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第1章 人类视觉与机器视觉1

1.1人类视觉系统2

1.1.1眼睛3

1.1.2神经系统6

1.1.3处理系统7

1.2计算机视觉系统8

1.2.1摄像机10

1.2.2计算机12

1.2.3图像处理14

1.2.4研究现状分析15

1.3数学系统16

1.3.1 MATLAB软件17

1.3.2图像的数学表示及运算19

1.4小结25

参考文献26

第2章 经典神经反应及其数学表示29

2.1主要目的和基本思想30

2.2神经反应与导出核31

2.2.1预备知识31

2.2.2神经反应与导出核的构建35

2.2.3神经反应的归一化38

2.3神经反应的不变性39

2.4神经反应算法的复杂性43

2.5实验及分析45

2.5.1 MNIST手写数字图像数据库上的实验45

2.5.2手写汉字图像数据库50

2.5.3 Yale人脸图像数据库54

2.6小结56

参考文献57

第3章 局部神经反应及其对图像的特征表示59

3.1局部神经反应方法产生的背景60

3.2局部神经反应算法62

3.2.1符号和说明62

3.2.2方法的提出63

3.2.3局部神经反应和神经反应的区别70

3.3局部神经反应方法的算法分析72

3.3.1局部神经反应方法的不变性72

3.3.2关于范围压缩问题76

3.4实验结果与分析78

3.4.1 MNIST数据库上的实验78

3.4.2在Yale人脸数据库上的实验79

3.4.3 Caltech人脸数据库上的实验80

3.5小结82

参考文献83

第4章 软稀疏编码神经反应及其应用88

4.1研究背景和主要工作89

4.2准备工作及神经反应的矩阵表示93

4.2.1相关记号93

4.2.2神经反应的矩阵表示94

4.3软稀疏编码神经反应96

4.3.1软稀疏编码的动机96

4.3.2软稀疏编码方法98

4.4实验结果及分析101

4.4.1在MNIST数据库上的实验101

4.4.2在Caltech人脸数据库上的实验103

4.4.3在Corel数据库上的实验104

4.5小结106

参考文献107

第5章 特征传导神经反应及其在图像检索中的应用110

5.1基于内容的图像检索111

5.2特征传导神经反应114

5.2.1相关概念与记号114

5.2.2构建特征传导神经反应116

5.2.3特征传导神经反应的算法复杂性118

5.3基于特征传导神经反应的基于内容的图像检索方法120

5.3.1局部底层特征提取121

5.3.2相似性度量122

5.3.3关联性反馈123

5.4实验结果及分析124

5.4.1在Caltech人脸数据库上的实验124

5.4.2在Corel-1000数据库上的实验128

5.5小结133

参考文献134

第6章 神经反应中的模板选择方法137

6.1“自下而上”的模板选择方法139

6.1.1初始模板集的确定139

6.1.2Tu的确定139

6.1.3 Tv的确定141

6.2“自上而下”的模板选择方法144

6.2.1创建初始模板集145

6.2.2二级模板集Tv的构建146

6.2.3一级模板集Tu的构建149

6.3实验结果152

6.3.1在MNIST上的模板选择实验153

6.3.2在Caltech 101上的模板选择实验155

6.3.3在Corel上的模板选择实验158

6.4小结160

参考文献160