视觉认知计算模型综述_黄凯奇

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1、第26卷第10期模式识别与人工智能Vol．26No．102013年10月PＲ＆AIOct．2013*视觉认知计算模型综述黄凯奇谭铁牛(中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室与智能感知与计算研究中心北京100080)摘要视觉认知计算模型作为联系视觉认知和信息计算的有效手段，其研究涉及到认知科学、信息科学等多个交叉学科，具有复杂性和多样性等特点．为能更好地把握其发展规律，文中从视觉计算角度系统总结视觉认知计算模型，以其两个主要来源为主线分别从生物视觉机制和视觉计算理论回顾视觉认知计算模型的发展．根据其研究的特点

2、，对视觉认知计算模型的发展做出一定评述，并指出视觉认知计算模型的发展必将对计算视觉理论和生物视觉机制产生深远影响．关键词视觉认知，计算模型，生物视觉机制，计算视觉理论中图法分类号TP391ＲeviewonComputationalModelforVisionHUANGKai-Qi，TANTie-Niu(NationalLaboratoryofPatternＲecognitionandCentreforＲesearchonIntelligentPerceptionandComputing，InstituteofAu

3、tomation，ChineseAcademyofSciences，Beijing100080)ABSTＲACTThecomputationalmodelsforvisionhavethecharacteristicsofcomplexanddiversity，astheycomefrommanysubjectssuchascognitionscienceandinformationscience．Inthispaper，thecomputationalmodelsforvisionareinvestigated

4、fromthebiologicalvisualmechanismandcomputationalvisiontheorysystematically．Somepointsofviewabouttheprospectsofthecomputationalmodelarepresented．Thedevelopmentofthecomputationalmodelwillbuildthebridgeforthecomputationalvisionandbiologicalvisualmechanism．KeyWor

5、dsVisualCognition，ComputationalModel，BiologicalVisualMechanism，ComputationalVisionTheory1引言计算机视觉与人类视觉仍存在较大差异．科学家常以“过马路”这个简单的视觉任务为例来说明这一点．现代高速计算机的计算能力已达到相当惊人的计算机视觉的中心任务是采用计算机对图像进程度，但计算机视觉系统却无法指导过马路．很多研行理解和分析来获取有效信息．图像包括单幅图像、究者都将注意力集中在传统的基于统计学习等方法多幅图像和图像序列(即视频图

6、像)．但是，目前的*国家自然科学基金项目(No．61175007)、国家973计划项目(No．2012CB316302)资助收稿日期:2012－09－03;修回日期:2013－05－20作者简介黄凯奇(通讯作者)，男，1977年生，研究员，博士生导师，主要研究方向为计算机视觉、视觉认知计算等．E-mail:kqhuang@nlpr．ia．ac．cn．谭铁牛，男，1964年生，研究员，博士生导师，主要研究方向为计算机视觉、生物特征识别．952模式识别与人工智能26卷上，却忽略一个事实:人类视觉系统大大超过了当前的一

7、些理解(目前视觉认知的研究不再仅围绕初级最优秀的基于统计学习等传统方法的视觉系统．特视皮层的生物模型和计算模型研究，涉及到短时记别在处理一些恶劣环境下的视觉信息时，传统方法忆、学习、整合加工等更深层次的研究，本文仅针对遇到较大困难．鉴于此，如何从视觉认知的角度去研个人理解提出生物模型和计算模型相互影响和结合究和设计计算机视觉算法成为一项迫切而又富有挑的一些看法)，归纳其发展的两条主线:生物视觉机战性的任务．制(以生物学视觉分析为基础的视觉研究往往侧重认知科学及其信息处理方面的研究被列入国际视觉皮层细胞和神经元的感

8、知过程，目前对生物学人类前沿科学计划(HumanFrontierSciencePro-认知过程的理解还没有达到人类所期望的高度，本gram，HFSP)中，被国际上看成是和美国的战略防文也仅是对部分有代表性的工作进行归纳)和视觉御计划、欧洲的尤里卡计划(EurekaPlan)鼎足而立计算理论，从这两方面对较典型的计算模型的发展的3个重要规划．国外几乎所有的一流大学和研究进行