• 文献检索
  • 文档翻译
  • 深度研究
  • 学术资讯
  • Suppr Zotero 插件Zotero 插件
  • 邀请有礼
  • 套餐&价格
  • 历史记录
应用&插件
Suppr Zotero 插件Zotero 插件浏览器插件Mac 客户端Windows 客户端微信小程序
定价
高级版会员购买积分包购买API积分包
服务
文献检索文档翻译深度研究API 文档MCP 服务
关于我们
关于 Suppr公司介绍联系我们用户协议隐私条款
关注我们

Suppr 超能文献

核心技术专利:CN118964589B侵权必究
粤ICP备2023148730 号-1Suppr @ 2026

文献检索

告别复杂PubMed语法,用中文像聊天一样搜索,搜遍4000万医学文献。AI智能推荐,让科研检索更轻松。

立即免费搜索

文件翻译

保留排版,准确专业,支持PDF/Word/PPT等文件格式,支持 12+语言互译。

免费翻译文档

深度研究

AI帮你快速写综述,25分钟生成高质量综述,智能提取关键信息,辅助科研写作。

立即免费体验

实时无约束目标识别:一种基于哺乳动物视觉系统的处理流程

Real-time unconstrained object recognition: a processing pipeline based on the mammalian visual system.

作者信息

Aguilar Mario, Peot Mark A, Zhou Jiangying, Simons Stephen, Liao Yuwei, Metwalli Nader, Anderson Mark B

机构信息

Teledyne Scientific Company, Durham, North Carolina, USA.

出版信息

IEEE Pulse. 2012 Mar;3(2):53-6. doi: 10.1109/MPUL.2011.2181025.

DOI:10.1109/MPUL.2011.2181025
PMID:22481747
Abstract

The mammalian visual system is still the gold standard for recognition accuracy, flexibility, efficiency, and speed. Ongoing advances in our understanding of function and mechanisms in the visual system can now be leveraged to pursue the design of computer vision architectures that will revolutionize the state of the art in computer vision.

摘要

哺乳动物视觉系统在识别准确性、灵活性、效率和速度方面仍然是黄金标准。目前,我们对视觉系统功能和机制的理解不断取得进展,现在可以利用这些进展来探索计算机视觉架构的设计,这将彻底改变计算机视觉的现有技术水平。

相似文献

1
Real-time unconstrained object recognition: a processing pipeline based on the mammalian visual system.实时无约束目标识别:一种基于哺乳动物视觉系统的处理流程
IEEE Pulse. 2012 Mar;3(2):53-6. doi: 10.1109/MPUL.2011.2181025.
2
Robust object recognition with cortex-like mechanisms.具有类皮质机制的稳健目标识别
IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell. 2007 Mar;29(3):411-26. doi: 10.1109/TPAMI.2007.56.
3
Cursive word recognition based on interactive activation and early visual processing models.
Int J Neural Syst. 2008 Oct;18(5):419-31. doi: 10.1142/S0129065708001683.
4
Exploring tiny images: the roles of appearance and contextual information for machine and human object recognition.探索微小的图像:机器和人类物体识别中外观和上下文信息的作用。
IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell. 2012 Oct;34(10):1978-91. doi: 10.1109/TPAMI.2011.276.
5
Deep hierarchies in the primate visual cortex: what can we learn for computer vision?灵长类视觉皮层的深层层次结构:我们能从中学到什么计算机视觉?
IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell. 2013 Aug;35(8):1847-71. doi: 10.1109/TPAMI.2012.272.
6
Cortically coupled computer vision for rapid image search.用于快速图像搜索的皮层耦合计算机视觉
IEEE Trans Neural Syst Rehabil Eng. 2006 Jun;14(2):174-9. doi: 10.1109/TNSRE.2006.875550.
7
A high-throughput screening approach to discovering good forms of biologically inspired visual representation.一种高通量筛选方法,用于发现具有良好生物学启发的视觉表示形式。
PLoS Comput Biol. 2009 Nov;5(11):e1000579. doi: 10.1371/journal.pcbi.1000579. Epub 2009 Nov 26.
8
Actions in the Eye: Dynamic Gaze Datasets and Learnt Saliency Models for Visual Recognition.眼动行为:用于视觉识别的动态注视数据集和习得显著模型。
IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell. 2015 Jul;37(7):1408-24. doi: 10.1109/TPAMI.2014.2366154.
9
Computational object recognition: a biologically motivated approach.计算目标识别:一种受生物启发的方法。
Biol Cybern. 2009 Jan;100(1):59-79. doi: 10.1007/s00422-008-0281-6. Epub 2008 Dec 17.
10
Enhancement of perceptually salient contours using a parallel artificial cortical network.
Biol Cybern. 2006 Mar;94(3):192-214. doi: 10.1007/s00422-005-0040-x. Epub 2006 Jan 10.