一种改进型机器人仿生认知神经网络

senlenced3 · 发表于 2021-3-4 10:44

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摘要：为了更好地模拟人类视觉系统中的注意力选择，本文提出一种改进型机器人仿生认知神经网络．首先模拟人类视觉皮层结构，在已有模型基础上建立改进型仿生认知神经网络模型；增加位置层（ＰｏｓｉｔｉｏｎＭｏｔｏｒ，ＰＭ）到感受野（ＲｅｃｅｐｔｉｖｅＦｉｅｌｄ，ＲＦ）的自上而下（ｔｏｐｄｏｗｎ）的视觉注意，同时下颞叶（ＩｎｆｅｒｉｏｒＴｅｍｐｏｒａｌ，ＩＴ）不再接收全局视觉信息，而改为接收带有自下而上（ｂｏｔｔｏｍｕｐ）视觉注意的局部信息，不仅降低数据处理的复杂度，也更加符合人类格式塔心理；最后利用该模型实现机器人复杂背景下目标识别与跟踪．实验结果证明该方法在有效减少数据冗余、缩短处理时间的同时，还可有效提高机器人视觉系统对目标的识别准确率．

关键词：注意力选择；仿生认知神经网络；机器人；视觉

近年来机器视觉已成为机器人技术研究工作中的热点之一．传统方法是先对视觉图像进行特征提取，再利用以”最佳划分“为目标的模式识别方法，来区分不同图像．然而研究人员已不满足基于任务编程的机器人视觉实现，而是想让机器人具有类人思维模式，具有学习能力和“认知”功能．仿生神经网络就是实现了对人的大脑基本结构的模拟，一定程度上模拟人类视觉系统，提高机器人的自主认知能力．王守觉［１］以认识事物而不是区分事物为目的，提出仿生模式识别方法，来完成目标识别；刘炳尧［２］提出基于概念空间学习认知的机器人目标识别方法，使机器人具有一定的认知功能；Ｒａｂｉ ｎｏｖｉｃｈ［３］基于仿生原理建立认知结构模型模拟思考过程．这些方法均在功能上更接近人类对事物的识别过程．

附件下载：

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reasonant-j · 发表于 2021-3-4 13:13

仿生认知神经网络

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[毕业设计] 一种改进型机器人仿生认知神经网络

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