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1. 基于视皮层V1模型的随机点视频序列运动特征提取

邹洪中, 许悦雷, 马时平, 李帅, 张文达

计算机应用 2016, 36 (6): 1677-1681. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.06.1677

摘要（545）

PDF （897KB）（426）

针对复杂场景中视频序列目标运动特征提取困难的问题,借鉴生物视觉系统对视频动态目标的运动感知机制,改进初级视皮层(V1)细胞模型,提出一种基于生物视皮层机制的视频运动特征提取方法。采用时空滤波器与半平方加归一化分别模拟神经元感受野的线性与非线性特性,再通过在输出权值中加入方向选择性调节参数得到普适性的V1细胞模型,从而解决传统模型方向选择性单一、多方向选择能力偏弱的问题。仿真结果表明所提模型模拟输出与生物实验数据较为吻合,能够模拟不同方向选择性的V1细胞,对复杂运动形态的随机点视频序列具有良好的运动特征提取能力。依靠该方法可以为处理特征光流信息提供新的思路,进而实现对视频序列目标的运动特征提取和有效跟踪。

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2. 基于多尺度分块卷积神经网络的图像目标识别算法

张文达, 许悦雷, 倪嘉成, 马时平, 史鹤欢

计算机应用 2016, 36 (4): 1033-1038. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.04.1033

摘要（1055）

PDF （891KB）（1386）

针对图像在平移、旋转或局部形变等复杂情况下的识别问题,提出一种基于非监督预训练和多尺度分块的卷积神经网络(CNN)目标识别算法。算法首先利用不含标签的图像训练一个稀疏自动编码器,得到符合数据集特性、有较好初始值的滤波器集合。为了增强鲁棒性,同时减小下采样对特征提取的影响,提出一种多通路结构的卷积神经网络,对输入图像进行多尺度分块形成多个通路,每个通路与相应尺寸的滤波器卷积,不同通路的特征经过局部对比度标准化和下采样后在全连接层进行融合,从而形成最终用于图像分类的特征,将特征输入分类器完成图像目标识别。仿真实验中,所提算法对STL-10数据集和遥感飞机图像的识别率较传统的CNN均有提高,并对图像各种形变具有较好的鲁棒性。

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