人类视觉系统超视锐度现象的神经网络数学模型研究

超视锐度是人们熟知的奇特现象,虽然许多视觉研究领域中的专家们对此做了大量的研究,但视觉系统究竟是如何提取超视锐度信息的却仍然是个未解决的问题.本文用简单细胞广义Gabor函数为基本功能单元,以Marr提出的计算理论为框架,建立了一个感受野重叠的,具有比较运算性质的、可解释超视锐度现象的神经网络数学模型.它在空间比较,真实运动和似动三方面较好地描述了已有的一些有关超视锐度现象的心理物理实验结果.     

人眼的阈上调制传递函数

视觉系统的阈上调制传递函数与阈值对比敏感度函数具有明显的区别.但由于阈上测试方法复杂,因而迄今为止阈上调制传递函数的测试数据比阈值对比敏感度函数要少得多.我们应用传统的极限调节法和对比度比配法分别测试了人眼的阈值对比敏感度函数和三种对比度级别的阈上调制传递函数.测试结果表明,一个以DOG(Difference of two Gaussians)函数为基础的函数是一种合理的模型,可由现有阈值对比敏感度函数预测不同对比度和象场亮度级别下的人眼阈上调制传递函激.这个模型也可做为一种有效的人眼生理光学经验公式,用于目视光电成象系统的设计和象质评价.     

一种以准DOG分布为基元的体视匹配算法

本文提出了一种新体视的匹配算法,其特点是:(1)以准DOG分布为基元;(2)以同源性、唯一性、顺序性为约束;(3)本质上是一种协同算法。理论分析和实际计算表明,该算法是合理的,有效的。最近的一些心理物理学结果是支持我们的这个算法的。     

认知功能的神经网络模型

人脑的认知功能是当前许多学科的研究焦点。哲学和心理学历来就把智能和认识过程作为自己的主要研究对象。国际著名人工智能专家、诺贝尔奖获得者H.A.Simon(司马贺)在“人类的认知”一书中指出:“认识论是哲学的根本问题之一,认识论要说明外界信息是怎样存放在脑内的……”。并说:“从历史上看,心理学的研究差不多有一半是关于学习的”。但是,由于智能行为和认知过程的复杂性,直到上世纪末,科学界对其本质知之甚少。     

视觉反差阈值检测的定量模型

一、引言从50年代起,就有人用一维正弦条纹作刺激来研究人的视觉系统的性质。之所以采用条纹刺激,一方面是由于当时设计电视机的实际需要,另一方面则是人们期望用线性系统理论来分析各种视觉现象。例如,Schade把人的视觉系统看成是一个空间滤波器,并测量了它的调制传递函数。 Campbell和Robson曾指出:在人的视觉系统中存在若干空间频率通道,每道的通频带都相当窄,各道在功能上服从线性叠加原理。     

立体图对傅里叶频谱主次成分分析

用空间滤波方法在数字计算机上对立体图对的傅里叶频谱进行了分析。结果表明:对于深度知觉,在频率域内只要有一小段频谱就行了。这一小段约占整个通频带的10%左右,它可以是低频成份,也可以是高频成分。     

适应共振神经网络

本文介绍了S.Grossberg的适应共振神经网络。网络由注意子系统和定向子系统构成,当注意子系统高、低层网络的模式互相调谐时,即发生所谓“共振(resonance)”。这一理论特别强调网络的结构层次,具有深刻的生理、心理背景,因而有比较广阔的应用前途。