一种改进型机器人仿生认知神经网络

• 作者: 宋爱国 钱夔
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 注意力选择 仿生认知神经网络 机器人 视觉
• 年，卷（期）: 2015,（6）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 1084-1089
• 页数: 6页
• 分类号: TP24
• 字数: 4326字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2015.06.007

摘要

为了更好地模拟人类视觉系统中的注意力选择,本文提出一种改进型机器人仿生认知神经网络.首先模拟人类视觉皮层结构,在已有模型基础上建立改进型仿生认知神经网络模型;增加位置层(Position Motor,PM)到感受野(Receptive Field,RF)的自上而下(top-down)的视觉注意,同时下颞叶(Inferior Temporal,IT)不再接收全局视觉信息,而改为接收带有自下而上(bottom-up)视觉注意的局部信息,不仅降低数据处理的复杂度,也更加符合人类格式塔心理;最后利用该模型实现机器人复杂背景下目标识别与跟踪.实验结果证明该方法在有效减少数据冗余、缩短处理时间的同时,还可有效提高机器人视觉系统对目标的识别准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宋爱国	东南大学仪器科学与工程学院	404	4720	32.0	46.0
2	钱夔	东南大学仪器科学与工程学院	9	156	7.0	9.0