典型文献
脑启发的视觉目标识别模型研究与展望
文献摘要：
视觉目标识别是计算机视觉领域中最基本、最具有挑战性的研究课题之一.由于灵长类出色的视觉目标识别能力,对其神经功能机理的研究可能为类脑视觉带来革命性的突破.旨在系统地回顾最近在计算神经科学和计算机视觉交叉领域的工作,研究当前基于脑启发的目标识别模型及其依据的视觉神经机制.从认知功能和皮层动力学方面总结了灵长类视觉目标识别机制的基本特征和主要贡献;根据技术架构和开发方式总结了基于大脑启发的目标识别模型及其实现类脑目标识别的优缺点.进一步对人工神经网络与视觉神经网络进行相似性分析,研究了当前流行的CNN视觉基准模型在生物学上的可信性.总结了当前视觉目标识别常用的实验设计条件和数据分析方法,可以作为一个研究人员进行视觉目标识别研究时权衡时机和条件的使用指南.
文献关键词：
类脑视觉;目标识别模型;神经机制;深度神经网络
中图分类号：
作者姓名：
杨曦;闫杰;王文;李少毅;林健
作者机构：
西北工业大学 航天学院,西安 710072;空军军医大学 放射科 陕西省功能与分子影像重点实验室,西安 710038;西北工业大学 无人系统技术研究院,西安 710072
文献出处：
引用格式：
[1]杨曦;闫杰;王文;李少毅;林健-.脑启发的视觉目标识别模型研究与展望)[J].计算机工程与应用,2022(07):1-20
A类：
B类：
脑启发,目标识别模型,研究与展望,计算机视觉,研究课题,于灵长,灵长类,出色,识别能力,神经功能,功能机理,类脑视觉,革命性,近在,计算神经科学,交叉领域,视觉神经,神经机制,认知功能,皮层,识别机制,技术架构,开发方式,人工神经网络,相似性分析,可信性,实验设计,数据分析方法,使用指南,深度神经网络
AB值：
0.365681
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