课程文献中心 更多>>

关键词： 数字图像处理   红外   可见光   主成分分析法   脉冲耦合神经网络  

摘要： 针对基于主成分分析与二代小波变换的图像融合算法中鲁棒性不高、融合图像质量较低的问题,提出了基于鲁棒性主成分分析与脉冲耦合神经网络的融合方法。所提出的算法将可见光与红外图像进行二代小波变换,转换为高频与低频信号,接着采用不同的融合策略针对低频和高频信号进行融合。针对低频信号,利用鲁棒性主成分分析法还原低秩矩阵并采用加权平均的融合策略进行融合;针对高频信号,将其送入至脉冲神耦合神经网络中进行融合得到融合后的小波系数。将融合后的小波系数进行逆变换,得到最终融合图像。实验结果表明,相比于基于主成分分析与二代小波变换的图像融合算法,利用所提出的出算法得到的融合图像中熵指标、空间频率指标、结构相似度指标和峰值信噪比指标均得到了不同程度的提升。因此,所提出的算法能够更好地提取目标信息,使融合图像中目标的轮廓边缘更加清晰,同时将提升小波分解出的高频信息利用PCNN进行融合,更加突出细节信息。

关键词： 脉冲耦合神经网络   动态识别   人脸识别  

摘要： 动态人脸识别在实时监控和人员追踪等领域具有广泛应用前景,是目前人脸识别技术的研究热点之一。针对传统人脸识别技术在动态人脸识别应用中识别率不高的问题,提出一种基于背景差分法的改进脉冲耦合神经网络的动态人脸识别方法。利用脉冲耦合神经网络时空总和特性,将脉冲耦合神经网络神经元与人脸图像像素对应,使对不同人脸图像像素产生不同点火序列,通过对图像像素点火序列分析,可以进行不同人脸的区分。对500组动态人脸图像的随机抽取实验表明,改进脉冲神经网络对实际场景中的动态人脸识别性较好,可以较好地对不同人物进行区分,具有稳定鲁棒性。

关键词： 人工神经网络  

ISBN: (纸本)9787111682998

摘要： 本书从对神经网络的概述开始, 讨论基于速率的人工神经网络的应用和训练, 介绍实现神经网络的多种方法, 如从通用处理器到专用硬件, 从数字加速器到模拟加速器。接下来展示了一个为神经网络的自适应动态规划而建立的高能效加速器, 然后是脉冲神经网络的基础概念和流行的学习算法, 以及脉冲神经网络硬件概述。

关键词： 智能车辆   脉冲神经网络   STDP算法   灰色关联分析法   避障控制  

摘要： 为了提高智能小车自动避障控制的精度,本文提出了一种基于脉冲神经网络(SNN)的避障控制模型。该神经网络采用泊松编码方式,使网络模型不仅具有更明确的生物意义,还具有强大的计算能力。本文针对全连接网络结构导致计算量大的问题提出了一种基于STDP规则的稀疏概率连接网络结构,通过实验验证,该结构有效地减少了网络的训练时间,同时还提高了算法的效率和准确率。采用多个超声波传感器探测障碍物的方位,信息经过脉冲神经网络处理后,实现了智能小车对障碍物的安全避障控制。考虑小车与障碍物和目标点的距离、角度以及小车的行驶速度等多种路况,该模型采用灰色关联分析法选取相似路况进行模拟验证。本文分别对基于SNN、支持向量机(SVM)和BP人工神经网络(BP-ANN)的控制模型进行测试和评估。实验结果表明:SNN避障控制模型相比于其他模型有更高的控制精度和适用性,为智能车辆的开发避障控制算法提供了一定的理论依据和应用价值。

关键词： 图像识别   类脑识别   网格细胞  

摘要： 大脑能在较短的时间内以较高的准确率对物体、场景等进行识别;而现有的机器学习算法则可能因图像的微小变化而无法成功识别对象。这主要是因为现有的机器学习算法在识别过程中着重逐层从对象的低级特征提取高级特征,而不能从观察对象的图像中直接提取高级特征。故可建立模型,以Normalized Cross Correlation(NCC)算法对其特征匹配部分进行了区域匹配,通过建立类脑视觉识别记忆模型,对算法的速度、识别率以及对图像灰度变化的鲁棒性进行了仿真分析,验证了算法的可行性,为之后的识别算法提供新方向。

关键词： 脉冲神经网络   长短期记忆   BSA   自适应阈值   替代梯度  

摘要： SNN是更具生物可解释性的新型网络模型。针对传统SNN模型表征能力有限,难以应用于实际任务的问题,对SNN处理脑电识别任务进行了研究,提出具有长短期记忆结构的SNN模型。首先采用改进的BSA编码算法处理脑电信号;然后构建具有自适应阈值的脉冲神经元模型;在此基础上,基于PyTorch框架建立结合LSTM结构的SNN模型;最后使用替代梯度的方法克服了脉冲序列不可微分的问题,在保留神经元动态特性的同时基于反向传播方法直接训练SNN。实验结果表明,改进的BSA更具灵活性和可靠性,同时,融合LSTM结构的SNN模型提高了网络的表征能力,在脑电识别任务中取得了与传统深度学习模型可竞争的精度。

关键词： 青年科学家   中国科学院院士   国家重点实验室   脑科学   东京大学   智能技术   研讨交流   脑与认知科学  

摘要： 在“中日高层次科学家研讨交流活动——脑科学”上,中国科学院院士、中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心学术主任、上海脑科学与类脑研究中心主任蒲慕明,中国科学院生物物理研究所脑与认知科学国家重点实验室主任何生,东京大学医学院细胞神经生物学教授冈部繁男等中外专家就脑与类脑智能研究领域合作机会、推动合作的资助形式及青年科学家的培养方面进行了交流与探讨。

关键词： 机器智能   信息技术   深度融合   发展瓶颈   自主学习能力   认知能力  

摘要： 信息技术与神经技术的深度融合有望突破机器智能的发展瓶颈,开发出具有通用认知能力和自主学习能力的类脑智能。

关键词： 大脑神经元   视听效果   科幻电影   服务临床   精神疾病   精神障碍   脑潜能开发   认知行为  

摘要： 数年前,科幻电影《超体》风靡全球,女主角被注射毒药,命悬一线之际,药品竟激发了她大脑的潜力。这导致女主角100%的大脑神经元被激活。电影以其超凡的想象力和震撼的视听效果,使得人脑潜能成为广泛热议的话题。人们不禁要问:人脑的运作机制究竟是怎样的?药物能否促进人脑潜能开发?类脑人工智能真的能实现吗?要回答这些问题,读懂大脑是第一步,也是最关键的一步。多年来,复旦大学类脑智能科学与技术研究院青年研究员贾天野致力于挖掘神经影像遗传学数据,以探索人类认知行为及精神障碍的复杂神经生物学机制,并取得了一系列高水平的、具有国际影响力的研究成果。这一系列的工作成果为最终读懂人脑做了诸多积极探索,为精神疾病的诊疗新方法及类脑智能研究提供了重要的启发思路和理论基础。