基于脉冲耦合神经网络的视觉感知模型理论与应用研究

本项目在深入研究脉冲耦合神经网络的工作机理、网络参数确定准则的基础上，结合基于仿生学思想提出的生物学启发模型，建立并形成可应用于计算机视觉和图像处理等领域的视觉感知模型以及理论与算法，为计算机视觉信息处理领域提供一种新的解决思路和解决方法。.首先，从脉冲耦合神经网络运行的工作机理进行理论分析，探讨网络动态行为特性与各参数变化之间的内在关系，在此基础上给出有效的参数确定准则，解决当前工程实际应用中参数确定的难题。其次，根据生物视觉神经细胞非经典感受野的特点，采用仿生学思想，提出适用于计算机视觉的生物学启发模型。最后，探索脉冲耦合神经网络与生物学启发模型的有机结合，创造性建立基于脉冲耦合神经网络的视觉感知模型。建立实验仿真平台，对提出的模型进行可行性和有效性检验，进一步优化模型结构，实现其在图像处理和计算机视觉等领域的应用。.项目成果表现为发表高质量学术论文、申报国家发明专利和培养研究生。