Введение
1 Анализ существующих биологически подобных моделей зрительного восприятия 15
1.1 Особенности биологической зрительной системы 15
1.2 Отображение биологических особенностей неокортекса в моделях распознавания объектов на изображениях 20
1.3 Модель иерархической временной памяти 26
1.4 Преимущества и недостатки модели 40
1.5 Цель и задачи исследования 42
1.6 Основные результаты и выводы по главе 1 43
2 Модификация модели ивп для задачи распознавания объектов на изображениях 45
2.1 Применение генетического алгоритма для подбора настроечных параметров сети 46
2.2 Выбор наилучшей структуры сети 51
2.3 Обучение сети 53
2.4 Распознавание в сети 76
2.5 Предобработка изображений 79
2.6 Моделирование саккадных движений 82
2.7 Основные результаты и выводы по главе 2 82
3 Программное обеспечение для распознавания объектов на изображениях иерархической временной сетью 84
3.1 Разработка ПО для задачи распознавания объектов на изображениях 84
3.2 Приложение, реализующее генетический алгоритм 89
3.3 Библиотека фильтров Габора 92
3.4 Библиотека сети ИВП з
3.5 Распараллеливание отдельных частей программы 114
3.6 Программа распознавания статических изображений 115
3.7 Программа распознавания объектов в видеопоследовательности GestureRecognition 120
3.8 Основные результаты и выводы по главе 3 125
4 Тестирование и применение разработанных алгоритмов и программных средств для распознавания объектов на изображениях 126
4.1 Описание тестируемых выборок 126
4.2 Параметры сети 130
4.3 Параметры для фильтра Габора 132
4.4 Тестирование сети 132
4.5 Основные результаты и выводы по главе 4 140
Заключение 141
Обозначения 143
Список сокращений
