目 錄
1 緒 論 1
1.1 引 言 1
1.2 國內外相關領域的研究現狀 2
2 視覺感知與認知組織的生物學依據 18
2.1 引 言 18
2.2 人類視覺感知與認知機理的相關依據 19
2.3 人類視覺的啟發(fā)原則 37
2.4 本章小結 38
3 基于高斯金字塔結構的視網膜感知計算方法 39
3.1 引 言 39
3.2 相關研究工作 41
3.3 算法過程與描述 44
3.4 算法的實驗結果與應用研究 48
3.5 結論與討論 55
3.6 本章小結 56
4 受V1功能特性啟發(fā)的目標輪廓特征提取計算模型 57
4.1 引 言 57
4.2 基于gabor核的積分變換 59
4.3 具有V1功能特性的目標輪廓提取模型與方法 62
4.4 復雜環(huán)境下自然圖像的目標輪廓提取 66
4.5 結論與討論 77
4.6 本章小結 78
5 受視覺“what”通路信息處理機制啟發(fā)的目標識別計算模型
79
5.1 引 言 79
5.2 視皮層信息處理機制與啟發(fā)計算模型 81
5.3 算法驗證與結果 87
5.4 結論與討論 95
5.5 本章小結 96
6 一種有監(jiān)督的流形認知目標識別方法 97
6.1 引 言 97
6.2 流形的數學定義與圖像流形認知啟發(fā) 99
6.3 局部線性嵌入(LLE)算法的思想與主要步驟 101
6.4 有監(jiān)督的LLE算法(SLLE) 103
6.5 實驗與結果 105
6.6 結論與討論 109
6.7 本章小結 110
7 一種基于獨立成分特征的自主發(fā)育認知目標識別方法 111
7.1 引 言 111
7.2 自然圖像的特征提取方法 113
7.3 基于獨立成分特征的發(fā)育認知圖像識別方法 114
7.4 算法驗證與結果 120
7.5 結論與討論 125
7.6 本章小結 126
參考文獻 127
附 錄 146
后 記 167