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摘要:
为了寻求代价更小、效率更高、适应性更强的图像局部特征表征方法,提出一种基于视觉机制的多层网络计算模型。首先对初级视皮层中的简单细胞和复杂细胞等神经元进行建模;然后对腹侧视通路上的V4区神经元和下颞叶皮层区神经元的响应模式进行研究,并利用该计算模型对输入图像进行局部特征的表征。实验结果表明,与传统的图像特征描述方法相比,该模型所提取的图像局部特征具有足够的区分度;此外,利用生物视觉模型提取出的图像局部特征在具有复杂背景的场景中显示出了更加优秀的泛化能力。
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文献信息
篇名 利用多层视觉网络模型进行图像局部特征表征的方法
来源期刊 计算机辅助设计与图形学学报 学科 工学
关键词 多层视觉网络模型 V4区 下颞叶皮层区 图像局部特征 特征描述子
年,卷(期) 2015,(4) 所属期刊栏目 图像与视觉
研究方向 页码范围 703-712
页数 10页 分类号 TP391
字数 4814字 语种 中文
DOI
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 危辉 复旦大学计算机科学技术学院 31 153 7.0 11.0
2 黄静 北京师范大学珠海分校信息技术学院 45 194 7.0 11.0
3 郎波 北京师范大学珠海分校信息技术学院 11 23 3.0 4.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
多层视觉网络模型
V4区
下颞叶皮层区
图像局部特征
特征描述子
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
计算机辅助设计与图形学学报
月刊
1003-9775
11-2925/TP
大16开
北京2704信箱
82-456
1989
chi
出版文献量(篇)
6095
总下载数(次)
15
总被引数(次)
94943
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
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