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脑启发的视觉目标识别模型研究与展望
被引量:
2
1
作者
杨曦
闫杰
+2 位作者
王文
李少毅
林健
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2022年第7期1-20,共20页
视觉目标识别是计算机视觉领域中最基本、最具有挑战性的研究课题之一。由于灵长类出色的视觉目标识别能力,对其神经功能机理的研究可能为类脑视觉带来革命性的突破。旨在系统地回顾最近在计算神经科学和计算机视觉交叉领域的工作,研究...
视觉目标识别是计算机视觉领域中最基本、最具有挑战性的研究课题之一。由于灵长类出色的视觉目标识别能力,对其神经功能机理的研究可能为类脑视觉带来革命性的突破。旨在系统地回顾最近在计算神经科学和计算机视觉交叉领域的工作,研究当前基于脑启发的目标识别模型及其依据的视觉神经机制。从认知功能和皮层动力学方面总结了灵长类视觉目标识别机制的基本特征和主要贡献;根据技术架构和开发方式总结了基于大脑启发的目标识别模型及其实现类脑目标识别的优缺点。进一步对人工神经网络与视觉神经网络进行相似性分析,研究了当前流行的CNN视觉基准模型在生物学上的可信性。总结了当前视觉目标识别常用的实验设计条件和数据分析方法,可以作为一个研究人员进行视觉目标识别研究时权衡时机和条件的使用指南。
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关键词
类脑视觉
目标识别模型
神经机制
深度神经网络
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职称材料
题名
脑启发的视觉目标识别模型研究与展望
被引量:
2
1
作者
杨曦
闫杰
王文
李少毅
林健
机构
西北工业
大学
航天学院
空军军医大学放射科陕西省功能与分子影像重点实验室
西北工业
大学
无人系统技术研究院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2022年第7期1-20,共20页
基金
国家自然科学基金(61703337)
航空科学基金(ASFC-20191053002)。
文摘
视觉目标识别是计算机视觉领域中最基本、最具有挑战性的研究课题之一。由于灵长类出色的视觉目标识别能力,对其神经功能机理的研究可能为类脑视觉带来革命性的突破。旨在系统地回顾最近在计算神经科学和计算机视觉交叉领域的工作,研究当前基于脑启发的目标识别模型及其依据的视觉神经机制。从认知功能和皮层动力学方面总结了灵长类视觉目标识别机制的基本特征和主要贡献;根据技术架构和开发方式总结了基于大脑启发的目标识别模型及其实现类脑目标识别的优缺点。进一步对人工神经网络与视觉神经网络进行相似性分析,研究了当前流行的CNN视觉基准模型在生物学上的可信性。总结了当前视觉目标识别常用的实验设计条件和数据分析方法,可以作为一个研究人员进行视觉目标识别研究时权衡时机和条件的使用指南。
关键词
类脑视觉
目标识别模型
神经机制
深度神经网络
Keywords
brain-inspired vision
model for object recognition
neural mechanisms
deep neural network
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
脑启发的视觉目标识别模型研究与展望
杨曦
闫杰
王文
李少毅
林健
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2022
2
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