【摘 要】
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为了较好地模拟生物视觉系统对复杂场景目标的感知特性,以提高目标识别水平,提出了一种新的受生物视觉信息处理的基本机理启发的前馈深度层次计算机视觉模型,即层次特征映射（H
【机 构】
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上海交通大学自动化系系统控制与信息处理教育部重点实验室
【基金项目】
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973计划（2012CB719903）,国家自然科学基金委创新研究群体（X198144）,国家自然科学基金青年科学基金（41101386）和国家自然科学基金（41071256）资助项目.
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为了较好地模拟生物视觉系统对复杂场景目标的感知特性,以提高目标识别水平,提出了一种新的受生物视觉信息处理的基本机理启发的前馈深度层次计算机视觉模型,即层次特征映射（HFM）模型.该模型利用高斯差分函数以及Gabor函数模拟初级视觉皮层中的方向图,并且采用竞争学习策略来学习更高层次神经元的感受野.实验表明,该模型可以很好地提取目标的特征和保留图像的主要信息,并且具有自学习的能力,能够在主流数据库上取得较好的识别结果,具有较好的发展前景.
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