人类视觉系统认知过程及规律的研究,在机器视觉和认知科学等方面具有重要意义,特别是在目前初期特征分析理论与初期整体知觉理论之间冲突仍然很激烈的背景下。本文将研究的焦点集中在模拟视觉系统上,以视觉系统的生理机制研究为基础,用神经网络分层模型对视觉不变性现象展开分析,本文的主要工作和特色如下:1.深入研究视觉系统的生物机制,视觉的形成是刺激物经视网膜预处理,其基本特征被提取后转换的图像电信号沿着视觉神经被传输。信号通过两条路径:P路和M路到达外侧膝状体核(LGN)。LGN在大脑扮演继电器开关的作用把信号通过传到视觉皮层最后到达后脑。着重研究了视皮层中负责认知任务的腹侧通路系统的分层理论。2.结合视觉的生物机制从神经网络角度尝试模拟视觉系统。在以往众多模拟研究中,提出了一种改进性的神经网络模型。以往的模型用简单和复杂细胞来响应对象平移或缩放不变性。这个模型是个神经网络,利用跟踪学习规则来修改节点的权重建立对对象的大小,位置或是旋转改变的不变性响应。3.设计实验将各种诸如简单几何、纹理和自然图像的原图像和经过旋转、平移、缩放处理后的图像都经过神经网络模型的训练,通过比较训练结果的相似度,验证了该模型可以很好的模拟视觉不变性特性,并通过和其他图像的对比试验发现该理论物体类别辨别中也能得到不错的效果。总之,视觉不变性的研究是个复杂的问题,本文提出的神经网络模型,从理论上来看符合人类视觉系统相关特性,从试验情况来看能够解释目前存在的视觉不变性现象,在模拟人类视觉特性和物体辨别等方面具有很好的效果。