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基于類腦計算的目標檢測與跟蹤技術(shù) 版權(quán)信息
- ISBN：9787568294065
- 條形碼：9787568294065 ; 978-7-5682-9406-5
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
基于類腦計算的目標檢測與跟蹤技術(shù) 本書特色
本書系統(tǒng)闡述了人腦視覺信息處理機制的基本原理、主要特性、數(shù)學(xué)建模及算法設(shè)計等。同時，結(jié)合深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）、類腦芯片技術(shù)，給出了基于復(fù)合類腦模型的目標檢測與跟蹤方法及應(yīng)用示例，旨在提高讀者對于類腦人工智能技術(shù)的理解、設(shè)計及實踐能力，為從事類腦人工智能相關(guān)的科學(xué)研究、工程應(yīng)用等工作奠定基礎(chǔ)。
基于類腦計算的目標檢測與跟蹤技術(shù) 內(nèi)容簡介
本書系統(tǒng)闡述了人腦視覺信息處理機制的基本原理、主要特性、數(shù)學(xué)建模及算法設(shè)計等。同時, 結(jié)合深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (DNN) 、類腦芯片技術(shù), 給出了基于復(fù)合類腦模型的目標檢測與跟蹤方法及應(yīng)用示例, 旨在提高讀者對于類腦人工智能技術(shù)的理解、設(shè)計及實踐能力, 為從事類腦人工智能相關(guān)的科學(xué)研究、工程應(yīng)用等工作奠定基礎(chǔ)。
基于類腦計算的目標檢測與跟蹤技術(shù) 目錄
第1章 概述
1．1 常規(guī)目標檢測方法
1．1．1 基于背景建模的目標檢測方法
1．1．2 基于前景建模的目標檢測方法
1．2 常規(guī)目標跟蹤方法
1．2．1 生成式目標跟蹤方法
1．2．2 判別式目標跟蹤方法
1．3 類腦計算模型及應(yīng)用
1．3．1 神經(jīng)工程導(dǎo)向的類腦模型及算法
1．3．2 計算機工程導(dǎo)向類腦模型及算法
小結(jié)
參考文獻
第2章 人腦視覺系統(tǒng)的側(cè)抑制機制及其應(yīng)用
2．1 側(cè)抑制機制及常規(guī)數(shù)學(xué)模型
2．1．1 側(cè)抑制機制
2．1．2 常規(guī)側(cè)抑制模型
2．2 新型側(cè)抑制模型設(shè)計
2．2．1 自適應(yīng)側(cè)抑制模型
2．2．2 演算側(cè)抑制模型
2．3 基于自適應(yīng)側(cè)抑制模型的目標檢測算法
2．3．1 算法設(shè)計
2．3．2 算法流程
2．3．3 實驗及結(jié)果分析
2．4 基于演算側(cè)抑制模型的目標檢測算法
2．4．1 算法設(shè)計
2．4．2 算法流程
2．4．3 實驗及結(jié)果分析
小結(jié)
參考文獻
第3章 人腦視覺系統(tǒng)的感受野機制及其應(yīng)用
3．1 感受野機制
3．1．1 經(jīng)典感受野
3．1．2 非經(jīng)典感受野
3．2 自適應(yīng)感受野模型
3．3 基于自適應(yīng)感受野的紅外目標檢測方法
3．3．1 算法流程
3．3．2 實驗及結(jié)果分析
小結(jié)
參考文獻
第4章 基于脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標檢測方法
4．1 脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
4．1．1 發(fā)展歷程
4．1．2 原理及模型
4．2 新型PCNN模型設(shè)計
4．2．1 ALI-PCNN
4．2．2 Fusion SPCNN
4．3 基于ALI-PCNN的紅外弱小目標檢測與跟蹤方法
4．3．1 算法設(shè)計
4．3．2 應(yīng)用實例
4．4 基于FSPCNN的紅外目標檢測方法
4．4．1 算法設(shè)計
4．4．2 應(yīng)用實例
小結(jié)
參考文獻
第5章 人腦視覺系統(tǒng)的視覺注意機制及其應(yīng)用
5．1 視覺注意機制及常規(guī)數(shù)學(xué)模型
5．1．1 視覺注意機制
5．1．2 常規(guī)視覺注意模型
5．2 新型視覺注意模型
5．2．1 SC視覺注意模型
……
第6章 人腦視覺系統(tǒng)的記憶機制及其應(yīng)用
第7章 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與人腦記憶模型的目標跟蹤算法
第8章 類腦計算平臺及其目標檢測與跟蹤應(yīng)用
1．1 常規(guī)目標檢測方法
1．1．1 基于背景建模的目標檢測方法
1．1．2 基于前景建模的目標檢測方法
1．2 常規(guī)目標跟蹤方法
1．2．1 生成式目標跟蹤方法
1．2．2 判別式目標跟蹤方法
1．3 類腦計算模型及應(yīng)用
1．3．1 神經(jīng)工程導(dǎo)向的類腦模型及算法
1．3．2 計算機工程導(dǎo)向類腦模型及算法
小結(jié)
參考文獻
第2章 人腦視覺系統(tǒng)的側(cè)抑制機制及其應(yīng)用
2．1 側(cè)抑制機制及常規(guī)數(shù)學(xué)模型
2．1．1 側(cè)抑制機制
2．1．2 常規(guī)側(cè)抑制模型
2．2 新型側(cè)抑制模型設(shè)計
2．2．1 自適應(yīng)側(cè)抑制模型
2．2．2 演算側(cè)抑制模型
2．3 基于自適應(yīng)側(cè)抑制模型的目標檢測算法
2．3．1 算法設(shè)計
2．3．2 算法流程
2．3．3 實驗及結(jié)果分析
2．4 基于演算側(cè)抑制模型的目標檢測算法
2．4．1 算法設(shè)計
2．4．2 算法流程
2．4．3 實驗及結(jié)果分析
小結(jié)
參考文獻
第3章 人腦視覺系統(tǒng)的感受野機制及其應(yīng)用
3．1 感受野機制
3．1．1 經(jīng)典感受野
3．1．2 非經(jīng)典感受野
3．2 自適應(yīng)感受野模型
3．3 基于自適應(yīng)感受野的紅外目標檢測方法
3．3．1 算法流程
3．3．2 實驗及結(jié)果分析
小結(jié)
參考文獻
第4章 基于脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標檢測方法
4．1 脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
4．1．1 發(fā)展歷程
4．1．2 原理及模型
4．2 新型PCNN模型設(shè)計
4．2．1 ALI-PCNN
4．2．2 Fusion SPCNN
4．3 基于ALI-PCNN的紅外弱小目標檢測與跟蹤方法
4．3．1 算法設(shè)計
4．3．2 應(yīng)用實例
4．4 基于FSPCNN的紅外目標檢測方法
4．4．1 算法設(shè)計
4．4．2 應(yīng)用實例
小結(jié)
參考文獻
第5章 人腦視覺系統(tǒng)的視覺注意機制及其應(yīng)用
5．1 視覺注意機制及常規(guī)數(shù)學(xué)模型
5．1．1 視覺注意機制
5．1．2 常規(guī)視覺注意模型
5．2 新型視覺注意模型
5．2．1 SC視覺注意模型
……
第6章 人腦視覺系統(tǒng)的記憶機制及其應(yīng)用
第7章 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與人腦記憶模型的目標跟蹤算法
第8章 類腦計算平臺及其目標檢測與跟蹤應(yīng)用
展開全部
基于類腦計算的目標檢測與跟蹤技術(shù) 作者簡介
宋勇，男，北京理工大學(xué)教授，博士生導(dǎo)師，北京理工大學(xué)光電學(xué)院光電儀器研究所所長。國際大學(xué)生類腦計算大賽評委，國家重點研發(fā)計劃／國家自然科學(xué)基金評審專家，中國儀器儀表學(xué)會／中國生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)會分會常務(wù)理事／委員，Joumal of Artificial Intelligence and Technology （JAIT）、《光學(xué)與光電技術(shù)》《兵器裝備工程學(xué)報》編委，北京理工大學(xué)“智能感知工程”專業(yè)帶頭人。長期從事類腦信息處理、智能光電系統(tǒng)、生物交叉信息網(wǎng)絡(luò)等領(lǐng)域的科研與教學(xué)工作。主持國家、省部級科研項目40余項，獲省部級科技進步／技術(shù)發(fā)明獎各一項，發(fā)表SCI/EI論文100余篇，出版學(xué)術(shù)專著2部，授權(quán)／申請國家發(fā)明專利、軟件版權(quán)50余項。 郝群，女，北京理工大學(xué)特聘教授、光電學(xué)院院長，長春理工大學(xué)副校長（掛職）。科技部重點領(lǐng)域創(chuàng)新團隊負責人，教育部跨世紀優(yōu)秀人才，北京市教學(xué)名師，全國“巾幗建功”標兵。長期從事新型光電成像傳感技術(shù)和光電精密測試技術(shù)領(lǐng)域教學(xué)和科研工作，主要研究方向包括新型光電成像技術(shù)、仿生光電感測技術(shù)等。主持國家自然科學(xué)基金／重點項目等國家項目多項，獲得省部級技術(shù)發(fā)明一等獎2項，發(fā)表SCI論文80余篇；出版專著3部，授權(quán)國家發(fā)明專利80余項。 李國齊，男，清華大學(xué)精密儀器系、清華大學(xué)類腦計算中心副教授，博士生導(dǎo)師， 《控制與決策》編委，國際期刊Frontiers in Neurosclence：Neuromorphic Engineering副主編。主要研究方向為類腦計算與類腦智能，作為負責人承擔多項國家自然科學(xué)基金和科技部重點研發(fā)項目，在Nature、Proceedings of the IEEE、IEEE TPAMI等人工智能領(lǐng)域期刊和會議發(fā)表論文100余篇。曾獲北京市自然科學(xué)基金優(yōu)秀青年人才、北京市智源人工智能研究院“智源學(xué)者”稱號和中國指揮與控制學(xué)會科學(xué)技術(shù)進步一等獎。
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