視覺感知系統(tǒng)信息處理理論

內(nèi)容概要

　　本書從理論和應(yīng)用的角度討論研究神經(jīng)感知和機器學(xué)習(xí)之間的關(guān)系。這種從模擬人類的神經(jīng)模式出發(fā)來指導(dǎo)機器學(xué)習(xí)的方法，即結(jié)合神經(jīng)科學(xué)的理論來探討計算機處理信息的能力，具有重要的科學(xué)意義。作者力求向讀者展示這方面的最新研究成果和熱點問題，希望讀者，特別是青年讀者，能關(guān)注那些可能對計算機科學(xué)帶來突破的課題?！　”緯梢宰鳛橛嬎銠C、信號處理等專業(yè)碩士研究生、博士研究生的專業(yè)課教材，也可作為從事神經(jīng)計算科學(xué)、圖像處理等研究領(lǐng)域的科技人員的參考書。

書籍目錄

第1章　緒論第2章　人類視覺感知系統(tǒng)2.1　人類視覺感知系統(tǒng)概述2.2　人類視覺感知系統(tǒng)的基本概念2.2.1　眼優(yōu)勢柱、朝向柱和超柱2.2.2　奇異點和旋轉(zhuǎn)、旋渦結(jié)構(gòu)2.2.3　感受野2.3　小結(jié)第3章　模擬人類視覺感知機制模型的理論基礎(chǔ)3.1　有效編碼假說3.1.1　有效編碼假說的概念3.1.2　有效編碼假說的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀3.2　貝葉斯學(xué)習(xí)理論3.2.1　貝葉斯概率和貝葉斯定理3.2.2　貝葉斯學(xué)習(xí)的基本過程3.2.3　貝葉斯方法的計算學(xué)習(xí)機制3.3　人類視覺系統(tǒng)感知的外界環(huán)境及其統(tǒng)計特性3.3.1　自然圖像3.3.2　自然圖像的高階統(tǒng)計特性3.3.3　自然圖像的時空統(tǒng)計特性3.4　線性轉(zhuǎn)換工具3.4.1　主分量分析方法3.4.2　獨立分量分析方法3.5　非線性轉(zhuǎn)換工具3.5.1　局部線性嵌入3.5.2　Isomap算法3.6　小結(jié)第4章　基于視覺通路的模型結(jié)構(gòu)4.1　“感知”和“行為”的分離4.2　兩條視覺通路4.3　what和where通路劃分的生物學(xué)基礎(chǔ)4.4　Rybak模型4.4.1　Rybak模型介紹4.4.2　記憶模式中的主要記憶過程4.4.3　實驗結(jié)果及分析4.5　小結(jié)第5章　特征提取和特征選擇5.1　Marr的特征分析理論5.1.1　神經(jīng)還原論5.1.2　結(jié)構(gòu)分解理論5.1.3　特征空間論5.1.4　特征空間的近似5.2　拓?fù)渲X理論5.2.1　生物學(xué)依據(jù)5.2.2　Gestalt知覺組織原則5.2.3　拓?fù)涮卣魈崛、瘛叨瓤臻g5.2.4　拓?fù)涮卣魈崛、颉狹RF5.3　小結(jié)第6章　注意機制6.1　數(shù)據(jù)驅(qū)動的注意模型6.1.1　初級視覺特征提取6.1.2　多特征圖合并策略6.1.3　注意焦點轉(zhuǎn)移機制6.2　任務(wù)驅(qū)動的注意模型6.2.1　心理閾值函數(shù)模型6.2.2　馬爾可夫模型6.3　注意模型應(yīng)用舉例6.3.1　復(fù)雜自然場景中的目標(biāo)搜索6.3.2　圖像壓縮6.4　小結(jié)第7章　模擬人類感知系統(tǒng)模型7.1　模型概述7.2　DLM人臉識別系統(tǒng)詳細(xì)介紹7.2.1　結(jié)構(gòu)和動力學(xué)機制概述7.2.2　blob的形成7.2.3　blob的移動7.2.4　圖像層和模板層的交互作用與同步7.2.5　連接動力學(xué)7.2.6　注意動力學(xué)7.2.7　識別動力學(xué)7.2.8　雙向連接7.2.9　blob在模板域中的排列7.2.10　模板層神經(jīng)元輸入信號的選擇7.3　實驗7.4　小結(jié)第8章　自然圖像的二階統(tǒng)計特性8.1　空間相關(guān)性與能量譜8.1.1　空間相關(guān)性8.1.2　自然圖像的能量譜8.1.3　能量譜的統(tǒng)計特性8.1.4　能量譜與空間相關(guān)性的關(guān)系8.2　時間相關(guān)性與能量譜8.2.1　時間相關(guān)性8.2.2　自然圖像序列的能量譜8.3　時空相關(guān)性的去除8.3.1　無噪聲的情形8.3.2　帶噪聲的情形8.4　小結(jié)第9章　自然圖像的高階統(tǒng)計特性9.1　非高斯性9.2　稀疏性9.3　稀疏編碼9.3.1　稀疏編碼模型9.3.2　統(tǒng)計理論背景9.3.3　學(xué)習(xí)規(guī)則9.3.4　學(xué)習(xí)結(jié)果9.4　自然圖像序列的稀疏編碼方法9.4.1　學(xué)習(xí)規(guī)則9.4.2　學(xué)習(xí)結(jié)果9.5　小結(jié)

編輯推薦

　　本書在較為系統(tǒng)地介紹人類視覺感知系統(tǒng)工作機理的基礎(chǔ)上，著重介紹神經(jīng)計算領(lǐng)域目前正在發(fā)展的一些新理論和新技術(shù)，力求向讀者展示神經(jīng)計算科學(xué)領(lǐng)域的最新研究成果和熱點問題。本書可以作為計算機、信號處理等專業(yè)碩士研究生、博士研究生的專業(yè)課教材，也可作為從事神經(jīng)計算科學(xué)、圖像處理等研究領(lǐng)域的科技人員的參考書。

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