《生物視覺信息處理機制建模及形狀目標識別》是依託中國人民解放軍國防科技大學，由胡德文擔任項目負責人的重點項目。
基本介紹
- 中文名：生物視覺信息處理機制建模及形狀目標識別
- 項目類別：重點項目
- 項目負責人：胡德文
- 依託單位：中國人民解放軍國防科技大學
中文摘要,結題摘要,
中文摘要
利用微電極陣列、光學成像等現代神經科學手段，研究生物視覺皮層從V1區到下顳(IT)區的信息處理過程，探索視覺感知不變性的和特徵組織等生物視覺特有現象的內在關鍵神經機制；立足實驗研究，發展和集成現有的視覺神經計算模型(如3D Laminart、Poggio的HMax分層模型等)，結合國際上關於視覺生理與心理研究的最新實驗現象、分析與結論，進行生物視覺信息處理和形狀目標識別理論的總體研究，構建一個能夠在相當程度上反映生物大腦處理視覺信息機理的視覺計算模型及相應的計算機系統。使得所建立的模型 1、對視覺信息處理的各個階段所採用的機制符合視覺神經生理機制的基本實驗結論；2、與視覺心理實驗現象相吻合，具有自發特徵組群能力和對亮度、變形、旋轉、尺度、運動等具有不變性；3、有通用性，能處理含不同模式特徵的自然景物圖像。通過上述實驗、理論分析和建模等工作，為自然場景理解和形狀目標識別提供方法學支持。
結題摘要
本項目對生物視覺信息處理和目標識別理論及其套用進行研究，主要成果有：1、在視覺信息處理、視覺神經生理機制等方面進行了深入的研究，設計了不同的實驗範式。利用細胞內記錄和染色技術，在國際上首次發現了“初級視皮層神經元”具有易化與抑制兩種調製作用的神經元的形態學差異；提出了瞬間目標識別技術，其注意野 (FA) 範圍可達200x240，注意野 (FA) 中心的精度可達90%以上；實驗研究了貓初級視皮層神經元感受野和整合野特徵隨刺激對比度發生的變化，為視覺感知和目標識別提供視覺機理基礎；2、在基於生物視覺原理的計算機視覺模型方面，進行了清醒猴初級視皮層神經元的抑制性整合野的特性實驗；基於神經節細胞及LGN神經元特性，提出了非經典感受野去抑制特性的圖像去噪模型，及顏色恆常性模型；基於V1神經元非經典感受野，提出了空間非對稱性的輪廓提取模型；研究了視皮層細胞功能集群特性分布的計算模型與套用。所提出模型已套用到圖像目標識別，可增強目標圖像邊緣、提高信噪比、提升目標輪廓檢測的精度等。3、在目標與場景識別方面，提出了一種有效的圖拓撲結構，並套用於基於圖論的圖像分割；研究了具有自發特徵組群能力和光照、旋轉、尺度等不變性的特徵描述子及其識別方法；針對場景分類和目標識別的特點，分別提出GBPWHGO和GLID兩種圖像局部特徵描述子；提出了基於低層特徵建模的自然場景分類方法、基於局部特徵建模的圖像分類識別等一系列創新方法。本項目實施過程中，項目組在Cerebral Cortex (IF=6.544), NeuroImage (IF= 5.895), IEEE Transactions, PLOS ONE, Pattern Recognition, 《中國科學》等SCI期刊發表 (含已錄用) 論文35篇。培養研究生16名，獲授權國家發明專利10項，獲湖南省自然科學獎一等獎，獲2012年度國家自然科學獎二等獎，獲國際機器視覺任務競賽 (ImageCLEF’2011) 第二名、國際視覺目標分類挑戰賽 (VOC’2011) 行為組亞軍。項目組通過積極參與相關領域主流國際會議、邀請國外專家訪問等方式，與國外同行進行了深入的學術交流與合作。
