《基于非经典感受野机制图像认知计算模型》由会员分享，可在线阅读，更多相关《基于非经典感受野机制图像认知计算模型（87页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、典感受野大大拓宽了视觉细胞信息处理的范围，为整合和检测大范围的复杂图形提供了神经基础。研究发现，视网膜神经节细胞( G C ) 的感受野( R F ) 随着视觉刺激的不同而发生变化，而以往对视网膜神经节细胞非经典感受野的建模大多基于固定不变的感受野，都没有考虑感受野的动态变化特性。本文对视网膜神经节细胞非经典感受野的基本结构建立了多层次、带反馈的神经计算模型，并模拟眼睛的固视微动和视觉系统自上而下的反馈作用以探知相邻区域内的刺激属性。在本文构造的层次网络计算模型中：视网膜神经节细胞的经典感受野周边区和去抑制性非经典感受野是由一些小的亚区组成，能解释去抑制作用的内在神经机制；神经节细胞的感受野是
2、动态变化的，它能根据刺激的性质进行自动调节，在图像的边界和需要精细分辨的细节处缩小，在变化不大的连续区域处扩大，从而实现对图像纹理块的自动分析与提取；设计的神经回路得到神经生物学证据的支持，能说明去抑制性非经典感受野与视网膜神经回路的关系；所设计的神经回路包括自顶向下的主动调控，并参考刺激的邻域属性，能够由神经元同步响应而实现整合和主动选择功能，从而实现完整系统内部各个神经元之间的协调作用；模拟神经节细胞的阵列来实现图像的通用表征，促进后续更高级别的图像信息处理。用本文构造的层次网络计算模型对自然图像进行通用表征实验，结果表明，在图像的相邻区域内，相似的地方被整合在一起，用一个大的感受野进行表
3、征，而不相似的地方被分开，用若干个小的感受野进行表征，并且表征忠于原图。在原图和表征图像上分别进行分割实验，结果表明，与对原图的分割相比，对表征图像的分割不仅速度快、效率高，而且效果更好。另外，在表征图像上进行聚类实验和轮廓拟合实验，都得到了很好的结果。因此，本文构造的层次网络计算模型的确为后续高级加工( 如分割问题等) 提供了良好的基础，有助于促进对图像的理解。2A B S T R A C TC o m p u t e rv i s i o ni sa ni m p o r t a n ta s p e c ti nt h er e s e a r c ho fi n t e l l i g
4、 e n tc o m p u t e r s H o w e v e r , m o s to ft h er e s e a r c h e r sf o c u so nt h e o r i e sa n da l g o r i t h m sp r o p o s e df r o mt h es t a n d p o i n to fe n g i n e e r i n g T h eu n d e r l y i n gp h y s i o l o g i c a lp r i n c i p l e sa r ei g n o r e da n dt h et h e
5、o r i e sl a c kac o m p l e t ec o m p u t a t i o n a ls y s t e ma n du n i f o r ma l g o r i t h m s ，w h i c hm a k e si ti m p o s s i b l et os o l v ep r o b l e m so fc o m p l e xs c e n er e c o g n i t i o n T h e r e f o r e ，c o n t e m p o r a r yc o m p u t e rv i s i o np r o c e s
6、 s e so n l yl o c a l i z e di n f o r m a t i o ny e tm o s tn a t u r a ls c e n e sa r ec o m p o s e do fm u l t i p l ed i f f e r e n tl o c a li n f o r m a t i o n B yc o n t r a s t ，v i s i o np e r c e p t i o ns y s t e mo fh i g h e rm a m m a l i a na n i m a l si sc a p a b l eo fp e
7、 r c e p t i o nt a s k si nv a r i o u sc o m p l e xe n v i r o n m e n t s W i t hl o c a lv i s u a li n f o r m a t i o nw e l lc o m b i n e di nt h eb r a i n ，m a m m a l i a na n i m a l sp r o d u c ea g g r e g a t e da n dh a r m o n i z e ds e n s a t i o nw h e no b s e r v i n gs c e
8、n e s T h e ya r ea b l et od i s t i n g u i s ho b j e c t so fd i f f e r e n ts i z e sa n df e a t u r e sf r o mh i g h l yc o m p l e xb a c k g r o u n d T h er e s e a r c ho fv i s u a lp e r c e p t i o no fh i g h e rm a m m a l sh e n c em a k e sap o s s i b l eb r e a kt h r o u g h N
9、 e u r a lp h y s i o l o g i c a lt h e o r i e sa n dp s y c h o l o g i c a lt h e o r i e sw i l lp r o v i d en e wp r o t o t y p e si nc o m p u t e rv i s i o n ，w h i c hh e l pt oc o n q u e rd i f f i c u l t i e sc u r r e n t l ye n c o u n t e r e d I nt h ev i s u a ls y s t e m ，v i
10、s u a ls i g n a li sf i r s tp r i m a r i l yp r o c e s s e di nt h er e t i n a ( a l s ok n o w na sp e r i p h e r a lb r a i n ) G a n g l i o nc e l l sa r ei nt h el a s tp h a s eo fr e t i n a li n f o r m a t i o np r o c e s s i n g R e c e p t i v ef i e l di st h ep r i m a r ys t r u
11、 c t u r ea n df u n c t i o n a lu n i ti nv i s u a li n f o r m a t i o np r o c e s s i n g T h eo u t p u ts i g n a la n dr e s p o n s ef e a t u r e so ft h ec o m p l i c a t e dn e t w o r ki nt h er e t i n aa r er e f l e c t e du l t i m a t e l yb yt h er e c e p t i v ef i e l do fg a
12、 n g l i o nc e l l s I ti sw h e r el o wl e v e li n f o r m a t i o nc o n v e r g e sa n di tp r o v i d e si n p u tt oh i g h e rp r o c e s s i n gs t a g e s I t sf o u n d a t i o n a lr o l er e v e a l st h ei m p o r t a n c eo fr e s e a r c hi n t ot h ei n f o r m a t i o np r o c e s
13、 s i n gm e c h a n i s mo fr e t i n a lg a n g l i o nc e l l s T h ec l a s s i cr e c e p t i v ef i e l do fr e t i n a lg a n g l i o nc e l l si sc o n c e n t r i c A c c o r d i n gt oi t ss p a t i a ls u m m a t i o nf e a t u r e s ，i tp r o c e s s e sb r i g h t n e s sa n dc o n t r a
14、 s to fi m a g e sa n di t i s3s e n s i t i v et oe d g e si nt h ei m a g e s Y e tt h ec o m p l e xv i s u a ls y s t e mo fh i g h e rm a m m a l si sd e f i n i t e l yn o tt ob el i m i t e dt oe d g ed e t e c t i o n I na d d i t i o nt oe d g ed e t e c t i o n ，i tp a s s e sm u c hm o r
15、ei n f o r r n a t i o nt ot h eb r a i n T h en o n c l a s s i c a lr e c e p t i v ef i e l d ( n C R F ) i saw i d er a n g eo fa r e a so u t s i d et h ec l a s s i c a lr e c e p t i v ef i e l d ( C R F ) S t i m u l a t i n gt h i sr e g i o na l o n ed o e sn o tc a u s ec e l lr e s p o n
16、 s e sd i r e c t l y , b u ti tc a na d j u s tt h er e s p o n s ei n d u c e db yt h es t i m u l a t i o ni n s i d eC R F T h en o n - c l a s s i c a lr e c e p t i v ef i e l do fr e t i n a lg a n g l i o nc e l l sp l a y sar o l eo fd i s i n h i b i t i o n ，S Oi tc a n ，t os o m ee x t e n t ，c o m p e n s a t ef o rt h el o s so fl o ws p a t i a lf r e q u e n c yi n f o r m a t i o nc a u s e db yt h ec l a s s i c a lr e c e p t i v ef i e l d I tt r a n s
