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基于视皮层V1模型的随机点视频序列运动特征提取被引量：6: 2016年; 针对复杂场景中视频序列目标运动特征提取困难的问题,借鉴生物视觉系统对视频动态目标的运动感知机制,改进初级视皮层(V1)细胞模型,提出一种基于生物视皮层机制的视频运动特征提取方法.采用时空滤波器与半平方加归一化分别模拟神经元感受野的线性与非线性特性,再通过在输出权值中加入方向选择性调节参数得到普适性的V1细胞模型,从而解决传统模型方向选择性单一、多方向选择能力偏弱的问题.仿真结果表明所提模型模拟输出与生物实验数据较为吻合,能够模拟不同方向选择性的V1细胞,对复杂运动形态的随机点视频序列具有良好的运动特征提取能力.依靠该方法可以为处理特征光流信息提供新的思路,进而实现对视频序列目标的运动特征提取和有效跟踪.; 邹洪中许悦雷马时平李帅张文达; 关键词：视频序列

基于多尺度分块卷积神经网络的图像目标识别算法被引量：47: 2016年; 针对图像在平移、旋转或局部形变等复杂情况下的识别问题,提出一种基于非监督预训练和多尺度分块的卷积神经网络(CNN)目标识别算法。算法首先利用不含标签的图像训练一个稀疏自动编码器,得到符合数据集特性、有较好初始值的滤波器集合。为了增强鲁棒性,同时减小下采样对特征提取的影响,提出一种多通路结构的卷积神经网络,对输入图像进行多尺度分块形成多个通路,每个通路与相应尺寸的滤波器卷积,不同通路的特征经过局部对比度标准化和下采样后在全连接层进行融合,从而形成最终用于图像分类的特征,将特征输入分类器完成图像目标识别。仿真实验中,所提算法对STL-10数据集和遥感飞机图像的识别率较传统的CNN均有提高,并对图像各种形变具有较好的鲁棒性。; 张文达许悦雷倪嘉成马时平史鹤欢; 关键词：卷积神经网络目标识别

LNP模型中的神经元滤波特征提取被引量：1: 2016年; 目的 LNP(linear-nonlinear-Poisson)模型很好地解译了神经元的响应过程,其重要环节之一是线性滤波器的提取。针对传统i STAC(information-theoretic spike-triggered average and covariance)算法运用于LNP模型时的神经元特性表征不足、运动特征提取效果不佳等问题,特别是在处理低维度刺激问题时,提出了一种改进的i STAC神经元滤波特征提取算法。方法引入非触发刺激的统计量,从而更加准确地构建神经元滤波特征子空间的目标函数,同时增强系统的抗噪能力;采用变尺度法最大化目标函数,从而优化解空间,提升算法的收敛速率。结果不同非线性条件下对线性滤波器的恢复实验结果表明,新算法相较于传统i STAC算法在高维度刺激时保持较好的表征特性,在刺激维度小于6 500时有明显改善,且总体上优于STA(spike-triggered average)和STC(spike-triggered covariance)算法。结论提出的新算法适用范围更广,鲁棒性更强,能够运用于建立完整的基于视觉特性的视频运动特征提取模型。; 邹洪中许悦雷马时平李帅张文达; 关键词：变尺度法

仿视皮层机制的随机点视频序列运动特征提取被引量：1: 2017年; 为了探索视皮层对多方向刺激的运动信息处理机制,依据生物实验中部分中颞叶区(MT)细胞对随机点视频刺激运动感知的侧偏特性,提出了一种仿视皮层机制的随机点视频序列运动特征提取模型。首先,采用Von Mises函数拟合初级视皮层(V1)简单细胞的感受野,再结合非线性的能量模型、调谐和非调谐正则化方法等模拟实现V1复杂细胞对运动信息的方向感知;其次,提出了级联前馈方法对V1复杂细胞响应进行线性加权求和,得到MT细胞的响应输出;最后,利用生物实测MT细胞响应数据对新模型的有效性进行了实验验证。仿真结果表明模型的输出结果与恒河猴的运动感知实验数据基本吻合,能够较好地模拟视皮层对不同夹角的多方向随机点视频序列的运动感知机制,为提取复杂运动序列的特征提供新的方法,进而为视觉类脑计算奠定基础。; 许悦雷吕超马时平李帅邹洪中张文达辛鹏; 关键词：运动感知侧偏视皮层

仿视皮层V1特性的SAR图像边缘检测被引量：1: 2017年; 合成孔径雷达(SAR)图像的边缘检测是图像处理领域的热门研究课题,针对传统方法对噪声敏感、受内部纹理干扰等严重问题,借鉴人类视觉系统中初级视皮层(V1)神经细胞的感受野特性及该区域带有非经典感受野的细胞对同质区域纹理和噪声的环绕抑制机制,提出一种仿视皮层信息处理机制的SAR图像的边缘检测方法。采用Gabor滤波器经奇偶分解、汇聚、归一化等操作模拟V1区感受野特性,再引入模拟非经典感受野环绕抑制机制的环绕抑制项以对同质区域的纹理和噪声进行抑制,保留感兴趣的边缘信息。仿真结果表明,所提方法能抑制文中4类不同的SAR图像同质区域的大部分纹理,在一定程度上弱化斑点噪声,取得了比canny算子更好的边缘检测效果。提出的新方法可以应用于SAR图像的边缘检测。; 辛鹏许悦雷马时平邹洪中张文达李帅吕超; 关键词：SAR图像边缘检测初级视皮层感受野 GABOR滤波器

仿视皮层V1结构的纹理特征提取被引量：4: 2017年; 针对传统模型在提取图像纹理特征时的局限性,借鉴初级视皮层细胞对边缘及形状的敏感性,提出了基于初级视皮层模型的图像纹理特征提取模型.采用二维Gabor滤波器和指数延迟函数来模拟初级视皮层简单细胞的感受野,并引用绝对值求和与归一化进一步得到初级视皮层细胞模型,分析其对自然图像的响应输出特性,解码得到图像的纹理特征.仿真结果表明,建立的初级视皮层细胞模型能够基本拟合生物实验数据,实现对栅格及随机点刺激的运动特征提取;所提纹理特征提取模型在对比选取最佳模型参数时能较好地实现对简单人造图像及自然图像的纹理特征提取,有效地搭建了生物视觉与计算机视觉的联系平台.; 邹洪中许悦雷马时平李帅张文达; 关键词：纹理视觉特征自然图像

基于多尺度V1-MT前馈模型的光流计算方法被引量：2: 2017年; 针对在大位移、弱纹理等情况下光流信息计算误差较大的问题,提出一种基于改进V1-MT前馈模型的光流计算方法。以视频序列作为输入,分别计算初级视皮层和中颞叶(MT)细胞的响应,分解MT细胞的响应得到光流信息。采用多尺度和由粗到精的方法,解决大位移情况下的光流计算问题,采用基于双边滤波的插值方法,融合邻域运动信息,以估计弱纹理区的光流信息。仿真结果表明,与其他基于生物模型的计算方法相比,该方法能更为精确地计算光流信息。; 张文达许悦雷马时平李帅邹洪中; 关键词：光流运动信息大位移多尺度双边滤波

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张文达