受皮层结构与机制启发的视觉腹侧通路建模与应用

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题名	受皮层结构与机制启发的视觉腹侧通路建模与应用
作者	康晓梅1,2
答辩日期	2018-05-30
授予单位	中国科学院研究生院
授予地点	北京
导师	曾毅
关键词	初级视皮层腹侧通路类脑轮廓提取算法分层时序记忆模型
英文摘要	视觉作为人类的一种重要感知模态，是人类获取信息的主要途径之一，人脑中大约70%的信息是来自于眼睛，大概20%-30%的皮层区域是用来做视觉处理。在长期的进化过程中，人的视觉系统已经成为功能完备、机制完美的信息处理系统之一，隐含了许多极为高效的视觉图像处理机制。深度学习作为一种“粗糙”的类脑计算模型，它的学习过程需要大量的训练样本，而人类的视觉学习过程是基于小样本的，这充分体现了人类视觉的灵活性与高效性；此外，相比计算机视觉，人类的视觉处理过程是非常快速和鲁棒的。因此，研究视觉信息的加工处理过程，一方面有助于理解大脑皮层的工作原理，另一方面有助于提升现有计算机视觉的效率和性能。神经解剖学和神经影像学的发展为模拟视觉皮层结构与机制，构建视觉系统的计算模型提供了丰富的生理依据。本文充分调研了初级视皮层和腹侧通路的结构功能特性，研究了基于腹侧通路的视觉计算模型，主要工作是：首先，本文基于初级视皮层生物特性的MCI模型，融入了一些心理学现象和初级视皮层的生物机制，提出更加类脑的sMCI模型，以及sCMCI模型，在提升速度的同时保证了准确率。基于该模型，本文在自有的无人机数据和一些公开数据集上进行了验证，实验结果表明本文提出的方法在提升计算效率的同时保证了轮廓提取的准确性。其次，本文研究了大脑皮层机理的分层时序记忆模型（Hierarchical Temporal Memory,HTM）,并基于HTM模型进行腹侧通路计算模型的构建，使其更符合视皮层的生物学特性，本文将其应用于手写体和“幻视”图片识别的任务中，取得了较好的效果。同时，HTM在“幻视”图片识别任务中的结果比卷积神经网络LeNet-5的结果更好，这也间接表明了HTM更符合人脑的视觉机制。
内容类型	学位论文
源URL	[http://ir.ia.ac.cn/handle/173211/21035]
专题	毕业生_硕士学位论文
作者单位	1.中国科学院大学 2.中国科学院自动化研究所
推荐引用方式 GB/T 7714	康晓梅. 受皮层结构与机制启发的视觉腹侧通路建模与应用[D]. 北京. 中国科学院研究生院. 2018.