基于視知覺機(jī)制的物體原型表征與應(yīng)用.pdf

1、物體表征和識(shí)別是模仿人類視知覺能力的一個(gè)重要課題，但任務(wù)艱難。為了取得更好的效果，我們需要從人類的視知覺機(jī)制上有所借鑒。人類視知覺是源自于數(shù)億年的進(jìn)化而產(chǎn)生的復(fù)雜系統(tǒng)。人工智能和計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域在模擬人類視覺的應(yīng)用（如物體識(shí)別）上，雖然在近年來取得了不少進(jìn)展，但仍然難以同人類視知覺的能力相匹敵。這就需要我們從神經(jīng)生理學(xué)和認(rèn)知心理學(xué)對(duì)人類視知覺機(jī)制的揭示中獲取靈感。
　　本文結(jié)合了認(rèn)知心理學(xué)模式識(shí)別理論中的成分識(shí)別理論和視覺拓?fù)淅碚摰?/p>

2、學(xué)說的觀點(diǎn)，設(shè)計(jì)出一種更符合人類認(rèn)知原理的、更具有可理解性的原型表征和訓(xùn)練框架:首先借鑒成分識(shí)別理論的觀點(diǎn)，從二維混合高斯函數(shù)出發(fā)，用高斯成分來擬合物體的邊緣圖像，使得物體的表征成分化;進(jìn)而給出在兩幅訓(xùn)練圖像之間匹配對(duì)應(yīng)成分的算法，并以此為基礎(chǔ)，設(shè)計(jì)出從多個(gè)樣本圖中挖掘頻繁出現(xiàn)的成分和成分結(jié)構(gòu)的聚類算法，從而將指定物體的樣本庫中的成分和成分結(jié)構(gòu)信息融合到一個(gè)物體原型之中。不同于計(jì)算機(jī)視覺傳統(tǒng)的自底向上的識(shí)別方法，這種原型機(jī)制借鑒了視覺拓

3、撲理論，用圖或樹的結(jié)構(gòu)描述了物體的大范圍拓?fù)浠蚪Y(jié)構(gòu)信息，因此被應(yīng)用于識(shí)別時(shí)具備了更符合人類認(rèn)知特性的自頂向下的知覺特征。
　　為了驗(yàn)證原型的可理解性與是否更符合人類的認(rèn)知特點(diǎn)，本文還在生成原型之后對(duì)其進(jìn)行重構(gòu)，即根據(jù)原型中所融合出的信息來反向構(gòu)建出成分圖像，以給出一個(gè)可視化的訓(xùn)練結(jié)果之表示。在原型建立完成后，還初步探索了原型在識(shí)別過程中的應(yīng)用:從原型所重構(gòu)出的模板圖像進(jìn)行粗匹配，到考慮更高級(jí)的、帶有自頂向下的識(shí)別特點(diǎn)的成分層面之識(shí)