視覺(jué)感知系統(tǒng)信息處理理論

內(nèi)容概要

　　本書(shū)從理論和應(yīng)用的角度討論研究神經(jīng)感知和機(jī)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(lái)指導(dǎo)機(jī)器學(xué)習(xí)的方法，即結(jié)合神經(jīng)科學(xué)的理論來(lái)探討計(jì)算機(jī)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(diǎn)問(wèn)題，希望讀者，特別是青年讀者，能關(guān)注那些可能對(duì)計(jì)算機(jī)科學(xué)帶來(lái)突破的課題?！　”緯?shū)可以作為計(jì)算機(jī)、信號(hào)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(jì)算科學(xué)、圖像處理等研究領(lǐng)域的科技人員的參考書(shū)。

書(shū)籍目錄

第1章　緒論第2章　人類視覺(jué)感知系統(tǒng)2.1　人類視覺(jué)感知系統(tǒng)概述2.2　人類視覺(jué)感知系統(tǒng)的基本概念2.2.1　眼優(yōu)勢(shì)柱、朝向柱和超柱2.2.2　奇異點(diǎn)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(jué)感知機(jī)制模型的理論基礎(chǔ)3.1　有效編碼假說(shuō)3.1.1　有效編碼假說(shuō)的概念3.1.2　有效編碼假說(shuō)的國(guó)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(guò)程3.2.3　貝葉斯方法的計(jì)算學(xué)習(xí)機(jī)制3.3　人類視覺(jué)系統(tǒng)感知的外界環(huán)境及其統(tǒng)計(jì)特性3.3.1　自然圖像3.3.2　自然圖像的高階統(tǒng)計(jì)特性3.3.3　自然圖像的時(shí)空統(tǒng)計(jì)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(dú)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(jué)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(jué)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(guò)程4.4.3　實(shí)驗(yàn)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(jué)理論5.2.1　生物學(xué)依據(jù)5.2.2　Gestalt知覺(jué)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(jī)制6.1　數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的注意模型6.1.1　初級(jí)視覺(jué)特征提取6.1.2　多特征圖合并策略6.1.3　注意焦點(diǎn)轉(zhuǎn)移機(jī)制6.2　任務(wù)驅(qū)動(dòng)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(chǎng)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(shí)別系統(tǒng)詳細(xì)介紹7.2.1　結(jié)構(gòu)和動(dòng)力學(xué)機(jī)制概述7.2.2　blob的形成7.2.3　blob的移動(dòng)7.2.4　圖像層和模板層的交互作用與同步7.2.5　連接動(dòng)力學(xué)7.2.6　注意動(dòng)力學(xué)7.2.7　識(shí)別動(dòng)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(hào)的選擇7.3　實(shí)驗(yàn)7.4　小結(jié)第8章　自然圖像的二階統(tǒng)計(jì)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(jì)特性8.1.4　能量譜與空間相關(guān)性的關(guān)系8.2　時(shí)間相關(guān)性與能量譜8.2.1　時(shí)間相關(guān)性8.2.2　自然圖像序列的能量譜8.3　時(shí)空相關(guān)性的去除8.3.1　無(wú)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(jì)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(jì)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(shū)在較為系統(tǒng)地介紹人類視覺(jué)感知系統(tǒng)工作機(jī)理的基礎(chǔ)上，著重介紹神經(jīng)計(jì)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(jì)算科學(xué)領(lǐng)域的最新研究成果和熱點(diǎn)問(wèn)題。本書(shū)可以作為計(jì)算機(jī)、信號(hào)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(jì)算科學(xué)、圖像處理等研究領(lǐng)域的科技人員的參考書(shū)。

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