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摘要:
对SpikeNet网络的研究,其主要目的在于根据电生理学的研究成果,通过计算机构造与人脑相似的神经元及其网络拓扑结构来模拟人脑的思维过程,进而学习人脑对外界事物的反应过程,实现对人脸图像中的兴趣区域识别和智能处理.对SpikeNet的研究将有助于提高网络的识别速度和识别效率,对人工智能的研究和发展具有深远的意义.SpikeNet的理论基础是基于激发(spike)原理的排序编码(rank code ordering)研究思想.在数以万计的视觉神经元中,大脑可以将神经元按照敏感性排序,对于特定情况敏感的物体,特定的神经元会及早突破阈值而激发产生Spike,并通过多层网络不断传递信息.对人脸识别的实验表明,SpikeNet在速度上达到实时的神经计算,并且能很好地克服对比度和噪声的影响,获得比较理想的实验效果.
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文献信息
篇名 SpikeNet的研究及其在快速人脸识别中的应用
来源期刊 计算机技术与发展 学科 工学
关键词 机器视觉 SpikeNet 排序编码 前馈式神经网络
年,卷(期) 2010,(7) 所属期刊栏目 应用开发研究
研究方向 页码范围 235-239
页数 分类号 TP183
字数 4263字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-629X.2010.07.060
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 师军 陕西师范大学计算机科学学院 42 566 11.0 23.0
2 于佳丽 陕西师范大学计算机科学学院 3 3 1.0 1.0
3 张锦娟 陕西师范大学计算机科学学院 2 10 1.0 2.0
4 卢照 陕西师范大学计算机科学学院 6 68 4.0 6.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
机器视觉
SpikeNet
排序编码
前馈式神经网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机技术与发展
月刊
1673-629X
61-1450/TP
大16开
西安市雁塔路南段99号
52-127
1991
chi
出版文献量(篇)
12927
总下载数(次)
40
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