【摘要】：借鑒人類大腦皮層結(jié)構(gòu)工作原理和信息記憶機制,研究基于記憶機制的機器人視覺發(fā)育方法,通過仿人智能圖像處理方法實現(xiàn)場景的在線感知與學(xué)習(xí),優(yōu)化目標檢測與跟蹤框架,通過內(nèi)在動機驅(qū)動使機器人自主探索學(xué)習(xí)新場景或新目標。依據(jù)海馬、前額葉生理結(jié)構(gòu)和功能以及“海馬-前額葉”視覺感知神經(jīng)回路,提出了一種基于記憶機制的圖像信息處理模型,并設(shè)計了基于人類記憶機制的視覺計算模型。課題研究成果如下:1)針對目標跟蹤算法中,因外界環(huán)境光照改變、目標姿態(tài)變化及目標發(fā)生遮擋時引起跟蹤飄移或丟失目標等問題,提出一種基于人類記憶機制壓縮多特征加權(quán)目標跟蹤算法。利用人類記憶機制更新目標特征子空間,根據(jù)新輸入目標特征與記憶庫中已有的目標特征相對比,按記憶機制的圖像信息處理認知模型進行更新子空間。實驗結(jié)果驗證了算法能夠有效的增強特征對紋理改變、目標遮擋和光照變化的穩(wěn)健性,表現(xiàn)了記憶庫對目標學(xué)習(xí)和分類的能力。2)提出一種基于人類記憶機制的霍夫森林目標跟蹤方法,該方法在壓縮跟蹤算法框架下,引入在線霍夫森林決策樹,著重處理圖像塊與目標中心的位置關(guān)系,融入多種樣本空間位置信息并規(guī)避過擬合的問題;引入人腦機制瞬時、短時、長時三個工作記憶空間,實時更新目標特征,提高了目標匹配的速度和精度。3)將基于人類記憶機制目標跟蹤算法應(yīng)用到履帶式目標跟蹤機器人平臺上,機器人始終保證目標在可視場景的中心,實時準確地跟蹤目標,實驗效果驗證了提出的跟蹤算法的實用性,證明了基于人類記憶機制的機器視覺發(fā)育方法有廣闊的應(yīng)用前景。課題提出的記憶機制的機器人視覺發(fā)育方法,在圖像信息處理方面模仿了人類大腦關(guān)于信息記憶機制的感知能力,對目標檢測與跟蹤框架進行了優(yōu)化,在自主探索學(xué)習(xí),目標特征信息的積累以及不確定任務(wù)學(xué)習(xí)等智能行為學(xué)習(xí)較傳統(tǒng)的智能體有較大的改進,為機器人視覺發(fā)育研究提供了一種新的思路和方法。
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圖片說明： - 8 -圖 2 檢測識別運動目標Fig.2 Identify moving target detection研究人類大腦皮層機構(gòu)工作原理，深入探究海馬、前額葉、顳葉、前額葉等主要結(jié)構(gòu)的皮層分布、功能分布、圖像信號處理、信息傳遞的工作機理，建立基于生
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圖片說明： 人類大腦皮層記憶機制工作原理，深入探究海馬、前葉”視覺感知神經(jīng)回路，借鑒國內(nèi)外研究學(xué)者在工作和數(shù)學(xué)模型，，提出并設(shè)計了人類記憶機制的機器人自主層記憶機制工作機理科學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)、發(fā)育心理學(xué)和腦科學(xué)所探明的機理動存在于“海馬-前額葉”神經(jīng)回路中，在基于“記憶-基于視覺好奇心的內(nèi)部動機的指引，使視覺認知發(fā)育活。構(gòu)
【學(xué)位授予單位】：華北理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.41;TP242

【參考文獻】

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本文編號：2514484