模拟视觉皮层工作机制的发育网络模型研究

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1、学校代码10459学号或申请号201312182153密级硕士学位论文模拟视觉皮层工作机制的发育网络模型研究作者姓名：郑光璞导师姓名：王东署副教授学科门类：工学专业名称：控制理论与控制工程培养院系：电气工程学院完成时间：2016年5月AthesissubmittedtoZhengzhouUniversityforthedegreeofMasterResearchofDevelopmentalNetworkModelSimulatingtheWorkingMechanismofVisualCortexByGuangp

2、uZhengSupervisor:DongshuWangControlTheoryandControlEngineeringSchoolofElectricalEngineeringMay，2016学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研。究所取得的成果除文中己经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的科研成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体。，均己在文中Ｗ明确方式标明。本声明的法律责任由本人承担学位论文作者：成ｉｔ曰

3、期：例心年＾月曰＾学位论文使用授权声明本人在导师指导下完成的论文及相关的职务作品，知识产权归属郑州大学。根据郑州大学有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留或向国家有关部口或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅；本人授权郑州、大学可将本学位论文的全部或部分编入有关数据库进行检索，可［Ｕ采用影印缩印或者其他复制手段保存论文和汇编本学位论文。本人离校后发表、使用学…位论文或与该学位论文直接相关的学术论文或成果时，第署名单位仍然为郑州大学。保密论文在解密后应遵守此规定。

4、学位论文作者：杯《４日期；年＾月＾日摘要摘要物体识别是计算机视觉领域的核心问题之一，相比于计算机视觉，人类视觉系统能快速、准确地识别视野中的目标，所以近些年涌现出很多模拟人类视觉系统工作机制的物体识别模型。本文引入了发育网络模型，对图像中目标物体进行识别，接着模拟视觉皮层中较为重要的两条通路，腹侧通路和背侧通路，构建了仿大脑皮层工作机制的模型，对复杂背景下目标物体进行识别。本文虽然以图像中人脸的识别作为物体识别的例子，但重点不是物体识别而是模型本身的研究，通过人脸识别来验证发育网络模型在物体识别上的有效性。

5、首先介绍了发育网络的基本原理，算法流程以及内部的竞争机制，并指出了与传统网络的区别；其次构建基本发育网络模型，用ORL人脸库来验证模型，网络权值采用两种初始化的方式，图片初始化和随机初始化，结果中对比识别率，最高能达到95%以上；然后，制作带复杂背景的人脸图库，在发育网络模型中引入模拟大脑工作的突触维护机制，该机制可以弱化背景干扰，使网络模型仅处理感兴趣的目标区域，最后的实验对比了加与不加该机制得到的识别率，最高能达到96%以上，验证了该模型可以检测识别复杂背景中的物体。最后，在发育网络的基础上，引入了Where-

6、WhatNetwork模型。先介绍了模型特点，再对其网络结构中的感受野、神经元状态等内部参数和网络计算流程做了说明，然后设计实验和分析结果，对内部权重进行了可视化；网络不仅可以识别复杂背景中人脸的类型，还可以对人脸的位置、尺寸进行有效的检测，由实验结果可知，类型识别率最高能到100%，位置识别误差最低可以降至1个像素以内，尺寸识别误差最低接近于1个像素，结果验证了模型的有效性。关键字：发育网络；物体识别；突触维护；感受野；Where-WhatNetworkIAbstractAbstractObjectrecogni

7、tionisoneofthecoreissuesofcomputervision.Comparedtocomputervision,thehumanvisualsystemcanquicklyandaccuratelyidentifythetargetinthefieldofvision,soinrecentyears,thereexistmanyobjectrecognitionmodelssimulatingworkingmechanismofhumanvisualsystem.Thispaperpresent

8、sthedevelopmentalnetworkmodel,whichcancompletetargetrecognitioninanimage,andthensimulatestwoimportantpathways,theventralpathwayandthedorsalpathwayofvisualcortextobuildamodelimitati