類(lèi)腦計(jì)算

目錄　
前言　
第1章　什么是類(lèi)腦計(jì)算　1　
1.1　類(lèi)腦計(jì)算的非正式說(shuō)明　1　
1.2　類(lèi)腦計(jì)算助力工程問(wèn)題　2　
1.3　類(lèi)腦計(jì)算助力神經(jīng)科學(xué)研究　6　
1.4　類(lèi)腦計(jì)算與人工智能　10　
參考文獻(xiàn)　11　
第2章　基于多尺度感受野的警覺(jué)保持計(jì)算模型　12　
2.1　人類(lèi)視覺(jué)系統(tǒng)　12　
2.1.1　眼睛的構(gòu)造　12　
2.1.2　視網(wǎng)膜的結(jié)構(gòu)與功能　13　
2.1.3　視網(wǎng)膜|外膝體|視皮層通路的定量分析　16　
2.1.4　視覺(jué)的空間辨別　19　
2.1.5　視神經(jīng)通路　20　
2.1.6　感受野的研究　23　
2.1.7　視覺(jué)信息處理機(jī)制給計(jì)算機(jī)視覺(jué)的啟示　26　
2.2　DOG模型　27　
2.2.1　DOG模型概述　27　
2.2.2　on事件與off事件的定義及檢測(cè)規(guī)則　28　
2.2.3　參數(shù)選取及閾值界定　31　
2.3　警覺(jué)保持計(jì)算模型　38　
2.3.1　逐級(jí)加工的層次網(wǎng)絡(luò)模型　38　
2.3.2　多尺度感受野的設(shè)計(jì)算法　40　
2.3.3　擬神經(jīng)節(jié)單元生成算法　42　
2.3.4　感受野覆蓋特性研究　42　
2.3.5　警覺(jué)保持算法　46　
2.4　仿真實(shí)驗(yàn)　47　
2.4.1　實(shí)驗(yàn)參數(shù)的設(shè)定　47　
2.4.2　實(shí)驗(yàn)結(jié)果　49　
參考文獻(xiàn)　54
第3章　生物視網(wǎng)膜早期機(jī)制的模擬與性能平衡　55　
3.1　生物視網(wǎng)膜結(jié)構(gòu)模型　55　
3.1.1　眼睛的結(jié)構(gòu)與視覺(jué)成像原理　55　
3.1.2　生物視網(wǎng)膜層次網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)　56　
3.1.3　生物視網(wǎng)膜信息處理的概要性流程　58　
3.1.4　生物視網(wǎng)膜信息處理過(guò)程中值得研究的幾個(gè)重要問(wèn)題　59　
3.2　早期視覺(jué)模型分類(lèi)與分析　60　
3.2.1　早期視覺(jué)模型分類(lèi)　60　
3.2.2　“黑匣子”算法模型　61　
3.2.3　簡(jiǎn)單生理擬合模型　61　
3.2.4　復(fù)雜生理擬合模型　63　
3.3　早期視覺(jué)機(jī)制的模擬　65　
3.3.1　模擬視網(wǎng)膜結(jié)構(gòu)的計(jì)算模型　65　
3.3.2　視網(wǎng)膜神經(jīng)節(jié)細(xì)胞感受野分布模型　70　
3.3.3　光感受器細(xì)胞的算法模型　72　
3.3.4　神經(jīng)節(jié)細(xì)胞的算法模型　74　
3.4　計(jì)算模型的實(shí)現(xiàn)與實(shí)驗(yàn)分析　75　
3.4.1　模型的實(shí)現(xiàn)　75　
3.4.2　真實(shí)圖片實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析　75　
參考文獻(xiàn)　85　
第4章　視網(wǎng)膜仿真及其感知效能分析　87　
4.1　視網(wǎng)膜各層結(jié)構(gòu)在信息處理中的作用　87　
4.2　視網(wǎng)膜中的垂直并行通路結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)介　88　
4.2.1　視錐細(xì)胞通路與視桿細(xì)胞通路　88　
4.2.2　ON與OFF通路　88　
4.2.3　顏色、亮度、運(yùn)動(dòng)等功能性并行通路　89　
4.2.4　視網(wǎng)膜各并行通路在信息處理中的作用　90　
4.3　視網(wǎng)膜模型設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)　91　
4.3.1　視網(wǎng)膜模型的整體模式圖　91　
4.3.2　光感受器層的模擬　92　
4.3.3　水平細(xì)胞層和雙極細(xì)胞層的模擬　98　
4.3.4　無(wú)長(zhǎng)足細(xì)胞層的模擬　101　
4.3.5　神經(jīng)節(jié)細(xì)胞層的模擬　102　
4.4　實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)設(shè)計(jì)與分析　104　
4.4.1　視網(wǎng)膜網(wǎng)絡(luò)模型的基本結(jié)構(gòu)驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)　104
4.4.2　視網(wǎng)膜網(wǎng)絡(luò)模型的刺激探測(cè)效果及物體表征效果實(shí)驗(yàn)　109　
4.4.3　視網(wǎng)膜神經(jīng)節(jié)細(xì)胞感受野對(duì)視網(wǎng)膜性能的影響分析　115　
參考文獻(xiàn)　117　
第5章　基于視網(wǎng)膜的圖像局部朝向刺激表征模型　119　
5.1　視覺(jué)計(jì)算模型　119　
5.1.1　數(shù)字圖像的表征　120　
5.1.2　“像素?zé)o關(guān)”的采樣策略　122　
5.1.3　非均勻密度分布細(xì)胞的生成　123　
5.1.4　視覺(jué)計(jì)算模型的逐層構(gòu)建　125　
5.1.5　視覺(jué)計(jì)算模型的平行通路　130　
5.1.6　圖像表征與重構(gòu)　134　
5.1.7　本節(jié)小結(jié)　134　
5.2　視覺(jué)計(jì)算模型的圖像表征實(shí)驗(yàn)　135　
5.2.1　圖像復(fù)雜度的概念　135　
5.2.2　邊界直線段的檢測(cè)實(shí)驗(yàn)　137　
5.2.3　圖像的\\解構(gòu)“與\\重構(gòu)”實(shí)驗(yàn)　139　
5.2.4　本節(jié)小結(jié)　141　
5.3　視覺(jué)計(jì)算模型的效能分析　141　
5.3.1　確定視覺(jué)計(jì)算模型各層計(jì)算單元的位置　142　
5.3.2　由類(lèi)神經(jīng)節(jié)細(xì)胞的空間位置產(chǎn)生的幾何約束　143　
5.3.3　視覺(jué)計(jì)算模型的效能平衡點(diǎn)　150　
5.3.4　本節(jié)小結(jié)　152　
參考文獻(xiàn)　152　
第6章　顏色拮抗機(jī)制的計(jì)算模型　153　
6.1　顏色拮抗機(jī)制　153　
6.2　一種基于非經(jīng)典感受野的模型　156　
6.2.1　模型設(shè)計(jì)　156　
6.2.2　實(shí)驗(yàn)　164　
6.2.3　本節(jié)小結(jié)　166　
6.3　一種基于神經(jīng)節(jié)細(xì)胞經(jīng)典感受野拮抗機(jī)制的圖像表征模型　167　
6.3.1　模型設(shè)計(jì)　167　
6.3.2　實(shí)驗(yàn)　175　
6.3.3　本節(jié)小結(jié)　181　
參考文獻(xiàn)　182
第7章　初級(jí)視皮層計(jì)算模型構(gòu)建及其高階功能探索　183　
7.1　計(jì)算模型設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)　183　
7.1.1　早期視覺(jué)系統(tǒng)模型　183　
7.1.2　視網(wǎng)膜、外膝體層的模擬　184　
7.1.3　方位柱的模擬實(shí)現(xiàn)　186　
7.1.4　顏色通道的模擬實(shí)現(xiàn)　188　
7.2　實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)設(shè)計(jì)與分析　191　
7.2.1　計(jì)算模型的設(shè)計(jì)驗(yàn)證　191　
7.2.2　過(guò)程與結(jié)果的驗(yàn)證　194　
7.2.3　高階功能探索實(shí)驗(yàn)　200　
參考文獻(xiàn)　203　
第8章　基于非經(jīng)典感受野機(jī)制的計(jì)算模型　204　
8.1　非經(jīng)典感受野機(jī)制　204　
8.1.1　經(jīng)典感受野的生理學(xué)研究　204　
8.1.2　非經(jīng)典感受野的生理學(xué)研究　207　
8.1.3　視網(wǎng)膜神經(jīng)節(jié)細(xì)胞的非經(jīng)典感受野神經(jīng)機(jī)制　209　
8.1.4　視網(wǎng)膜的逆向調(diào)控機(jī)制　209　
8.1.5　固視微動(dòng)　210　
8.1.6　對(duì)非經(jīng)典感受野已有工作的總結(jié)　211　
8.2　三層網(wǎng)絡(luò)模型　212　
8.2.1　模型設(shè)計(jì)　213　
8.2.2　實(shí)驗(yàn)結(jié)果　215　
8.2.3　本節(jié)小結(jié)　218　
8.3　多層次網(wǎng)絡(luò)計(jì)算模型設(shè)計(jì)　218　
8.3.1　計(jì)算回路設(shè)計(jì)　219　
8.3.2　層次網(wǎng)絡(luò)模型設(shè)計(jì)　221　
8.3.3　GC感受野的數(shù)學(xué)模型　222　
8.3.4　參數(shù)設(shè)置　223　
8.3.5　動(dòng)態(tài)感受野設(shè)計(jì)　229　
8.4　圖像表征的相關(guān)實(shí)驗(yàn)　231　
8.4.1　一致性實(shí)驗(yàn)　231　
8.4.2　簡(jiǎn)潔性實(shí)驗(yàn)　232　
8.4.3　忠實(shí)性實(shí)驗(yàn)　236　
8.5　通用表征對(duì)圖像理解的促進(jìn)實(shí)驗(yàn)　242　
8.5.1　聚類(lèi)促進(jìn)實(shí)驗(yàn)　243
8.5.2　分割促進(jìn)實(shí)驗(yàn)　244　
8.5.3　輪廓擬合實(shí)驗(yàn)　247　
參考文獻(xiàn)　253　
第9章　朝向選擇性模型及其應(yīng)用　257　
9.1　模型生理基礎(chǔ)　257　
9.1.1　初級(jí)視覺(jué)通路　258　
9.1.2　神經(jīng)節(jié)及外膝體細(xì)胞的感受野　259　
9.1.3　簡(jiǎn)單細(xì)胞的感受野　262　
9.2　LGN細(xì)胞對(duì)刺激的響應(yīng)模型　265　
9.2.1　與對(duì)比度無(wú)關(guān)的響應(yīng)　265　
9.2.2　響應(yīng)函數(shù)及其性質(zhì)　268　
9.2.3　響應(yīng)曲線　271　
9.3　簡(jiǎn)單細(xì)胞的方向計(jì)算模型　272　
9.3.1　基本*小二乘模型　273　
9.3.2　非線性?xún)?yōu)化模型　274　
9.3.3　模型求解及解的性質(zhì)　276　
9.3.4　誤差分析　279　
9.3.5　改進(jìn)的非線性加權(quán)模型　280　
9.3.6　理想Hubel-Wiesel條件下方向不唯一性　282　
9.4　實(shí)驗(yàn)及分析　283　
9.4.1　方向檢測(cè)方法　283　
9.4.2　模型的選擇　284　
9.4.3　參數(shù)的確定　285　
9.4.4　簡(jiǎn)單細(xì)胞感受野的模擬　287　
9.4.5　刺激復(fù)雜度與計(jì)算誤差　288　
9.5　模型應(yīng)用一：圖像的方向檢測(cè)　289　
9.5.1　檢測(cè)方法　289　
9.5.2　形狀圖像　292　
9.5.3　自然圖像　292　
9.5.4　對(duì)更高層處理的增強(qiáng)　302　
9.6　模型應(yīng)用二：視錯(cuò)覺(jué)的幾何解釋　305　
9.6.1　干擾導(dǎo)致計(jì)算偏差　305　
9.6.2　錯(cuò)覺(jué)的解釋　306　
9.7　模型應(yīng)用三：平面的朝向分析　312　
9.7.1　三維圖像信息獲取　312
9.7.2　成像模型　313　
9.7.3　基本圖形的三維信息　316　
9.7.4　場(chǎng)景綜合特征分析　322　
9.7.5　實(shí)驗(yàn)　324　
參考文獻(xiàn)　328　
第10章　基于非經(jīng)典感受野的圖像表征模型　336　
10.1　非經(jīng)典感受野機(jī)制　336　
10.1.1　經(jīng)典感受野　336　
10.1.2　非經(jīng)典感受野　339　
10.1.3　視網(wǎng)膜神經(jīng)節(jié)細(xì)胞的功能模型　341　
10.1.4　非經(jīng)典感受野和一些心理學(xué)實(shí)驗(yàn)現(xiàn)象的關(guān)系　342　
10.1.5　經(jīng)典感受野和非經(jīng)典感受野的動(dòng)態(tài)特征　343　
10.2　視網(wǎng)膜神經(jīng)節(jié)細(xì)胞的建?！?44　
10.2.1　神經(jīng)節(jié)細(xì)胞非經(jīng)典感受野作為圖像表征的載體　344　
10.2.2　神經(jīng)節(jié)細(xì)胞感受野的數(shù)學(xué)模型　346　
10.2.3　將RGB顏色值轉(zhuǎn)換為類(lèi)波長(zhǎng)單值　348　
10.2.4　神經(jīng)節(jié)細(xì)胞計(jì)算模型的設(shè)計(jì)　350　
10.3　神經(jīng)節(jié)細(xì)胞感受野陣對(duì)圖像的表征　360　
10.3.1　從GC輸出圖像中進(jìn)行圖像重構(gòu)　360　
10.3.2　感受野與圖像統(tǒng)計(jì)特征的關(guān)聯(lián)性驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)　362　
10.3.3　感受野與多分辨率分析　367　
10.3.4　感受野也是一種超像素　372　
10.4　基于非經(jīng)典感受野的表征對(duì)圖像后期加工的促進(jìn)作用　375　
10.4.1　對(duì)特征配準(zhǔn)的提升作用　375　
10.4.2　對(duì)圖像分割的提升作用　377　
10.5　利用非經(jīng)典感受野的表征實(shí)現(xiàn)圖像多尺度融合輪廓檢測(cè)　383　
10.5.1　非經(jīng)典感受野表征圖像　383　
10.5.2　算法設(shè)計(jì)　386　
10.5.3　利用神經(jīng)節(jié)細(xì)胞感受野尺寸變化得到多尺度信息　387　
10.5.4　感受野響應(yīng)值的計(jì)算　388　
10.5.5　抑制區(qū)模型和去抑制區(qū)模型的數(shù)學(xué)模擬　389　
10.5.6　實(shí)驗(yàn)結(jié)果　391　
10.5.7　算法的性能評(píng)估　395　
參考文獻(xiàn)　403
第11章　基于視皮層超柱結(jié)構(gòu)的圖像表征方法及其在形狀識(shí)別中的應(yīng)用　412　
11.1　構(gòu)建模擬初級(jí)視皮層V1區(qū)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　412　
11.1.1　SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特性、結(jié)構(gòu)與一般訓(xùn)練過(guò)程　412　
11.1.2　基于SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模擬初級(jí)視皮層的V-SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)　414　
11.1.3　V-SOM網(wǎng)絡(luò)模擬皮層結(jié)果與真實(shí)生理數(shù)據(jù)對(duì)比實(shí)驗(yàn)　41