李雄 刘允才
【摘要】：研究灵长类的视觉系统机制并以此为基础设计机器视觉的算法已成为重要研究方向,并对机器视觉产生了重要的推动作用。本文从视觉机制和机器视觉方法的角度出发,分析了两大类视觉机制或模型,并列举受其影响和推动的多种重要机器视觉方法:
- 合作学习和竞争学习机制,其中合作学习和竞争学习模型相关的机器视觉算法包括立体视觉算法、神经网络、稀疏编码;
- 简单细胞和复杂细胞模型,相关的机器视觉算法包括HMAX特征、SIFT描述子和deep belief network.
【作者单位】： 上海交通大学自动化系;
【关键词】： 灵长类动物的视觉机制 机器视觉方法 合作学习与竞争学习 简单细胞与复杂细胞
【基金】：国家重点基础研究发展计划(973)基金项目(2011CB302203) 国家自然基金项目(60833009,60975012)
【分类号】：TP391.41
【正文快照】：0引言目前的机器视觉研究主要包括自底向上和自上而下的两种研究方法。自底向上的方法注重研究视觉的机制,主要以灵长类动物的视觉机制研究成果为基础设计机器视觉算法。其中最直接的方式是对视觉机制进行建模。这种方法的优点在于,能直接利用视觉机制的研究成果,得到简单但