仿人脑视皮层机制：高效目标识别新方法

本文主要探讨了一种创新的目标识别方法，旨在解决传统计算机视觉技术中存在的目标特征提取不足和计算复杂度高的问题。该方法深受人脑视觉认知机制的启发，特别是仿照人脑视皮层的工作原理来设计。卷积神经网络(CNN)在其中发挥了关键作用，通过引入Gabor卷积核来提取目标边缘特征，这种设计类似于人眼中的简单细胞感受野，能够有效地捕捉物体的边缘信息。 文章进一步结合了初级视皮层的腹侧通路，模仿大脑处理视觉信息的方式，构建了一种金字塔梯度方向直方图(PHOG)特征提取技术。PHOG特征能够提供对目标的多尺度、方向性的描述，有助于提高识别的准确性。通过这种方式，作者构建了一个基于PHOG特征的仿人脑视皮层识别模型，这个模型能够在保持识别效果的同时，显著降低计算复杂度。 实验部分采用多类支持向量机(SVM)作为分类器，对经过特征提取的向量进行识别性能评估。结果显示，这种仿人脑视皮层机制的目标识别方法在减少计算负担的同时，显著提升了识别精度，这对于计算机视觉领域的实际应用具有重要意义。 该研究不仅展示了人工智能领域对生物智能的借鉴，也体现了深度学习特别是卷积神经网络在目标识别任务中的高效性能优化。此外，文章还强调了研究成果与国家自然科学基金项目的关联，显示了其在科研资助下的理论与实践结合，以及团队成员的专业背景和研究方向，包括李岳云、许悦雷、马时平和史鹤欢四位学者，他们分别在图像处理与模式识别领域有着丰富的经验和深厚的学术造诣。 总结来说，这篇研究论文提供了从人脑视觉机制出发，结合深度学习和生物启发的算法，有效提升计算机目标识别性能的新思路，对于优化计算机视觉任务具有重要的理论价值和实际应用潜力。