模拟视觉系统的非负稀疏编码神经网络模型

来源 :苏州市职业大学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：maiapink

【摘要】

：

非负稀疏编码(NNSC)神经网络模型能够有效模拟人脑初级视觉系统主视皮层V1区神经元的感受野,有效抽取自然界的特征,目前已在图像处理领域中得到广泛应用.考虑NNSC建模过程中稀疏先验分布的选取、特征基矩阵的稀疏度约束、特征基的最大化代表性、图像数据类别先验信息等主要因素,主要讨论了基于正态逆高斯(NIG)密度的双层反馈NNSC(NIG-N NSC)模型、基于局部特征的NNSC(LNNSC)模型以及

【作者】

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尚丽苏品刚

【机构】

：

苏州市职业大学电子信息工程学院

【出处】

：

苏州市职业大学学报

【发表日期】

：

2014年01期

【关键词】

：

非负稀疏编码神经网络模型稀疏分布视觉系统主视皮层V1区特征基图像处理 non-negative sparse coding neural netwo

【基金项目】

：

国家自然科学基金资助项目(60970058)

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