基于类脑计算的目标检测与跟踪技术--聚文网

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本书系统阐述了人脑视觉信息处理机制的基本原理、主要特性、数学建模及算法设计等。同时，结合深度神经网络（DNN）、类脑芯片技术，给出了基于复合类脑模型的目标检测与跟踪方法及应用示例，旨在提高读者对于类脑人工智能技术的理解、设计及实践能力，为从事类脑人工智能相关的科学研究、工程应用等工作奠定基础。

内容简介

类脑人工智能是研究和开发用于模拟、延伸和扩展人脑智能的理论、方法及应用的科学技术，将类脑人工智能技术应用于目标检测与跟踪，可大幅提升复杂背景、干扰条件下的目标检测概率及跟踪精度，具有重要的意义和广泛的应用前景。本书系统地阐述了人脑视觉信息处理机制的基本原理、主要特性、数学建模及算法设计等。同时，结合深度神经网络和类脑芯片技术，给出了基于复合类脑模型的目标检测与跟踪方法以及应用示例，旨在提高读者对于类脑人工智能技术的理解、设计及实践能力，为从事类脑人工智能相关的科学研究、工程应用等工作奠定基础。本书可作为相关专业高年级本科生、硕士生和博士生的教材，也可为从事人工智能、智能信息处理等相关领域的研究和工程技术人员提供参考。

第1章概述
1.1 常规目标检测方法
1.1.1 基于背景建模的目标检测方法
1.1.2 基于前景建模的目标检测方法
1.2 常规目标跟踪方法
1.2.1 生成式目标跟踪方法
1.2.2 判别式目标跟踪方法
1.3 类脑计算模型及应用
1.3.1 神经工程导向的类脑模型及算法
1.3.2 计算机工程导向类脑模型及算法
小结
参考文献
第2章人脑视觉系统的侧抑制机制及其应用
2.1 侧抑制机制及常规数学模型
2.1.1 侧抑制机制
2.1.2 常规侧抑制模型
2.2 新型侧抑制模型设计
2.2.1 自适应侧抑制模型
2.2.2 演算侧抑制模型
2.3 基于自适应侧抑制模型的目标检测算法
2.3.1 算法设计
2.3.2 算法流程
2.3.3 实验及结果分析
2.4 基于演算侧抑制模型的目标检测算法
2.4.1 算法设计
2.4.2 算法流程
2.4.3 实验及结果分析
小结
参考文献
第3章人脑视觉系统的感受野机制及其应用
3.1 感受野机制
3.1.1 经典感受野
3.1.2 非经典感受野
3.2 自适应感受野模型
3.3 基于自适应感受野的红外目标检测方法
3.3.1 算法流程
3.3.2 实验及结果分析
小结
参考文献
第4章基于脉冲耦合神经网络的目标检测方法
4.1 脉冲耦合神经网络
4.1.1 发展历程
4.1.2 原理及模型
4.2 新型PCNN模型设计
4.2.1 ALI-PCNN
4.2.2 Fusion SPCNN
4.3 基于ALI-PCNN的红外弱小目标检测与跟踪方法
4.3.1 算法设计
4.3.2 应用实例
4.4 基于FSPCNN的红外目标检测方法
4.4.1 算法设计
4.4.2 应用实例
小结
参考文献
第5章人脑视觉系统的视觉注意机制及其应用
5.1 视觉注意机制及常规数学模型
5.1.1 视觉注意机制
5.1.2 常规视觉注意模型
5.2 新型视觉注意模型
5.2.1 SC视觉注意模型
5.2.2 DL视觉注意模型
5.3 基于SC视觉注意模型的小目标检测算法
5.3.1 算法原理
5.3.2 核心过程
5.3.3 实验及结果分析
5.4 基于双层视觉注意模型的面目标检测算法
5.4.1 算法原理
5.4.2 初级显著图检测
5.4.3 最终显著图检测
5.4.4 实验及结果分析
小结
参考文献
第6章人脑视觉系统的记忆机制及其应用
6.1 记忆机制及常规数学模型
6.2 新型记忆模型设计
6.2.1 多通道记忆模型
6.2.2 多层旋转记忆模型
6.3 基于多通道记忆模型的核相关滤波目标跟踪算法
6.3.1 分类器训练
6.3.2 目标定位
6.3.3 基于多通道记忆的分类器更新
6.3.4 实验及结果分析
6.4 基于多层旋转记忆模型的相关滤波目标跟踪算法
6.4.1 相关滤波目标跟踪框架
6.4.2 基于MRM的相关滤波目标跟踪算法设计
6.4.3 实验及结果分析
小结
参考文献
第7章基于卷积神经网络与人脑记忆模型的目标跟踪算法
7.1 引言
7.1.1 相关滤波算法
7.1.2 基于卷积神经网络的目标跟踪算法
7.1.3 基于卷积神经网络与人脑记忆模型的目标跟踪算法
7.2 基于响应图分析网络的跟踪置信水平评价
7.2.1 研究思路
7.2.2 响应图分析网络
7.3 基于记忆模型与RAN的KCF跟踪算法设计与实现
7.4 实验及结果分析
7.4.1 实验条件
7.4.2 实验结果及分析
小结
参考文献
第8章类脑计算平台及其目标检测与跟踪应用
8.1 类脑计算硬件平台的研究现状
8.1.1 深度学习专用处理器
8.1.2 神经形态芯片及系统
8.2 深度学习与神经形态的协同发展期
8.2.1 网络结构调整和参数压缩
8.2.2 二值化和三值化理论
8.3 深度学习专用处理器与神经形态芯片的对比
8.4 LIF动力学概述
8.4.1 脉冲神经网络
8.4.2 目标跟踪LIF动力学网络
8.5 LIF动力学网络的整型化
8.5.1 SNN的整型化
8.5.2 连续LIF动力学网络整型化
8.6 基于神经形态系统的视频目标跟踪
小结
参考文献

基于类脑计算的目标检测与跟踪技术

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