视觉信息处理研究前沿

视觉是大脑外部环境感 知的主要功能之一，为理 解大脑的工作机理具有重 要意义。视觉信息处理技 术为计算机技术在智能感 知、人机交互、网络大数 据处理等领域的应用提供 核心的理论依据。本书对 视觉信息处理的神经基础 、视觉认知的计算模型、 视觉信息处理的机器学习 理论与方法、图像物体分 类与检测、视频分析与理 解、三维场景几何和语义 重建等方面的研究成果进 行了系统阐述与总结。

l 视觉信息处理的神经基础/梁培基 陈垚 1.1 视网膜/梁培基 1.1.1 视网膜的基本结构和细胞类型 1.1.2 视网膜神经元网络对视觉信号的加工处理 1.1.3 神经节细胞的功能实现 1.2 初级视皮层/陈垚 1.2.1 初级视皮层的解剖学特性 1.2.2 初级视觉皮层神经元的感受野与电生理特性 1.2.3 初级视觉皮层的功能构筑 1.2.4 初级视觉皮层的神经反馈调节 1.2.5 初级视觉皮层的信息处理机制 参考文献 2 视觉认知的计算模型/李永杰 杨开富 胡晓林 2.1 视觉神经元感受野计算模型/李永杰 杨开富 2.1.1 视觉感知系统 2.1.2 经典感受野与非经典感受野的生理基础 2.1.3 经典感受野与非经典感受野的计算模型 2.1.4 初级视皮层神经元感受野机制在图像处理中的应用 2.2 通过对图像强度外积建模的方式在自然图像中学习非线性统计规律/胡晓 林梁鸣 齐鹏 2.2.1 引言 2.2.2 模型 2.2.3 与已有模型的联系 2.2.4 推断和学习 2.2.5 实验 2.2.6 结论 2.2.7 推断问题的标准化 2.2.8 定理2.1的证明 2.3 运用分层K-means模型对V2神经细胞的反应特性进行建模/胡晓林 梁鸣 齐鹏 2.3.1 引言 2.3.2 稀疏深度信念网络 2.3.3 分层K-means算法 2.3.4 实验 2.3.5 结j沦 2.4 应用于视觉识别的稀疏HMAX模型/胡晓 林梁鸣 齐鹏 2.4.1 引言 2.4.2 方法 2.4.3 结果 2.4.4 讨论 2.5 基于递归卷积神经网络的图像分类和场景标注/胡晓林 梁 呜 2.5.1 研究背景 2.5.2 研究动机 2.5.3 前馈模型 2.5.4 实验 2.5.5 结论 参考文献 3 视觉信息处理的机器学习理论与方法/郑伟诗 胡建芳 杨沛沛 3.1 最大间隔学习及其在计算机视觉中的应用 3.1.1 分割超平面 3.1.2 最大间隔 3.1.3 松弛变量