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分层计算感知模拟在目标识别技术中的应用
随着人类对生物视觉信息感知机制的深入了解,模拟大脑视觉感知系统以增强计算机视觉的环境感知与认知能力已经成为计算机视觉领域的研究热点之一,其主要思想是针对大脑视觉皮层中视觉信息的层次性感知过程进行模拟,以实现目标识别的目的。近年来,深度学习的发展使机器具备分层视觉特征感知能力成为可能,通过深度学习提取的特征是一种分层次的高度抽象特征,这种特征能够在目标识别等许多领域的问题求解上获得更好的效果。
本文以具备稀疏连接思想和自我学习机制的卷积神经网络为框架,融入分层和仿生的思想,模拟人脑分层信息处理机制,实现显著目标的准确识别。模型首先构建多通道Gabor小波滤波器组模拟视网膜神经节细胞感受野视觉刺激响应,替代传统卷积神经网络的第一层卷积层;在此基础上,引入神经细胞间的”侧抑制”机制,采用局部响应值归一化层对神经元响应进行筛选;其中,为了模拟生物神经细胞层次间的稀疏激活性,模型引入修正非线性单元作为激活函数;并利用空间金字塔随机池化层自适应获取目标的全部有效特征,避免由于图像压缩等操作造成的特征损失;最后,模型仿照生物神经纤维膜内局部电流的随机电化学变化 ...

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关键词：计算机视觉 深度学习 神经网络 激活函数 问题求解