呆症是一种神经系统退行性疾病,精神分裂症则属于功能性精神障碍。