模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2009, Vol. 22 Issue (4): 581-588    DOI:
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基于灵长类视觉皮层的目标识别模型综述
姚行中1,2,鲁统伟1,3,胡汉平1
1.华中科技大学 图像识别与人工智能研究所 图像信息处理与智能控制教育部重点实验室 武汉 430074
2.第二炮兵指挥学院 军事理论研究所 精确制导技术实验室 武汉 430012
3.武汉工程大学 计算机科学与工程学院 武汉 430074
Object Recognition Models Based on Primate Visual Cortices: A Review
YAO Xing-Zhong1,2, LU Tong-Wei1,3, HU Han-Ping1
1.State Education Commission Key Laboratory for Image Processing and Intelligent Control, Institute for Pattern Recognition and Artificial Intelligence, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan 430074
2.Laboratory of Precision-Guided Technology, Institute for Military Theory, Second Artillery Command College, Wuhan 430012
3.School of Computer Science and Engineering, Wuhan Institute of Technology, Wuhan 430074

全文: PDF (681 KB)   HTML (1 KB) 
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摘要 在过去的十年,通过实验手段,已积累灵长类视觉皮层的大量实验数据.许多研究者根据这些实验数据提出动物视觉系统的模型,并将它们用于计算机目标识别.文中首先总结动物视觉系统的主要实验结论,然后评述基于灵长类视觉系统工作机制的常用模型,重点讨论MIT的皮层等级模型.
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作者相关文章
姚行中
鲁统伟
胡汉平
关键词 计算机视觉灵长类视觉皮层等级模型目标分类目标等同    
Abstract:In the past decade, a large number of experimental data have been accumulated in the primate visual cortices. Many visual system models have been developed based on the experimental data of the primates, and they have been used for computer object recognitions. In this paper, the main experimental conclusions on the primate visual system are summarized. Then, the frequently used models based on the mechanism of the primate visual system are reviewed. The MIT cortex hierarchical model is mainly discussed.
Key wordsComputer Vision    Primate Visual Cortex    Hierarchical Model    Object Categorization    Object Identification   
收稿日期: 2008-09-18     
ZTFLH: TP389.1  
作者简介: 姚行中,男,1962年生,教授,博士研究生,主要研究方向为计算神经科学、精确制导技术、卫星遥感图像的计算机自动判读.E-mail: yxz7768@yahoo.com.cn.鲁统伟,男,1979年生,博士研究生,讲师,主要研究方向为图像识别、机器视觉.胡汉平,男,1960年生,教授,博士生导师,主要研究方向为模式识别、智能系统、计算机信息安全.
引用本文:   
姚行中,鲁统伟,胡汉平. 基于灵长类视觉皮层的目标识别模型综述[J]. 模式识别与人工智能, 2009, 22(4): 581-588. YAO Xing-Zhong, LU Tong-Wei, HU Han-Ping. Object Recognition Models Based on Primate Visual Cortices: A Review. , 2009, 22(4): 581-588.
链接本文:  
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