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《合肥工业大学》 2012年
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基于视觉皮层感知模型的目标识别方法研究

李伟  
【摘要】:场景中的目标识别是图像理解中一个主要的研究问题,具有重要的理论研究价值和应用前景。现实世界中由于目标的多变性,如尺度、旋转、光照、位置、遮挡等,复杂混乱视觉场景中目标的识别对于生物学和机器视觉系统来说都是一个比较困难的问题,因此运用生物智能信息处理的方法来指导场景中的目标识别成为当前人们的研究热点。本文通过分析当前神经科学、认知科学等的一些最新的研究成果,在当前已有的比较经典的动物视觉系统模型的基础上,进行了相关的研究。 论文研究的主要内容包括: (1)概述了灵长类动物视觉皮质中的层次视觉感知机制,给出了脑科学、生理学、心理学、解剖学、认知学等的当前的一些最新的研究成果,用于支撑本文模型建立的理论基础。 (2)分析并实现了当前已有的基于灵长类视觉皮层的动物视觉系统模型,分析了它们各自的识别性能及其适用场合,给出了它们的对比结果,用于支撑本文模型建立的模型基础。 (3)侧重分析了HMAX皮层等级处理模型,并通过借鉴SEEMORE模型中多特征组合的思想,在HMAX前馈模型形状特征的基础上加入颜色、纹理等视觉特征,融合各种特征来进行目标感知识别,设计了一种多特征融合前馈目标识别模型。 (4)验证了多特征融合前馈目标识别模型在采用SVM、NN、Adaboost三种分类器以及SVM分类器采用不同核函数设置情况下目标识别的性能;验证了多特征融合前馈目标识别模型在Caltech5和GRAZ图像集上的目标识别性能。
【学位授予单位】:合肥工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2012
【分类号】:TP391.41

【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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4 朱健翔;苏光大;李迎春;;结合Gabor特征与Adaboost的人脸表情识别[J];光电子·激光;2006年08期
5 郑丽颖;唐降龙;赵巍;;基于遗传算法的神经认知机选择度调整方法[J];哈尔滨工业大学学报;2006年10期
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中国博士学位论文全文数据库 前4条
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3 钱乐乐;基于视觉层次感知机制的图像理解方法研究[D];合肥工业大学;2009年
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中国硕士学位论文全文数据库 前5条
1 江达秀;基于HMAX模型的人脸表情识别研究[D];浙江理工大学;2010年
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【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国重要会议论文全文数据库 前6条
1 郭晓霞;杨慧中;;基于多阈值的小波包去噪[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
2 卢悦;孟祥增;;多分类视频镜头边界检测策略[A];图像图形技术研究与应用(2010)[C];2010年
3 王群;田景军;刘志文;;基于小波变换和自相关分析的多普勒胎心信号检测算法[A];2008年医疗仪器学术年会暨理事会论文汇编[C];2008年
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 王婷;EMD算法研究及其在信号去噪中的应用[D];哈尔滨工程大学;2010年
2 陆满君;通信辐射源个体识别与参数估计[D];哈尔滨工程大学;2010年
3 肖洁;视觉注意模型及其在目标感知中的应用研究[D];华中科技大学;2010年
4 陈韶斌;基于知识推理和视觉机理的遥感图像目标识别方法研究[D];华中科技大学;2010年
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6 张阳;仿人眼的结构原理和关键视觉技术研究[D];浙江大学;2011年
7 薄一航;模拟人类视觉感知的行人图像显著结构的研究及应用[D];北京交通大学;2011年
8 魏龙生;视觉信息处理中注意机制计算模型研究[D];华中科技大学;2011年
9 沈晓红;基于轮廓波变换的图像统计建模及其应用研究[D];山东大学;2011年
10 赵才荣;基于图嵌入与视觉注意的特征抽取[D];南京理工大学;2011年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 江达秀;基于HMAX模型的人脸表情识别研究[D];浙江理工大学;2010年
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3 李文甲;基于视觉注意模型的运动目标检测技术研究[D];大连理工大学;2010年
4 许翔;基于模糊规则的粗集神经网络在遥感图像分类中的应用[D];湘潭大学;2010年
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8 张彩华;基于颜色和纹理特征的图像检索[D];哈尔滨理工大学;2010年
9 姚海燕;人脸注释与表情分析方法研究[D];长春工业大学;2010年
10 何雄飞;PS类图像与隐写图像的分类[D];解放军信息工程大学;2009年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国博士学位论文全文数据库 前4条
1 赵瑞珍;小波理论及其在图像、信号处理中的算法研究[D];西安电子科技大学;2001年
2 李新;面向神经计算的视觉信息处理研究[D];西北工业大学;2002年
3 唐发明;基于统计学习理论的支持向量机算法研究[D];华中科技大学;2005年
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中国硕士学位论文全文数据库 前1条
1 陈念;基于Gabor小波的人脸识别技术研究[D];安徽大学;2006年
【相似文献】
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3 许阳;王晓璇;;一种工程化的双门限辐射源目标识别方法[J];计算机测量与控制;2009年05期
4 牛杰;戴艳;;一种鲁棒性足球机器人视觉系统的研究方法[J];常州信息职业技术学院学报;2009年05期
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3 闫娟;谢一清;;基于离散马尔可夫模型的水下运动目标识别方法[A];中国声学学会1999年青年学术会议[CYCA'99]论文集[C];1999年
4 晋朝勃;胡刚强;史广智;李玉阳;;一种采用支持向量机的水中目标识别方法[A];中国声学学会水声学分会2011年全国水声学学术会议论文集[C];2011年
5 肖怀铁;郭雷;付强;;一种新的模糊支持矢量机多目标识别方法[A];第十二届全国信号处理学术年会(CCSP-2005)论文集[C];2005年
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9 李可心;徐国鑫;;基于D-S证据理论的空中目标识别[A];2007年光电探测与制导技术的发展与应用研讨会论文集[C];2007年
10 吴晓;曹其新;;基于权值模板匹配算法的全自主足球机器人目标识别[A];第四届十三省区市机械工程学会科技论坛暨2008海南机械科技论坛论文集[C];2008年
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2 张菁;探地雷达地雷图像处理与目标识别方法[D];哈尔滨工程大学;2005年
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10 崔彦平;运动目标姿态与速度测量的理论及实验研究[D];天津大学;2007年
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1 汤禹;基于宽带信息的弹道中段目标识别方法研究[D];南京大学;2013年
2 陈琳;基于ML_pLSA模型和特征包算法的目标识别方法[D];大连理工大学;2011年
3 于筱川;基于机器学习的车辆目标识别方法[D];西安电子科技大学;2009年
4 姜嘉琳;基于结构稀疏的目标识别方法[D];西安电子科技大学;2013年
5 陈君灵;场景上下文约束的可见光遥感图像目标识别方法研究[D];华中科技大学;2013年
6 王东明;基于特征级融合的目标识别方法研究[D];沈阳理工大学;2013年
7 秦筱楲;基于仿射变换重建的目标识别方法[D];华中科技大学;2004年
8 丁维雷;基于全极化雷达的目标识别方法研究[D];哈尔滨工程大学;2013年
9 王晓东;数据融合中基于神经网络的目标识别方法研究[D];西北工业大学;2006年
10 彭碧发;高分辨率遥感图像目标识别方法研究[D];华中科技大学;2011年
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