本文基于双树复数小波变换的多尺度、多方向选择特性,对Jim Mutch提出的视觉信息处理模型进行改进。改进后算法大大提高了运算速度......

人类的视觉注意机制是人类大脑感知事物的最直接的功能。提出了一种基于视皮层视觉机制的生物激励注意模型。利用HMAX(hierarchica......

针对人脸识别中由于姿态、光照等变化而影响识别性能的问题，提出了字典学习优化结合HMAX模型的人脸识别方法。首先，使用样本图像和从......

研究哺乳动物视觉通路的结构和功能,为机器学习提供了广泛的思路。文章对经典稀疏编码和HMAX模型进行改进,建立一种模拟完整视觉通......

针对图像里处于复杂纹理背景中物体的轮廓提取正确率低的问题,首先研究了基于非经典感受野抑制的轮廓提取算法和HMAX模型,然后利用......

本文实现了将改进的HMAX算法应用于车型识别领域。算法的主要创新点是采用ITTI显著性算法选取车辆图片显著点构造图库,通过采用对......

为了提高人脸识别效率,减小特征提取的时间消耗,本文提出一种基于改进HMAX模型的类脑识别算法,通过模拟生物视觉皮层的信息处理机......

将人的大脑信息处理机制引入到智能机器人上,对机器人的智能化发展起到决定性作用,并成为重要的研究方向。本文模拟人的视听觉交叉......

基于大脑皮层的目标识别是当前计算机视觉领域研究的热点,其主要思想是利用各种神经元放电实验,建立数字图像的处理模型。目标识别......

计算机视觉从其产生就成为二维图像识别和分析的工具，作为人类视觉的模拟，视信息成为它的处理对象。视信息包括诸如形状、位置、颜色......

一般物体识别(General Object Recognition)是视觉(Vision)领域的一个相当困难和根本的问题。目前为止,虽然针对特定物体的识别任......

人类可以轻而易举地通过视觉系统分辨自然界中变化多端的物体,但这对于计算机来说却是件相当困难的事。怎样使计算机拥有人类视觉......