TA的每日心情 | 开心
2020-8-28 15:14 |
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摘 要： 为了更好地模拟人类视觉系统中的注意力选择，本文提出一种改进型机器人仿生认知神经网络．首先 模拟人类视觉皮层结构，在已有模型基础上建立改进型仿生认知神经网络模型；增加位置层（ＰｏｓｉｔｉｏｎＭｏｔｏｒ，ＰＭ）到感受 野（ＲｅｃｅｐｔｉｖｅＦｉｅｌｄ，ＲＦ）的自上而下（ｔｏｐｄｏｗｎ）的视觉注意，同时下颞叶（ＩｎｆｅｒｉｏｒＴｅｍｐｏｒａｌ，ＩＴ）不再接收全局视觉信息，而 改为接收带有自下而上（ｂｏｔｔｏｍｕｐ）视觉注意的局部信息，不仅降低数据处理的复杂度，也更加符合人类格式塔心理； 最后利用该模型实现机器人复杂背景下目标识别与跟踪．实验结果证明该方法在有效减少数据冗余、缩短处理时间的 同时，还可有效提高机器人视觉系统对目标的识别准确率． * Q& O# u6 |% Z# v8 X
, v. ]# D% c4 K4 a, p+ z- c0 G" k/ ]关键词： 注意力选择；仿生认知神经网络；机器人；视觉
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近 年来机器视觉已成为机器人技术研究工作中的 热点之一．传统方法是先对视觉图像进行特征提取，再 利用以”最佳划分“为目标的模式识别方法，来区分不同 图像．然而研究人员已不满足基于任务编程的机器人视 觉实现，而是想让机器人具有类人思维模式，具有学习 能力和“认知”功能．仿生神经网络就是实现了对人的大 脑基本结构的模拟，一定程度上模拟人类视觉系统，提 高机器人的自主认知能力．王守觉［１］以认识事物而不是 区分事物为目的，提出仿生模式识别方法，来完成目标 识别；刘炳尧［２］提出基于概念空间学习认知的机器人目 标识 别 方 法，使 机 器 人 具 有 一 定 的 认 知 功 能；Ｒａｂｉ ｎｏｖｉｃｈ［３］基于仿生原理建立认知结构模型模拟思考过 程．这些方法均在功能上更接近人类对事物的识别过 程．
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一种改进型机器人仿生认知神经网络.pdf
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发表于 2021-3-4 10:44
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