视觉运动信息实时处理和反馈控制神经网络研究

将德国Reichardt的蝇视觉图形—背景相对运动分辨模型发展为适于灵长类动物和人视觉的视觉图象—背景相对运动分辨模型，提出视觉残象在运动信息加工中可能起重要作用，对解决孔径问题提出新看法；提出说明视觉伪装和反伪装现象可能机理的神经网络模型；将小波变换与EMD模型相结合，提出视觉运动快速算法模型。通过改造与完善视觉运动实时计算神经网络系统，降低噪声，增强抗干扰，初步解决装置的稳定性问题，由实时运动矢量场的非线性整合，检测出定性正确的运动目标方向，实现对运动目标的反馈跟踪。运动图象检测的分辨率和噪声水平优于美国Mead实验室90年代初水平，已在中国科学等发表10篇论文。对理解大脑的功能和发展高新技术产业有重要意义。