本文關(guān)鍵詞：基于生物視覺的新的計算機(jī)視覺分割模型，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《上海交通大學(xué)》 2012年

基于SMF模型的生物啟發(fā)影像特征分類

儲宇潼  

【摘要】：人類與靈長類的視皮層目標(biāo)識別性能遠(yuǎn)遠(yuǎn)優(yōu)于最佳的機(jī)器視覺系統(tǒng)。因此，自上個世紀(jì)50年代起人們開始關(guān)注生物視覺啟發(fā)的計算機(jī)視覺模型的研究。1999年，Riesenhuber和Poggio提出了基于視覺感知機(jī)理的標(biāo)準(zhǔn)模型特征SMFs（Standard Model Features）。但是，當(dāng)前從計算機(jī)視覺的角度對基于SMFs的目標(biāo)識別與紋理分類的性能進(jìn)行大規(guī)模的分析評價極少，尤其是與SIFT和LBP等經(jīng)典的計算機(jī)視覺模型對比研究以及SMF模型腹側(cè)通路特征的分析評價，這對于我們認(rèn)識生物啟發(fā)的特征提取研究具有重要的理論與應(yīng)用價值。2010年，Leibo等提出了選擇性指數(shù)評價方法但并未進(jìn)行深入的評價工作，本文則在此基礎(chǔ)上對特征選擇性進(jìn)行詳細(xì)的定量評價工作。 本文在研究生物視覺系統(tǒng)尤其是腹側(cè)通路的目標(biāo)識別機(jī)制的基礎(chǔ)上，基于紋理與目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)庫，從計算機(jī)視覺的角度對視覺層次特征計算模型在旋轉(zhuǎn)、尺度及仿射等方面的不變性進(jìn)行了詳細(xì)的定量分析與評價，并與當(dāng)今一流的計算機(jī)視覺方法進(jìn)行比較系統(tǒng)深入的對比分析，獲得了比較有價值的結(jié)論。本文研究工作及重要的實驗評價結(jié)論主要包括： 一，從生物視覺的角度出發(fā)，詳細(xì)介紹了視皮層的腹側(cè)通路、感受野及其特性，并對視皮層的不變性與選擇性進(jìn)行分析，闡明了標(biāo)準(zhǔn)模型的生物學(xué)基礎(chǔ)。 二，，從計算機(jī)視覺的角度出發(fā)，分別介紹了生物視覺層次模型、局部二元模式特征、SIFT特征匹配算法。重點分析討論了生物層次模型的算法性能及其不變性、選擇性特性。同時，引入本文的評價體系與方法。 三，目標(biāo)與紋理分類的評價分析。首先進(jìn)行訓(xùn)練集大小評價、參數(shù)評價、運行時間評價等，然后分別在紋理數(shù)據(jù)庫、目標(biāo)數(shù)據(jù)庫及高分辨率遙感影像混合數(shù)據(jù)庫上進(jìn)行不變性與選擇性分析，最后分別與LBP特征、SIFT特征進(jìn)行不變性的比較分析，最終得出結(jié)論。 ①通過大量紋理、目標(biāo)及高分辨率遙感影像的實驗分析，生物視覺模型具有優(yōu)良的旋轉(zhuǎn)不變性、尺度不變性與仿射不變性。 ②與當(dāng)前一流的計算機(jī)視覺方法，比如LBP特征及SIFT特征進(jìn)行了對比與分析發(fā)現(xiàn)：SMFs特征的旋轉(zhuǎn)不變性遠(yuǎn)遠(yuǎn)優(yōu)于LBP特征，略優(yōu)于SIFT特征；SMFs特征的尺度不變性優(yōu)于LBP特征，而對于SIFT特征而言，當(dāng)尺度級較大時，標(biāo)準(zhǔn)模型特征的尺度不變性優(yōu)于SIFT特征，當(dāng)尺度級較小時，SIFT特征的尺度不變性更優(yōu)；SMFs特征的仿射不變性均優(yōu)于LBP算子及SIFT算法。 ③在此基礎(chǔ)上，本文還進(jìn)行了腹側(cè)通路上每個層次之間的選擇性與不變性評價，實驗結(jié)果表明，SMFs特征在腹側(cè)通路上的不變性、選擇性變化趨勢與生物視覺系統(tǒng)在腹側(cè)通路上的不變性、選擇性變化趨勢并不完全一致，這初步表明了SMF模型還不能很好地反映腹側(cè)通路上的不變性與選擇性都漸進(jìn)遞增的生物機(jī)理。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：上海交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號】：TP391.41
【目錄】：

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