大脑皮层的感知机理

大脑皮层的感知机理

大脑皮层的感知机理

当动物萎靡不振,昏昏欲睡时,它们的大脑是否也处于混沌状态?以色列研究人员在研究了猫的大脑活动后提出,动物即使是闭着眼睛打盹,其大脑也许仍会下意识地产生视觉图像。研究人员称,如果人类也是如此的话,那么,人们喜欢看自己期望看到的东西的这种倾向,也许出自大脑中不断产生的虚幻感觉。

通常,眼睛在察觉到一个细小的斑点时,动物大脑皮层大约几毫米大的区域会兴奋起来,该区域中成千上万的神经细胞立即开始详细了解斑点的性质。垂直的斑点会导致某些神经细胞十分兴奋,而水平或斜向斑点会让另一些神经细胞十分兴奋。于是,不同的斑点在大脑皮层的兴奋区域产生了不同的高度兴奋图案,神经学家称这些大脑皮层图案为“定位图”。人们一直认为,动物合上双眼后,大脑皮层中将不会出现“定位图”,取而代之的是神经细胞的随机活动。

据10月30日英国《自然》杂志网络版报道,以色列魏茨曼科学院塔尔·肯奈特和他的同事通过一项高水平的实验惊奇地发现,猫在昏迷时,其大脑却似乎在系统地扫描内在的图像。实验中,研究人员将电压敏感染料涂在昏迷猫的大脑皮层,利用显微镜,研究人员观察到,染料颜色随着大脑皮层神经细胞电刺激的状态变化而改变,并记录下了猫在昏迷时大脑皮层中自然发生的神经活动。通过比较他们发现,猫昏迷时的神经活动同它在清醒时观察实际景色引起的大脑皮层神经活动类似。

研究人员强调,他们记录的神经活动不是梦,因为该现象发生在大脑初级视觉皮层,这里被认为是被动记录视觉刺激的区域,也就是说,记录的神经活动发生在大脑进行信息处理链的低级阶段,它正好是动物大脑对眼前情景的反映。美国加州大学研究人员达理奥·瑞格奇表示,目前占主导地位的是“自下而上”观点,该观点认为信息只能从眼睛流向大脑中更高的处理中心。肯奈特他们的发现对“自上而下”的感知机制理论是强有力的支持。

然而,研究人员表示,他们还不清楚大脑皮层内在图像的含义,它们也许是最值得注意的记忆、期望或物体的反映。但对人类而言,这种内在的图像甚至可能代表着我们大脑中对周围环境最理想的猜测,但睁开眼后,我们获得的感官刺激也许会随之更新大脑中的猜测。

大脑皮层几个主要的语言区及其语言功能

大脑皮层几个主要的语言区及其语言功能. (2009-11-29 18:28:54) 标签: 杂谈 在语言加工的中枢机制中有几个批层是语言的主要区域:其中起主要作用的有左半球额叶的布洛卡区.颞上回的威尔泥克区和顶一枕叶的角回等.研究这些脑区病变或者损毁造成的语言功能异常,在一定程度上可以说明语言活动的大脑机制. (一)布络卡区. 19世纪60年代,法国医生布洛卡从身体右侧瘫痪,并且患有严重的失语证病人的尸体解剖中发现,病人左额叶部位的组织有严重的病变.根据这个情况他推测语言运动应该定位在第三额回后部.靠近大脑外侧裂处的一个小区.这个脑区就被命名为布洛卡区. 布落卡区病变引起的失语症通常称为运动性失语症或者表达性失语症.患有这种失语症的病人,阅读.理解和书写都不受影响.他知道自己想说什么,但是发音困难,说话缓慢而费力.由于病人的发音器官完整无损,功能正常,因此,语言运动功能的障碍是由布洛卡区(语言运动中枢)的损伤引起的.有人认为,布洛卡区能产生祥细而协调的发音程序,这种程序被送到相邻的运动皮层的颜面区,从而激活嘴.咽.舌.唇和其他与语言动作有关的肌肉.1983年鲁利亚发现,如果布洛卡区受到毁损,就会导致发音程序的破坏,进而产生语言发音的障碍. 在布洛啊区发生病变的情况下,有些病人不能使用代词.连词,不能处理动词的变化,不能使用复杂的句法结构,他们的话语是一种吞吞吐吐的.电报式的语言.布洛卡区损伤还可能出现词语反复现象,这种病理惰性说明了语言调节机制的破坏. 近年来的研究还发现,布洛卡区损伤的病人不仅产生语言运动障碍,而且语言的理解也受到一定程度的损害. (二)威尔尼克区

智能感知人体识别

智能感知人体识别 摘要:先对在线视频信息处理降维,判断视频中是否有目标出现,进行视频信 息的存储或背景更新;然后对视频图像当前帧和背景帧差分检测和当前帧Canny 边缘检测,得到视频目标初始差分边缘模板目标检测、随目标在变化更新模板通过形状和色彩差异确认新目标的出现,进而识别分类。减少处理冗余信息的时间,提高视频目标检测识别效率。 关键词:信息处理降维;差分检测;Canny边缘检测;识别效率 0引言 目前生物识别技术已广泛用于政府、军队、银行、社会福利保障、电子商务、安全防务等领域。例如,一位储户走进了银行,他既没带银行卡,也没有回忆密码就径直提款,当他在提款机上提款时,一台摄像机对该用户的眼睛扫描,然后迅速而准确地完成了用户身份鉴定,办理完业务。这是美国德克萨斯州联合银行的一个营业部中发生的一个真实的镜头。而该营业部所使用的正是现代生物识别技术中的“虹膜识别系统”。此外,美国“9.11”事件后,反恐怖活动已成为各国政府的共识,加强机场的安全防务十分重要。美国维萨格公司的脸像识别技术在美国的两家机场大显神通,它能在拥挤的人群中挑出某一张面孔,判断他是不是通缉犯。 随着技术的进一步成熟和社会认同度的提高,人脸识别技术将应用在更多的领域。 1、企业、住宅安全和管理。如人脸识别门禁考勤系统,人脸识别防盗门等。 2、电子护照及身份证。这或许是未来规模最大的应用,国际民航组织(ICAO)已确定,从2010年起,其118个成员国家和地区,必须使用机读护照,人脸识别技术是首推识别模式,该规定已经成为国际标准。中国的电子护照计划公安部一所正在加紧规划和实施。 3、公安、司法和刑侦。如利用人脸识别系统和网络,在全国范围内搜捕逃犯。 4、自助服务。如银行的自动提款机,如果用户卡片和密码被盗,就会被他人冒取现金。如果同时应用人脸识别就会避免这种情况的发生。 5、信息安全。如计算机登录、电子政务和电子商务。在电子商务中交易全部在网上完成,电子政务中的很多审批流程也都搬到了网上。而当前,交易或者审批的授权都是靠密码来实现,如果密码被盗,就无法保证安全。但是使用生物特征,就可以做到当事人在网上的数字身份和真实身份统一,从而大大增加电子商务和电子政务系统的可靠性。 计算机技术的广泛应用和数字图像技术的发展,数字视频检测和监控系统已经被应用于交通监控、银行系统和流水线产品检测等很多方面。传统的检测和监控是由人在主控室来操纵各路摄像机,或者是摄像机连续不断地工作,将拍摄到的图像视频信号存储起来供以后分析使用。这样就出现以下问题

视觉注意机制理论分析

第2章视觉注意机制理论分析 2.1 引言 随着信息技术的快速发展,数字图像、视频成为信息的重要载体。如何高效地处理和分析图像数据,理解图像内容已经成为当前的研究热点。众所周知,人类可以从复杂的场景中快速地找到我们感兴趣的区域,容易地完成对场景的理解。这是因为人类视觉系统(Human Visual System/HVS)的信息选择策略,利用视觉注意机制引导人眼在海量数据中注视到显著的区域,并分配资源对重要区域优先进行处理[10]。多数情况下,当我们的眼睛接收到来自外界的大量的视觉信息,大脑并不能对所有的视觉信息进行同时,而是删除大部分无用信息,筛选出少许感兴趣的重要信息,优先对这些视觉信息进行处理。 计算机作为目前处理信息最快的工具之一,在计算机图像处理中引入视觉注意机制,不仅可以提高数据筛选能力和计算机的运算速度,还在物体识别、目标跟踪、图像分析与理解等领域具有重要的应用价值,这就为汽车车牌的快速处理提供了一个很好的解决方法。但是目前的计算机视觉与人类的视觉在能力上存在着巨大的差异。视觉注意机制是涉及生物视觉处理等学科交叉领域,生物视觉与计算机视觉进行的学科交流为理论创新带来了新的思路:一个可行的方法是从研究人类的视觉系统(大脑)如何感知和识别外界视觉刺激出发,模拟人的视觉注意机制,建立一种有效的视觉注意计算模型,使计算机拥有人类所具备的观察和理解世界的能力,并将其应用于静态场景、动态场景的感兴趣区域检测及场景分类中。 2.2 人类视觉感知系统 关于人类的视觉感知系统,尤其是人类自身的视觉神经系统,心理学等相关领域专家已经进行了长期的探索和研究。通过深入研究探索,人们发现人类视觉神经系统中的视觉感官信息在人脑中是按照某一固定路径来进行传递的,其输入的是视觉刺激,输出的是视觉感知,主要是由视觉感官、视觉通路、视感觉中枢组织和视知觉中枢组织组成的,其分别负责视觉信息的生成、传送和分析。其中视觉信息分析过程可分为视感觉分析和视知觉分析,如图 2.1所示。

机器视觉测量技术

机器视觉测量技术 杨永跃 合肥工业大学 2007.3

目录第一章绪论 1.1 概述 1.2 机器视觉的研究内容 1.3 机器视觉的应用 1.4 人类视觉简介 1.5 颜色和知觉 1.6 光度学 1.7 视觉的空间知觉 1.8 几何基础 第二章图像的采集和量化 2.1 采集装置的性能指标 2.2 电荷藕合摄像器件 2.3 CCD相机类 2.4 彩色数码相机 2.5 常用的图像文件格式 2.6 照明系统设计 第三章光学图样的测量 3.1 全息技术 3.2 散斑测量技术 3.3 莫尔条纹测量技术 3.4 微图像测量技术 第四章标定方法的研究 4.1 干涉条纹图数学形成与特征 4.2 图像预处理方法 4.3 条纹倍增法 4.4 条纹图的旋滤波算法 第五章立体视觉 5.1 立体成像

5.2 基本约束 5.3 边缘匹配 5.4 匹域相关性 5.5 从x恢复形状的方法 5.6 测距成像 第六章标定 6.1 传统标定 6.2 Tsais万能摄像机标定法 6.3 Weng’s标定法 6.4 几何映射变换 6.5 重采样算法 第七章目标图像亚像素定位技术 第八章图像测量软件 (多媒体介绍) 第九章典型测量系统设计分析9.1 光源设计 9.2 图像传感器设计 9.3 图像处理分析 9.4 图像识别分析 附:教学实验 1、视觉坐标测量标定实验 2、视觉坐标测量的标定方法。 3、视觉坐标测量应用实验 4、典型零件测量方法等。

第一章绪论 1.1 概述 人类在征服自然、改造自然和推动社会进步的过程中,面临着自身能力、能量的局限性,因而发明和创造了许多机器来辅助或代替人类完成任务。智能机器或智能机器人是这种机器最理想的模式。 智能机器能模拟人类的功能、能感知外部世界,有效解决问题。 人类感知外部世界:视觉、听觉、嗅觉、味觉、触觉 眼耳鼻舌身 所以对于智能机器,赋予人类视觉功能极其重要。 机器视觉:用计算机来模拟生物(外显或宏观)视觉功能的科学和技术。 机器视觉目标:用图像创建或恢复现实世界模型,然后认知现实世界。 1.2 机器视觉的研究内容 1 输入设备成像设备:摄像机、红外线、激光、超声波、X射线、CCD、数字扫描仪、 超声成像、CT等 数字化设备 2 低层视觉(预处理):对输入的原始图像进行处理(滤波、增强、边缘检测),提取角 点、边缘、线条色彩等特征。 3 中层视觉:恢复场景的深度、表面法线,通过立体视觉、运动估计、明暗特征、纹理 分析。系统标定 4 高层视觉:在以物体为中心的坐标系中,恢复物体的完整三维图,识别三维物体,并 确定物体的位置和方向。 5 体系结构:根据系统模型(非具体的事例)来研究系统的结构。(某时期的建筑风格— 据此风格设计的具体建筑) 1.3 机器视觉的应用 工业检测—文件处理,毫微米技术—多媒体数据库。 许多人类视觉无法感知的场合,精确定量感知,危险场景,不可见物感知等机器视觉更显其优越十足。 1 零件识别与定位

图象视觉特征的提取与表示

第1章图像视觉特征的提取和表示 1.1引言 图像视觉特征的提取和表示是将图像的视觉信息转化成计算机能够识别和处理的定量形式的过程,是基于视觉内容的图像分类与检索的关键技术,因此,图像视觉特征的提取和表示一直是图像内容分析领域中一个非常活跃的课题。 图像底层视觉特征一定程度上能够反映图像的内容,可以描述图像所表达的意义,因此,研究图像底层视觉特征是实现图像分类与检索的第一步。一般来说,随着具体应用的不同,选用的底层特征也应有所不同,在特定的具体应用中,不同底层视觉特征的选取及不同的描述方式,对图像分类与检索的性能有很大的影响。通常认为,一种良好的图像视觉特征的提取和表示应满足以下几个要求: (1)提取简单,时间和空间复杂度低。 (2)区分能力强,对图像视觉内容相似的图像其特征描述之间也应相近,反之,对于视觉内容不相似的图像其特征描述之间应有一定的差别。 (3)与人的视觉感知相近,对人的视觉感觉相近的图像其特征描述之间也相近,对人的视觉感知有差别的图像其特征描述之间也有一定的差别。 (4)抗干扰能力强,鲁棒性好,对图像大小,方向不敏感,具有几何平移,旋转不变性。 本章重点讨论当前比较成熟的特征提取方法,在此基础上选取合适的特征提取方法,用于图像分类与检索系统的特征提取模块。接下来,将依次介绍颜色,纹理,形状等特征的提取和表示方法,最后对各种特征的特点加以比较。 1.2颜色特征的提取和表示 颜色是图像视觉信息的一个重要特征,是图像分类与检索中最为广泛应用的特征之一。一般来说同一类别的图像之间颜色信息具有一定的相似性,不同类别的图像,其颜色信息具有一定的差异。相对几何特征而言,颜色特征稳定性好,有对大小、方向不敏感等特点。因此,颜色特征的提取受到极大重视并得到深入研究。本章首先介绍几种常用的颜色空间模型,然后介绍各种颜色特征提取和表示方法。

机器视觉测量技术

机器视觉测量技术杨永跃合肥工业大学 2007.3 目录 第一章绪论 1.1 概述 1.2 机器视觉的研究内容 1.3 机器视觉的应用 1.4 人类视觉简介 1.5 颜色和知觉 1.6 光度学 1.7 视觉的空间知觉 1.8 几何基础 第二章图像的采集和量化 2.1 采集装置的性能指标 2.2 电荷藕合摄像器件 2.3 CCD 相机类 2.4 彩色数码相机 2.5 常用的图像文件格式

2.6 照明系统设计 第三章光学图样的测量 3.1 全息技术 3.2 散斑测量技术 3.3 莫尔条纹测量技术 3.4 微图像测量技术 第四章标定方法的研究 4.1 干涉条纹图数学形成与特征4.2 图像预处理方法 4.3 条纹倍增法 4.4 条纹图的旋滤波算法 第五章立体视觉 5.1 立体成像 2 5.2 基本约束 5.3 边缘匹配 5.4 匹域相关性 5.5 从 x 恢复形状的方法 5.6 测距成像

第六章标定 6.1 传统标定 6.2 Tsais 万能摄像机标定法 6.3 Weng ’ s 标定法 6.4 几何映射变换 6.5 重采样算法 第七章目标图像亚像素定位技术第八章图像测量软件 (多媒体介绍 第九章典型测量系统设计分析9.1 光源设计 9.2 图像传感器设计 9.3 图像处理分析 9.4 图像识别分析 附:教学实验 1、视觉坐标测量标定实验 2、视觉坐标测量的标定方法。 3、视觉坐标测量应用实验 4、典型零件测量方法等。

3 第一章绪论 1.1 概述 人类在征服自然、改造自然和推动社会进步的过程中,面临着自身能力、能量的局限性, 因而发明和创造了许多机器来辅助或代替人类完成任务。智能机器或智能机器人是这种机器最理想的模式。 智能机器能模拟人类的功能、能感知外部世界,有效解决问题。 人类感知外部世界:视觉、听觉、嗅觉、味觉、触觉 眼耳鼻舌身 所以对于智能机器,赋予人类视觉功能极其重要。 机器视觉:用计算机来模拟生物(外显或宏观视觉功能的科学和技术。 机器视觉目标:用图像创建或恢复现实世界模型,然后认知现实世界。 1.2 机器视觉的研究内容 1 输入设备成像设备:摄像机、红外线、激光、超声波、 X 射线、 CCD 、数字扫描仪、超声成像、 CT 等 数字化设备 2 低层视觉(预处理 :对输入的原始图像进行处理(滤波、增强、边缘检测 ,提取角点、边缘、线条色彩等特征。 3 中层视觉:恢复场景的深度、表面法线,通过立体视觉、运动估计、明暗特征、纹理分析。系统标定

大脑皮层的感知机理

大脑皮层的感知机理 当动物萎靡不振,昏昏欲睡时,它们的大脑是否也处于混沌状态?以色列研究人员在研究了猫的大脑活动后提出,动物即使是闭着眼睛打盹,其大脑也许仍会下意识地产生视觉图像。研究人员称,如果人类也是如此的话,那么,人们喜欢看自己期望看到的东西的这种倾向,也许出自大脑中不断产生的虚幻感觉。 通常,眼睛在察觉到一个细小的斑点时,动物大脑皮层大约几毫米大的区域会兴奋起来,该区域中成千上万的神经细胞立即开始详细了解斑点的性质。垂直的斑点会导致某些神经细胞十分兴奋,而水平或斜向斑点会让另一些神经细胞十分兴奋。于是,不同的斑点在大脑皮层的兴奋区域产生了不同的高度兴奋图案,神经学家称这些大脑皮层图案为“定位图”。人们一直认为,动物合上双眼后,大脑皮层中将不会出现“定位图”,取而代之的是神经细胞的随机活动。 据10月30日英国《自然》杂志网络版报道,以色列魏茨曼科学院塔尔·肯奈特和他的同事通过一项高水平的实验惊奇地发现,猫在昏迷时,其大脑却似乎在系统地扫描内在的图像。实验中,研究人员将电压敏感染料涂在昏迷猫的大脑皮层,利用显微镜,研究人员观察到,染料颜色随着大脑皮层神经细胞电刺激的状态变化而改变,并记录下了猫在昏迷时大脑皮层中自然发生的神经活动。通过比较他们发现,猫昏迷时的神经活动同它在清醒时观察实际景色引起的大脑皮层神经活动类似。 研究人员强调,他们记录的神经活动不是梦,因为该现象发生在大脑初级视觉皮层,这里被认为是被动记录视觉刺激的区域,也就是说,记录的神经活动发生在大脑进行信息处理链的低级阶段,它正好是动物大脑对眼前情景的反映。美国加州大学研究人员达理奥·瑞格奇表示,目前占主导地位的是“自下而上”观点,该观点认为信息只能从眼睛流向大脑中更高的处理中心。肯奈特他们的发现对“自上而下”的感知机制理论是强有力的支持。 然而,研究人员表示,他们还不清楚大脑皮层内在图像的含义,它们也许是最值得注意的记忆、期望或物体的反映。但对人类而言,这种内在的图像甚至可能代表着我们大脑中对周围环境最理想的猜测,但睁开眼后,我们获得的感官刺激也许会随之更新大脑中的猜测。

视觉感知与智能视频监控技术培训

视觉感知和智能视频监控技术培训 课程大纲: 第1章视频监控系统 1h 1.1 模拟视频监控系统 1.2 数字视频监控系统 1.3 网络视频监控系统 1.4 智能视频监控系统 1.5 视频监控系统抗干扰方法 1.6 视频监控系统防雷设计 【主办单位】中国电子标准协会培训中心 【协办单位】深圳市威硕企业管理咨询有限公司第2章视频传感器 2h 2.1 传感器视频信号 2.2 CCD视频传感器 2.2.1 特种CCD传感器 2.2.2 360度全景摄像机 2.2.3 红外CCD热像仪 2.2.4 CCD传感器镜头 2.2.5 CCD视频时空域采样 2.2.6 ITU656-601规范 2.2.7 ITU1120规范

2.3 CMOS视频传感器 2.4 CIS视频传感器 2.5 视频传感器比较 第3章物理传感器 1h 3.1 雷达传感器 3.2 超声波传感器 3.3 红外传感器 3.4 声音传感器 3.5 振动传感器 3.6 磁开关传感器 3.7 气体传感器 3.8 温度传感器 3.9 湿度传感器 3.10 光电感烟传感器 第4章视频监控网络 1h 4.1 视频远程传输 4.2 视频控制总线 4.3 IP视频传输 4.3.1 流媒体技术 4.3.2 RTP协议 4.3.3 RTSP协议

4.3.4 DDNS协议 4.4 网络摄像机 第5章智能视频监控 1h 5.2 智能视频监控的功能 5.3 智能视频监控的体系结构5.4 智能视频监控的关键技术5.4.1 运动目标检测 5.4.2 运动目标分类 5.4.3 运动目标跟踪 5.4.4 行为分析和识别 5.5 智能视频监控的使用 5.6 智能视频监控的发展趋势第6章运动侦测和目标判别 2h 6.1 运动目标侦测 6.2 运动估计和运动矢量提取6.3 目标判断和分类 6.4 基于物体形状的目标判别第7章人脸检测和识别 2h 7.1 人脸区域检测 7.2 人脸特征提取 7.3 人脸特征匹配 第8章车牌检测和识别 2h

人眼的视觉特性

人眼的视觉特性 1、引言人眼的视觉系统是世界上最好的图像处理系统,但它远远不是完美的。人眼的视觉系统对图像的认知是非均匀的和非线性的,并不是对图像中的任何变化都能感知。例如图像系数的量化误差引起的图像变化在一定围是不能为人眼所觉察的。因此,如果编码方案能利用人眼视觉系统的一些特点,是可以得到高压缩比的。对人眼视觉特性的深入研究及由此而建立的各种数学模型,一直是各种图像数字压缩算法的基础。 2、人眼的视觉特性 人眼对380~780纳米不同波长的光具有不同的敏感程度,称为人眼的视敏特性。衡量描述人眼视敏特性的物理量为视敏函数和相对视敏函数。1)视敏函数在相同亮度感觉的条件下,不同波长上光辐射功率的倒数可以用来衡量人眼对各波长光明亮感觉的敏感程度。称为视敏函数 K(λ)=1/pr(λ) 。2)相对视敏函数实验表明,人眼对波长为555纳米的光最敏感,因此把任意波长的光的视敏函数与最大视敏函数值K(555)相比的比值称为相对视敏函数。 可见光波长 实验表明:视敏涵数的曲线的最大值位于555nm处当

光线微弱向左偏移最大值为507nm处,两者相差近50nm,人眼就相当于带通滤波器,这就表明人眼对亮度变化比较敏感。人眼对于蓝光的视觉灵敏度要比红光和绿光低的多.三条曲线的峰值比为R:G:B=0.54:0.575:0.053(蓝光放大20倍).三条曲线有相当一部分是重叠的.正常观察条件下,人眼得到的是二者的合成的视觉,不能将他们各自的数值区分开来.大脑根据三者的比例,感知彩色的色调和饱和度,而三者的和决定了光的总亮度。 2.1对比灵敏度人眼对亮度光强变化的响应是非线 性的,通常把人眼主观上刚刚可辨别亮度差别所需的最小光强差值称为亮度的可见度阈值。也就是说,当光强I增大时,在一定幅度感觉不出,必须变化到一定值I+ΔI时,人眼才能感觉到亮度有变化,ΔI/I一般也称为对比灵敏度。因此恢复图像的误差如果低于对比灵敏度,即不会被人眼察觉。此外,高频部分在相同的灵敏度阈值下,色差信号Y-R 空间频率只有亮度Y的一半,色差信号Y-B空间频率只有亮度Y的1/4。人眼对于运动图像的对比灵敏度与时间轴上信息的变化速度有关,随着时间轴变化频率的增加,人眼所能感受到的图像信息的误差阈值呈上升趋势,视觉上的这种动态对比灵敏度特性表现为图像序列之间相互掩盖效应。可见

(完整word版)实验三人体感知特性实验.doc=安全人机工程学=湖南工学院

实验三人体感知特性实验 人主要是通过视觉和听觉感知外界信息,通过测试人对声、光、图形等反应时间来验证人的感知特性及其影响因素。 从刺激呈现到反应开始之间的时间间隔叫做反应时,是指刺激和反应的时间间距,是人体完整的反应过程所需的时间。反应时分为3类,即简单反应时、选择反应时和辨别反应时。如果呈现的刺激只有一个,要求被试者做出的反应也只有一个,并且二者都固定不变,这种条件下测得的反应时叫做简单反应时;如果呈现的刺激不止一个,对每个刺激都要求被试者做一个不同的反应,但哪一次出现哪个刺激被试者事先并不知道,该条件下测得的反应时称为选择反应时;如果呈现的刺激不止一个,但要求被试者只对其中一个刺激作一个固定的反应,而对其他刺激则不反应,此条件下测得的反应时称为辨别反应时。 通过对声、光的简单反应时间测定并比较不同刺激条件下的反应时间差异,来验证人体感知特性的部分影响因素。 实验三-1 视、听觉刺激反应时测试 一、实验目的 该实验主要用于人对各种刺激的反应时间的研究。通过测试人的视觉通道受光刺激的反应快慢,测定听觉通道受声音刺激的反应快慢,以及人对声音及光刺激作出反应的准确性,研究影响人的反应时与准确性的因素。在安全人机工程学中,反应时间参数可用于人机系统的设计,合理设计人机界面,缩短反应时间,提高效率,避免失误。也可以用于汽车驾驶员、运动员等心理培训。 掌握各种反应时的测试方法,进一步认识反应时及各种反应时之间的差异;理解各种刺激量性质对反应时的影响。 二、实验原理 感觉器官从刺激呈现开始感受,经神经系统传输、加工和处理,传给肌肉而作用于外界,这些过程都需要时间,其总和就是反应时间,简称“反应时”。 当被试做简单反应测验时,其注意力完全集中于那个将出现的刺激和那个将动作的手指,当刺激来到时,眼睛-大脑-手指之间的神经通路早已准备好了,反应时间就快。 当被试做辨别和选择反应实验时,需要有更多神经通路接通的准备,这时被试辨别、选择时间增加,同时其心理状态比较复杂,会产生焦虑、怀疑等复杂的心理状态,所以反应时间就会延长。辨别、选择所需时间与刺激量的性质有关,通过使用视觉反应测试仪改变刺激量性质,测定人的视觉反应时从而获得影响反应时的因素,为人机信息交互界面设计提供依据。 辨别和选择时间受以下刺激量性质有关: 刺激变量的接收通道:听觉、视觉; 刺激变量的物理性质:大小、形状、颜色、刺激概率、强度等; 刺激的复杂程度:简单图形还是复杂图形、是单一刺激还是复合刺激、信息量、“刺激队”异同等;

视觉检测系统的反馈机制研究

—197— 视觉检测系统的反馈机制研究 罗三定,孙喜梅 (中南大学信息科学与工程学院,长沙 410083) 摘 要:针对现有计算机视觉理论框架在指导视觉问题中很难克服精度差、受噪声影响大、计算复杂性高的问题,提出仿人的闭环视觉系统模型,引入反馈机制和高层知识的指导,并将其应用到车牌定位系统中。研究结果表明,以该模型实现的仿人视觉车牌定位系统容错性好、准确率高,可以有效地解决光照不均、牌照褪色,以及复杂背景干扰等情况下的车牌定位问题。 关键词:计算机视觉;人类视觉;反馈机制;车牌定位 Feedback Mechanism Investigation on Visual Detection System LUO San-ding, SUN Xi-mei (School of Information Science and Engineering, Central South University, Changsha 410083) 【Abstract 】Aiming at poor accuracy affected by noise and high complexity of calculating in computer vision theoretical framework guiding vision,a new humanoid vision of the closed-loop system model is put forward, a feedback mechanism and the guidance of high-level knowledge is introduced, and they are applied to vehicle license plate location system. Results show that the system not only can accurately locate vehicle license plate and have high fault tolerance, but also can effectively solve location problem under the circumstance of uneven illumination, depigmentation or complex environments interferences. 【Key words 】computer vision; humanoid vision; feedback mechanism; vehicle license plate location 计 算 机 工 程Computer Engineering 第36卷 第1期 Vol.36 No.1 2010年1月 January 2010 ·人工智能及识别技术·文章编号:1000—3428(2010)01—0197—04 文献标识码:A 中图分类号:N945.12 1 概述 计算机视觉理论和视觉系统技术之间存在较大距离。现有的视觉系统都是在特定条件或特定知识的指导下,检测特定目标的特征,完成对特定世界的认知。然而,这种从特定认知任务出发的视觉系统对开发者的经验和应用条件过分依赖,适应性和鲁棒性不高。 计算机视觉理论经过40多年的发展,相继出现了一些计算机视觉的理论框架,计算机视觉的研究也从二维发展到三维,从串行发展到并行。文献[1]的视觉计算理论立足于计算机科学,系统地概括了心理生理学、神经生理学等方面已取得的所有重要成果,但该理论并不完善,其所建立的视觉处理框架基本上是一个自下而上、完全由资料驱动的、单向无反馈的系统,并没有足够重视知识的应用。另外,视觉研究是否真的需要重建、信息处理是否全部需要定量完成等,也是存在的问题之一。相对于前者,Lowe 提出了基于知识的视觉理论框架;基于后者有学者提出了基于目的的主动视觉理论框架。基于知识的视觉理论框架尽管引入了反馈,强调高层知识对视觉的指导作用,但它否认计算视觉理论,认为人类视觉只是一个识别过程。主动视觉理论框架是根据Gibson 的生态学理论[2]提出的。主动视觉强调视觉系统应该基于一定的任务和目的,同时视觉系统应该具有主动感知的能力。虽然在目的视觉系统框架中以视觉任务为先导,引入了知识的学习和利用,但是目的视觉理论框架中也缺乏反馈和高层知识的指导。这种无反馈的结构不符合生物视觉系统,同时在视觉问题中将很难克服精度差、受噪声影响大、计算复杂性高的问题,也缺乏对问题和环境的自适应性。 本文从分析人类视觉的特点入手,给出人类视觉系统的并行处理机制模型,在分析该模型及计算机视觉与人类视觉 的差别的基础上,提出仿人的闭环视觉系统模型,并将其应用到车牌分割系统中。 2 闭环反馈视觉检测系统结构 2.1 人类视觉的特点 人类的视觉系统是一个闭环的多重反馈信息处理系统。作为人类视觉的核心,大脑具有高度的视觉信息理解知识与智慧,其特点是能够运用丰富的知识、经验与方法,具备针对性很强的有效信息选择和灵活的处理手段调节能力,能够在先验知识的指导下对信息进行主动获取、合理利用、适时取舍、方法试探、分析评价、实时反馈指导。 人类视觉感知是一个鲁棒性很强的、能抵御实际中各种变形和噪声干扰的具有良好容错性的识别系统。英国科学家Zeki 指出人类视觉系统使用精巧的策略或办法来统一不同性质的信息,即在几个不同水平上相互作用来多级地处理复杂的视觉信息,感知周围多彩生动的视觉世界。在物体某些信息缺失(如褪色、形状残缺)的情况下,人类仍然能够准确无误地识别物体。这是因为人类有先验知识的指导且在其指导下能够进行缺失信息的补充或者依据其他信息进行判断。 虽然当前人类通过视觉感知世界的机理尚不完全清楚,在计算机视觉系统理论中引入知识指导、综合、反馈机制却是非常必要的。 2.2 闭环反馈视觉系统 仿人计算机视觉并不是机械地模仿人类视觉,而是要从系统的处理目的出发,模仿实现人类识别事物的信息处理模 作者简介:罗三定(1955-),男,教授,主研方向:图像处理,工业视觉系统;孙喜梅,硕士研究生 收稿日期:2009-11-05 E-mail :ruiping_sun@https://www.360docs.net/doc/8c1955153.html,

基于人眼视觉特性的图像质量评价方法研究

基于人眼视觉特性的图像质量评价方法研究 刘 江 苏未曰 摘要:本文是在传统图像质量评价模型的基础上,对人眼视觉理论和各种图像质量评价的主客观方法进行分析。利用小波变换与人眼视觉系统的多通道特性相匹配的特点,结合对比敏感度函数的带通特性和DCT域加权处理的方法,建立一个利用MATLAB语言实现的基于人眼视觉特性的图像质量模型评价。 关键词:数字图像;人类视觉系统;小波变换;多通道;对比敏感度 The Methods of Based on the HVS Image Quality Evaluation Liujiang Su Weiyue ABSTRACT: This paper analyzed the human visual theory and the various objective and subjective methods of image quality evaluation, and it is based on the traditional image quality evaluation model. Using the characteristic that wavelet transform match the features of human visual system multi-channel, and combining the characteristics that contrast sensitivity function with the band-pass,and the DCT territory weighting processing, it will use the MATLAB to establish an image quality evaluation model which based on HVS. Keywords: Digital Image; Human Visual System; Wavelet Transform; Multi-channel; Contrast Sensitivity Function 1前言 在遥感影像产品大量应用, 新的影像处理方法不断涌现的同时, 对如何评价遥感影像的质量问题却缺乏全面、客观和统一的方法, 影像质量的好坏常常是依靠观察者的主观感觉, 不但缺乏准确性, 而且也不适应海量数据处理的需要。同时评价方法的非客观与非准确性, 也使提高影像质量成为空谈。遥感影像作为一种产品, 对其质量的评价, 必将随着遥感影像应用的进一步深入而引起越来越多的关注。 2 传统图像质量评价方法 传统的图像质量评价方法可以分为主观和客观两类,主观评价方法主要是主观平均分(MOS),客观方法主要有均方误差(MSE)、峰值信噪比(PSNR)、信息熵。 1、主观评价方法 主观评价方法就是让观察者根据一些事先规定的评价尺度或自己的经验对测试影像按视觉效果提出质量判断,并给出质量分数。在具体作法上,可在一定的光照、视距、分辨率大小等条件下,由一组专家和非专家观察者分别对所评价的同一图像进行打分,然后按照一定的规则得出一个总的评价结果。主观评价主要有两种尺度,即绝对尺度和相对尺度[2],所谓绝对尺度就是对给定影像给出绝对的质量评分结果,而相对尺度就是确定某影像在一批相比较的影像中的相对质量尺度。主观方法相对于客观方法更有说服力,因为图像最终的服务

3D显示视觉感知特性研究

3D显示视觉感知特性研究 人们的日常生活中从外界接收的信息有80%是通过视觉系统获得的。随着信息技术的迅猛发展,人们自然而然地将图像传递作为信息传输的主体。3D显示技术不仅能够为观众提供更逼真震撼的视觉体验,也能为需要立体显示的行业和环境提供极大的便利和支持,例如3D远程手术,3D地图等。3D显示是一个比较广泛的研究领域,涉及到3D显示设备的设计和3D内容的制作等。 对3D显示效果的评价也多集中于显示参数的提高和优化,如超高分辨率,超大视角,高清晰度等等。然而3D显示的最终受众是人类,并且3D技术发展的目标是逼真准确的再现真实场景,因此,应该在提高3D显示性能的同时关注人眼对3D 显示的视觉感知特性,使3D显示更符合人的生理视觉特点,从而让这一技术真正的被大众接纳,进而有更长远的发展。本文针对3D显示视觉感知特性进行研究,主要研究内容和创新点如下:(1)基于3D显示环境的视觉感知特性研究研究要点1:在观看3D内容时,观看者总是处于一种特定的观看环境中,包括观看距离、观看角度、屏幕大小,以及室内的光线设置等。视觉刺激的参数也复杂多变,如色彩亮度、3D内容的复杂程度等。 在以往的研究中这些因素对立体视觉感知的影响通常是由被试者的主观感 受得出(如问卷调查),这种方法虽然在一定程度上可以反映观看环境设置对视觉感知系统的影响,但被试者心理或经验方面的差异会对统计结果造成一定的影响。针对这个问题本文首次提出了用垂直视差的融合能力作为定量评估指标,快速便捷的评估外界观看环境(包括光照、观看距离、屏幕尺寸)以及视觉刺激参数设置(包括背景亮度、3D内容复杂度)对人眼视觉系统造成的影响。通过分析各个因 素间的相关性及对视觉感知能力影响的显著性,为优化3D显示环境提供更贴近 实际显示情况的参考。研究要点2:以往研究中给出的关于垂直视差对立体视觉 感知影响的取值范围比较笼统,并没有充分考虑观看环境对人眼垂直视差融合能力的影响。 本文根据在研究要点1中找出的观看环境对人眼感知造成影响的关键因素(亮度和视网膜成像大小),进行了数据拟合建模,从而使对垂直视差融合能力的 预测更贴近真实测试情况,使评估更具有针对性。(2)人眼对多视点裸眼3D显示器深度信息感知阈值的研究研究要点3:在日常生活中,人眼接收到的视点数是

大脑的解剖结构和功能布鲁德曼分区

大脑的解剖结构和功能——布罗德曼分区系统 布罗德曼分区是一个根据细胞结构将大脑皮层划分为一系列解剖区域的系统。神经解剖学中所谓细胞结构(Cytoarchitecture),是指在染色的脑组织中观察到的神经元的组织方式。布罗德曼分区1909年由德国神经科医生科比尼安·布洛德曼(Korbinian Brodmann)提出。根据皮质细胞的类型及纤维的疏密把大脑皮质分为52个区,并用数字给予表示。Brodmann Area 1, BA1 Brodmann Area 2, BA2 Brodmann Area 3, BA3 位置:位于中央后回(postcentral gyrus) 和前顶叶区。 功能:分别为体感皮层内侧、末尾和前端区,BA1、BA2、BA3共同组成体感皮层; 具备基本体感功能(first somatic sensory area)接受对侧肢体的感觉传入。Brodmann Area 4, BA4 位置:位于中央前回(precentral gyrus),中央沟(central sulcus)的内侧面 功能:初级运动皮层(first somatic motor area),包含“运动小人”(motor homunculus )。 控制行为运动,与BA6 (前)和BA3 、BA2 、BA1、(后)相连,同时与丘脑腹外侧核相连。 体感小人(Somatosensory Homunculus ) 传入体感信息较多的身体区域获得的皮层代表区域较大。比如手部在初级体感皮层中的代表区域比背部的大。体感皮质定位可用“体感小人”(Somatosensory homunculus)来表示。Brodmann Area 5, BA5 位置:位于顶叶前梨状皮质区(梨状皮质piriform cortex为下边缘皮质的组成部分)。 功能:与BA7形成体感联合皮层。 Brodmann Area 7, BA7 位置:位于顶叶皮质顶部,体感皮层后方,视觉皮层(visual area)上方。 功能:将视觉和运动信息联合起来;与BA5形成体感联合皮层;视觉-运动协调功能。 Sensory Areas---------Somatosensory Association Area 位置:位于初级躯体感觉皮层后方(BA5、BA7) 功能:整合各种感觉传入触压觉、其它感觉;利用以往储存的感觉体验。 Brodmann Area 6, BA6

视觉感知异常特征及训练方法

视觉感知异常及训练方法 1.视觉感知异常特征: 视觉是个体获取信息、完成各种行为表达的重要感觉器官。若儿童视觉不稳定,不能再多向度平稳、流畅移动、将会导致阅读中遗漏/添加字词、跳行、前后信息不连贯导致理解错误、做功课费力等现象时常发生。 2.视觉感知运作和联系; 眼球的运动是在6条眼直肌的配合下进行,其准确性既受有关脑神经的直接控制,也会受到来自前庭觉、本体感觉等信息的影响。所以,视觉的感知活动是在多个系统的参与下进行的。 人的视觉感知发育是一个随年龄增长逐渐趋于稳定的过程,稳定的视觉感知是阅读、书写等学习活动以及各种手眼协调活动的基础。 结论:我们要训练儿童的视觉感知能力,需从参与其运作的几大系统着手,即:前庭觉、本体觉。 3.前庭觉训练方法: A,重要性

前庭系统不仅主导着个体的躯体平衡和空间方位感的调控,而且参与对个体各种感觉信息的统整、躯体感知、运动的协调、注意力的调节,对脑功能整体发展有重要的影响,是确保个体正常生活、学习、交往等方面的重要感觉系统。 B.训练的基本方法; ①旋转; 第一:绕身体垂直抽的旋转。(儿童取站立位的身体左/右扭转(脚原地不动),或移动脚达到全身原地旋转,或。。。。。。 第二:绕身体冠状轴的旋转。头部及躯干顺序进行的屈伸活动、身体不倒翁、游泳池中的躯体前后翻滚。 ②滚动; 卧立滚动侧滚。。。 ③起落与震动;跃起下落上下震动,奔奔床、大笼球、弹跳球。 ④骤起急停;起步立定、跑步中停止、折返跑、跳高跳远跳水。 ⑤反射性调正;儿童身体突然收到外力刺激失衡后,身体会对失衡对出调正。走独木桥大喊孩子的名字。 C.训练强度控制;2-3分钟让孩子静息。注意安全。 4.本体感觉功能训练; A.重要性;本体感觉训练对于发展儿童的运动企划、提高动作的精细

从视觉感知智能到视觉认知智能

邓志东教授/博士生导师 清华大学智能技术与系统国家重点实验室 清华大学计算机科学与技术系 清华大学人工智能研究院 michael@https://www.360docs.net/doc/8c1955153.html, 从视觉感知智能到视觉认知智能 2019.10.31 成都2019年第七届输电技术年会

邓志东 清华大学智能技术与系统国家重点实验室教授, 人工智能研究院视觉智能研究中心主任 清华大学计算机系教授,博士生导师。现为中国 自动化学会会士,中国人工智能产业创新联盟专 家委主任,中国自动化学会智能自动化专委会主 任,新兴产业百人会专家等。 ?致力于视觉人工智能研究; ?积极推动“智能+”的跨界融 合发展与产业落地应用实践

提纲O UTLINES 1、人工智能产业生态 2、视觉感知智能成为通用赋能工具与研究范式 3、数据驱动的视觉感知智能面临的主要挑战 4、探索结合数据与知识驱动的视觉认知智能

提纲O UTLINES 1、人工智能产业生态 2、视觉感知智能成为通用赋能工具与研究范式 3、数据驱动的视觉感知智能面临的主要挑战 4、探索结合数据与知识驱动的视觉认知智能

涉及四个维度: 大数据,大计算,算法和应用场景 上游/基础层:大数据,AI 芯片,AI 基础算法,开源代码 框架,AI 基础设施(云-边-端,5G 等) 中游/技术层:视觉引擎,语音引擎,知识引擎 下游/应用层:AI +行业或行业+AI 人工智能产业链划分:

公开评测数据集:视觉物体检测、识别与分割-ImageNet ,MS COCO ,PASCAL VOC-2007 /VOC-2012,Caltech-101,Caltech-256,CIFAR-10,CIFAR-100,MNIST ,US-PS ,SVHN 等; 人脸识别-LFW ,PubFig ,MTFL ,Caltech 人脸数据库,FDDB ,CelebA ,CK+,FER-2013,JAFFE 等;交通标识识别-GTSRB ,TRoM 等 -开放的大数据资源:公开评测数据集是完备大数据,算法性能 仅反映了深度神经网络本身达到甚至超过人类水平的感知能力 产业上游:开放的大数据资源 大数据:真实条件下 有标签的巨量数据

人体的特性参数

人体的特性参数 Revised final draft November 26, 2020

32 人体的特性参数 【大纲考试内容要求】: 熟悉人体特性参数及人的心理因素。 【教材内容】: (二)人体的特性参数 1、人体特性参数 与产品设计和操纵机器有关的人体特性参数很多,归纳起来有如下4类: 1)静态参数 静态参数是指人体在静止状态下测得的形态参数,也称人体的基本尺度,如人体高度及各部分长度尺寸。 2)动态参数 动态参数是指在人体运动状态下,人体的动作范围,主要包括肢体的活动角度和肢体所能达到的距离等两方面的参数。如手臂、腿脚活动时测得的参数。 3)生理学参数 生理学参数主要是指有关的人体各种活动和工作引起的生理变化,反映人在活动和工作时负荷大小的参数,包括人体耗氧量、心脏跳动频率、呼吸频率及人体表面积和体积等。 4)生物力学参数 生物力学参数主要指人体各部分(如手掌、前臂、上臂、躯干(包括头、颈)、大腿和小腿、脚等)出力大小的参数,如握力、拉力、推力、推举力、转动惯量等。 2. 人体劳动强度参数。 (1)能量代谢率。 能量代谢率= 劳动代谢率/基础代谢率 所谓基础代谢率是指劳动者在绝对安静横卧状态下,为维持生命,在单位时间内所需的最低能量消耗量。 劳动代谢率是指劳动者在劳动时的能量消耗量与安静时的能量消耗量之差除以劳动时间。安静时的能量消耗量大体为基础代谢量的120%。能量消耗量可通过测定劳动时呼出气中的O2及CO2的比例,算出劳动者O2的消耗量折算得到。能量代谢率RMR的经验计算公式为:

LogRMR=0.0945x-O.53794 (4—2) log(13.26-RMR)=1.1648-0.0125x (4—3) 式中X——每平方米体表面积每分钟呼气量,即x=每分钟呼气量/每平方米体表面积。按上式分别求出各项劳动与休息时的能量代谢率,分别乘以相应的累积时间,最后得出一个工作日各种活动和休息时的能量消耗值,再把各项能量消耗值总计除以工作日总工时,即得出工作日平均能量代谢谢率。 (2)耗氧量(单位L/min)。 人在作业时因耗能量增加,需氧量也必增多,每分钟的需氧量称为耗氧需。人体每分钟内能供应的最大氧量称为最大耗氧量,正常成人一般不超过3L,常锻炼者可达到4L以上。人的最大耗氧量为: Omax=(56.592-0.398 A)W×10-5 (4—4) Omax可作为允许最大体力消耗的标志。 (3)心率F(单位min-1)。 在其他条件相同时,有时也用心率的变化来评价劳动强度,人的最大心跳速率为: Fmax=209.2—0.94A3:(4-5) d.劳动强度指数I 。 劳动强度指数I是区分体力劳动强度等级的指标,指数大反映劳动强度大,指数小反映劳动强度小。体力劳动强度按I大小分为4级: Ⅰ级(I≤15)为轻劳动; Ⅱ级(I=15~20)为中等强度劳动; Ⅲ级(I=20~25)为重强度劳动; Ⅳ级(I>25)为“很重”体力劳动。 I的经验计算公式为: I=3T+7M (4—8) 式中T——劳动时间率=工作日净劳动时间(min)/工作日总工时(min),%; M——8h工作日能量代谢率; 3——劳动时间的计算系数; 7——能量代谢率的计算系数。 通过以上经验公式计算的I,基本上能正确反映生理负荷大小。

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