[發明專利]一種生物視覺神經敏感性仿生建模方法

有效

• 申請號: 202010848790.4
• 申請日: 2020-08-21
• 公開（公告）號: CN112053379B
• 公開（公告）日: 2022-08-26
• 發明（設計）人: 陳哲;顧宇鵬;王慧斌;張麗麗;沈潔;劉海韻
• 申請（專利權）人: 河海大學
• 主分類號: G06F30/27
• 分類號: G06F30/27;G06T7/20;G06N3/04
• 代理公司: 南京蘇高專利商標事務所(普通合伙) 32204
• 代理人: 柏尚春

1.一種生物視覺神經敏感性仿生建模方法，其特征在于，包括如下內容：

(1)模擬構建由小葉巨型運動檢測器和方向敏感神經元模型組成的雙通道生物視覺敏感性模型，提取場景中目標深度運動信息和方向運動信息；構建小葉巨型運動檢測器模型的具體過程為：

根據仿生物視覺大腦中小葉巨型運動檢測器的機理及其深度運動感知過程，以視頻的幀序列作為模型的輸入，建立深度運動感知模型，仿生運動感知模型包括深度感受器層、深度興奮層、深度抑制層、深度求和層以及深度輸出層；

所述深度感受器層用于感受視頻圖像的運動變化刺激；該層建模為3D Gabor濾波器，用來模擬生物視覺的感受野特性，同時考慮時空變化信息，如下式所示：

其中，為生成的3D Gabor濾波核，x和y為空域變量，t為時域內的時間變量；

式中，為空間Gabor濾波器；其中，γ為空間縱橫比；σ為空間高斯標準差；和為旋轉操作；υ_c為空間高斯包絡函數沿著移動速度；θ_l為核函數方向；υ_l為核移動速度，取υ_l＝υ_c；λ為正弦函數波長；為相位偏移；

式中，為時域上的高斯函數；其中，μ_t為高斯函數均值；η為時域高斯標準差；u(t)為一個單位階躍函數，用于保證濾波器的因果特性；

產生的刺激響應為：

其中，L(x,y,t)為輸入視頻幀序列的亮度分布；*為卷積；hw[·]表示半波整流操作，δ為半波整流的輸入，該操作與生物視覺機理相符；

深度感受器層的輸出為相位取0和得到的刺激響應的平方和：

深度感受器層的輸出直接送往深度興奮層和深度抑制層；所述深度興奮層以一對一的像素繼續傳遞到深度求和層，如下式所示：

El(x,y,t)＝Pl(x,y,t)

所述深度抑制層則根據側抑制原則以一個延時τ流入深度求和層中對應單元的相鄰單元，如下式所示：

其中，τ為延時；ω_I為r×r側抑制模板矩陣，進行局部抑制；

深度求和層利用側抑制機理對來自深度興奮和抑制層的信號進行求和，如下式所示：

Sl(x,y,t)＝El(x,y,t)-Il(x,y,t)·W_I

其中，W_I為全局抑制權重，T_l為閾值；

深度輸出層采取生物視神經末端的激勵匯聚處理機制，增強目標的深度運動信息，如下式所示：

其中，w_e為激勵匯聚模板矩陣；由此得到小葉巨型運動檢測器的檢測結果；

(2)對運動的深度和方向信息進行融合并加強，突顯目標并抑制無關背景噪聲激勵，完成視頻運動目標的檢測。