視覺(jué)信息認(rèn)知計(jì)算理論

前言
第1章 概述
1.1 基于感知機(jī)理的機(jī)器學(xué)習(xí)方法
1.2 基于有效編碼假說(shuō)的初級(jí)特征表示
1.2.1 有效編碼假說(shuō)
1.2.2 模擬人類(lèi)方式的有效編碼與特征表示
1.3 視覺(jué)表象的中級(jí)特征表示
1.4 初級(jí)視覺(jué)表象啟發(fā)下的知覺(jué)組織
1.5 注意機(jī)制
1.6 智能計(jì)算模型在場(chǎng)景識(shí)別中的應(yīng)用
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第2章 基于視覺(jué)感知的特征表示
2.1 視覺(jué)感知
2.1.1 外部環(huán)境的輸入刺激
2.1.2 神經(jīng)信息處理機(jī)制
2.1.3 視覺(jué)感知的輸出
2.2 生物視覺(jué)感知的生理結(jié)構(gòu)
2.2.1 外周腦
2.2.2 初級(jí)視皮層
2.2.3 紋外皮層
2.2.4 高級(jí)視皮層
2.3 生物視覺(jué)感知的計(jì)算模型
2.3.1 簡(jiǎn)單細(xì)胞響應(yīng)模型
2.3.2 復(fù)雜細(xì)胞響應(yīng)模型
2.3.3 高級(jí)皮層神經(jīng)細(xì)胞響應(yīng)模型
2.4 生物視覺(jué)啟發(fā)的特征表示及其應(yīng)用
2.4.1 獨(dú)立紋元矩
2.4.2 獨(dú)立紋元矩的圖像檢索實(shí)驗(yàn)
2，5 本章小結(jié)
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第3章 基于有效編碼假說(shuō)的低層特征表示
3.1 有效編碼框架
3.2 基于稀疏性的有效編碼方法——稀疏編碼
3.2.1 Olshausen的稀疏編碼模型
3.2.2 基于稀疏編碼的壓縮傳感
3.3 基于獨(dú)立性的有效編碼
3.3.1 獨(dú)立分量分析
3.3.2 基于獨(dú)立分量分析的視覺(jué)模型
3.3.3 Hyvarinen研究小組的成果
3.4 基于慢變性的有效編碼方法——慢變特征分析
3.4.1 慢變特征分析簡(jiǎn)介
3.4.2 慢變特征分析的實(shí)現(xiàn)
3.4.3 慢變特征分析與復(fù)雜細(xì)胞特性
3.4.4 慢變特征分析在手寫(xiě)體識(shí)別中的應(yīng)用
3.5 本章小結(jié)
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第4章 流形學(xué)習(xí)
4.1 概述
4.2 局部保持流形學(xué)習(xí)算法分析
4.2.1 局部保持的流形學(xué)習(xí)算法的基本步驟
4.2.2 幾種典型的局部保持的流形學(xué)習(xí)算法
4.2.3 局部保持的流形學(xué)習(xí)算法對(duì)比
4.2.4 全局線性化局部保持的流形學(xué)習(xí)算法
4.2.5 局部保持的流形學(xué)習(xí)算法實(shí)驗(yàn)比較
4.3 全局保持的流形學(xué)習(xí)算法分析
4.3.1 幾種典型的全局保持流形學(xué)習(xí)算法
4.3.2 全局保持的流形學(xué)習(xí)算法對(duì)比
4.3.3 全局保持的流形學(xué)習(xí)算法的實(shí)驗(yàn)比較.
4.4 圖嵌入框架
4.4.1 圖嵌入框架
4.4.2 圖嵌入框架下的主成分分析
4.4.3 圖嵌入框架下的判別分析
4.4.4 鄰域判別分析
4.5 本章小結(jié)
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第5章 半監(jiān)督學(xué)習(xí)
5.1 半監(jiān)督學(xué)習(xí)和人類(lèi)學(xué)習(xí)
5.2 半監(jiān)督學(xué)習(xí)概況
5.2.1 半監(jiān)督學(xué)習(xí)的概念
5.2.2 半監(jiān)督學(xué)習(xí)的歷史
5.2.3 未標(biāo)記數(shù)據(jù)起作用的條件
5.3 半監(jiān)督多視圖學(xué)習(xí)算法
5.3.1 協(xié)同訓(xùn)練算法
5.3.2 最大化一致算法
5.3.3 多視圖特征映射算法
5.4 半監(jiān)督學(xué)習(xí)的應(yīng)用
5.4.1 文本分類(lèi)中的半監(jiān)督學(xué)習(xí)
5.4.2 圖像分割中的半監(jiān)督學(xué)習(xí)
5.5 本章小結(jié)
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第6章 聚類(lèi)
6.1 概述
6.2 經(jīng)典聚類(lèi)算法
6.2.1 劃分法
6.2.2 層次法
6.3 聚類(lèi)算法中的關(guān)鍵問(wèn)題
6.3.1 距離度量問(wèn)題
6.3.2 聚類(lèi)數(shù)目
6.4 聚類(lèi)分析與算法
6.4.1 譜聚類(lèi)
6.4.2 異質(zhì)聚類(lèi)
6.4.3 基于消息傳遞的聚類(lèi)算法
6.4.4 關(guān)于二元相似關(guān)系的假設(shè)
6.5 聚類(lèi)分析在計(jì)算機(jī)視覺(jué)感知研究中的應(yīng)用
6.5.1 圖像分割
6.5.2 圖像聚類(lèi)
6.6 本章小結(jié)
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第7章 知覺(jué)組織
7.1 認(rèn)知心理學(xué)的相關(guān)研究成果
7.1.1 格式塔知覺(jué)組織規(guī)則
7.1.2 視覺(jué)完形
7.1.3 非偶然性原則
7.2 無(wú)監(jiān)督的知覺(jué)組織方法
7.2.1 編組線索的描述
7.2.2 圖分割
7.2.3 張量投票
7.3 基于主動(dòng)輪廓的知覺(jué)組織方法
7.3.1 氣球模型
7.3.2 距離勢(shì)能模型
7.3.3 GVF模型和GGVF模型
7.3.4 T-Snake模型
7.3.5 有形狀先驗(yàn)的水平集方法
7.4 本章小結(jié)
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第8章 模擬視覺(jué)注意機(jī)制的感知模型
8.1 注意機(jī)制概述
8.2 基于空間的注意機(jī)制
8.2.1 模擬自底向上視覺(jué)注意機(jī)制的感知模型
8.2.2 模擬自頂向下視覺(jué)注意機(jī)制的感知模型
8.3 基于目標(biāo)的注意機(jī)制
8.3.1 實(shí)驗(yàn)依據(jù)
8.3.2 基于目標(biāo)的選擇性注意計(jì)算模型
8.4 基于what和where信息的視覺(jué)感知模型
8.4.1 模型框架
8.4.2 視覺(jué)通路理論
8.4.3 what信息和where信息的提取與表示
8.4.4 基于一級(jí)where信息的預(yù)注意
8.4.5 一級(jí)where信息驅(qū)動(dòng)的集中注意
8.4.6 what信息與where信息的結(jié)合
8.4.7 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
8.5 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)