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摘要:
为了较好地模拟生物视觉系统对复杂场景目标的感知特性,以提高目标识别水平,提出了一种新的受生物视觉信息处理的基本机理启发的前馈深度层次计算机视觉模型,即层次特征映射(HFM)模型.该模型利用高斯差分函数以及Gabor函数模拟初级视觉皮层中的方向图,并且采用竞争学习策略来学习更高层次神经元的感受野.实验表明,该模型可以很好地提取目标的特征和保留图像的主要信息,并且具有自学习的能力,能够在主流数据库上取得较好的识别结果,具有较好的发展前景.
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文献信息
篇名 基于层次特征映射模型的目标识别
来源期刊 高技术通讯 学科
关键词 目标识别 深度网络 方向图 竞争学习
年,卷(期) 2014,(4) 所属期刊栏目 先进制造与自动化技术
研究方向 页码范围 414-419
页数 6页 分类号
字数 3730字 语种 中文
DOI 10.3772/j.issn.1002-0470.2014.04.011
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 方涛 上海交通大学自动化系系统控制与信息处理教育部重点实验室 79 1195 20.0 30.0
2 霍宏 上海交通大学自动化系系统控制与信息处理教育部重点实验室 43 473 12.0 20.0
3 余鹏 上海交通大学自动化系系统控制与信息处理教育部重点实验室 7 30 4.0 5.0
4 万里红 上海交通大学自动化系系统控制与信息处理教育部重点实验室 2 27 1.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
目标识别
深度网络
方向图
竞争学习
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
高技术通讯
月刊
1002-0470
11-2770/N
大16开
北京市三里河路54号
82-516
1991
chi
出版文献量(篇)
5099
总下载数(次)
14
总被引数(次)
39217
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导