利用多层视觉网络模型进行图像局部特征表征的方法-论文.pdf

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1、第27卷第4期计算机辅助设计与图形学学报Ｖｏｌ27Ｎｏ420154月ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｏｍｕｔｅｒＡｉｄｅｄＤｅｓｉ＆ＣｏｍｕｔｅｒＧｒａｈｉｃｓＡｒ2015年ｐｇｎｐｐｐ利用多层视觉网络模型进行图像局部特征表征的方法1］2）郎波、黄静，危辉北京师范大学珠海分校信息技术学院珠海519087）2）旦大学计算机科学技术学院上海201203（复）ａｎｌｎｂｏｂｎｕｚｅｄｕｃ（ｇ＠）摘要：为了寻求代价更小、效率更髙、适应性更强的图像局部特征表征方法提出种基于视觉机制的多层网

2、络，计算模型首先对初级视皮层中的简单细胞和复杂细胞等神经元进行建模；然后对腹侧视通路上的Ｖ4区神经元和下颞叶皮层区神经元的响应模式进行研究并利用该计算模型对输人图像进行局部特征的表征实验结果表明与传，，统的图像特征描述方法相比模型所提取的图像局部特征具有足够的区分度此外利用生物视觉模型提取出的，该；，图像局部特征在具有复杂背景的场景中显示出了更加优秀的泛化能力关键词：多层视觉网络模型4区颞叶皮层区图像局部特征特征描述子；Ｖ；下；；中图法分类号：ＴＰ391ＡｎＩｍａｅＬｏｃａｌＦｅａｔｕｒｅ

3、ＲｅｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎＭｅｔｈｏｄＵｓｉｎＨｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌＶｉｓｉｏｎｇｐｇＮｅｔｗｏｒｋＭｏｄｅｌ2”）ＬａｎＢｏＨｕａｎＪｉｎａｎｄＷｅｉＨｕｉｇ，ｇｇ”ＳｃｈｏｏｌｏＩｎｏｒｍａｔｉｏｎＴｅｃｈｎｏｌｏＢｅｉｉｎＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔＺｈｕｈａｉＺｈｕｈａｉ519087，ｊ，，）（ｆｆｇｙｇｙ2）ＳｃｈｏｏｌｏＣｏｍｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏＦｕｄａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔＳｈａｎｈａｉ201203｛ｆｐｇｙｙｇ）

4、Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｆｏｒｒｅｐｒｅｓｅｎｔｉｎｇｌｏｃａｌｉｍａｇｅｆｅａｔｕｒｅｓ，ｍｉｎｏｒｐｒｉｃｅ，ｍｏｒｅｅｆｆｉｃｉｅｎｔａｎｄｍｏｒｅｆｌｅｘｉｂｌｅ，ａｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌｎｅｗｏｒｋａｓｅｄｏｎｈｕｍａｎｖｓｏｎｈｓｉｌｃａｌｍｅｃｈａｎｉｓｍｗａｓｕｏｒｗｒｄＦｉｒｓｍｌｅｃｌｌａｎｃｏｍｔｍｏｄｅｌｂｉｉｏｏｇｉｔｆａｓｔｌｉｅｄｐｙｐｙ，ｐｌｅｘｃｅｎｉｍｖｓｕａｃｏｒｘａｒｍｏｄｅｅｅｎｓｕｄｉｅｄｅｒｅｏｎｅａｅｒｎ

5、ｏＶ4ａｒｅａａｎｉｎｅｒｏｒｅｍｏｒａｌｐｌｌｉｒａｒｙｉｌｔｅｅｌｄｔｈｔｔｈｓｓｔｔｆｄｆｉｔｐ，ｐｐｐｃｏｒｔｅｘｏｎｖｅｎｔｒａｌｓｉｄｅｃｈａｎｎｅｌａｎｄｒｅｐｒｅｓｅｎｔｉｎｇｔｈｅｌｏｃａｌｆｅａｔｕｒｅｓｏｆｉｎｕｔｉｍａｅｕｔｉｌｉｚｅｄｔｈｅｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌｍｏｄｅｌｐｇＴｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｌｏｃａｌｉｍａｇｅｆｅａｔｕｒｅｓｅｘｔｒａｃｔｅｄｂｙｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ

6、ｍｏｄｅｌｈａｖｅｓｕｆｆｉｃｉｅｎｔｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｔｉｏｎｆｉｉｒｔｈｅｒｍｏｒｅｔｈｅｌｏｃａｌｉｍａｅｆｅａｔｕｒｅｓｅｘｔｒａｃｔｅｄｕｓｉｎｉｏｌｏｉｃａｌｖｉｓｕａｌｍｏｄｅｌｄｅｍｏｎｓｔｒａｔｅｄｍｕｃｈ，ｇｇｂｇ；ｍｏｒｅｅｘｃｅｅｎｅｎｅｒａｌｉｚａｏｎａｂｉｉｎｎａｕｒａｓｃｅｎｅｗｈｃｏｍｌｉｃａｅｄｂａｃｋｒｏｕｎｄｌｌｔｇｔｉｌｉｔｙｔｌｉｔｐｔｇＫｅｙｗｏｒｄｓ：ｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌｖｉｓｕａｌｎｅｔｗｏｒｋｍｏｄｅｌ

7、；Ｖ4ａｒｅａ；ｉｎｆｅｒｉｏｒｔｅｍｐｏｒａｌｃｏｒｔｅｘ；ｌｏｃａｌｉｍａｇｅｆｅａｔｕｒｅｓ；ｆｅａｔｕｒｅｄｅｓｃｒｉｐｔｏｒ3［］ＳＩＦＴ如何获得判别力更强的图像局部特征描述子ｔｒａｎｓｆｏｒｍ述子由于具有尺度不变性，）描，能是计算机视觉领域的个重要热点，它对于图像在图像中高效率地检测到关键点，是目前图像识Ｉ4［［】建模与重构具有重要的作用］图像局部特征描述别中应用最为广泛的种描述子这些特征描述．2子［］对保持图像旋转的不变性有较好的效果Ｌｏｗｅ子在设计和实现方法上

8、各不相同目的都是，但其提出的尺度不变特征变换ｓｃａｌｅｉｎｖａｒｉａｎｔｆｅａｔｕｒｅ．但是目前已（为了优化图像局部特征的通用性能收稿日期：20140222修回日期：20140619基金项目国家自然科学基金6127236461375122郎波1974，男博；（，）（），士副教授要研究方向为机器学习、