The Making of a Neuromorphic Visual System pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Springer

作者:Christoph Rasche

出品人:

页数:264

译者:

出版时间:2004-11-19

价格:USD 119.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780387234687

丛书系列:

图书标签:

Visual.Circuits
Neuromorphic Computing
Visual Systems
Artificial Intelligence
Machine Learning
Computer Vision
Neuromorphic Engineering
Bio-inspired Computing
Spiking Neural Networks
Cognitive Computing
Robotics

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具体描述

This book presents an approach to the construction of a visual system, which is behaviorally, computationally and neurally motivated. The goal is to characterize the process of visual categorization and to find a suitable representation format that can successfully deal with the structural variability existent within visual categories. The book reviews past and existent theories of visual object and shape recognition in the fields of computer vision, neuroscience and psychology. The entire range of computations is discussed, as are region-based approaches and are modeled with wave-propagating networks. A completely novel shape recognition architecture is proposed that can recognize simple shapes under various degraded conditions. It is discussed how such networks can be used for constructing basic-level object representations. It is envisioned how those networks can be implemented using the method of neuromorphic engineering.</P>

好的，这是一本关于神经形态视觉系统的图书的简介，但内容完全不涉及您提到的那本书的主题： --- 《仿生光学与智能感知：新一代机器视觉系统的理论与实践》第一部分：仿生光学基础与视网膜工程本书深入探讨了模拟生物视觉系统的核心原理，重点聚焦于如何将仿生学概念转化为高性能的机器视觉硬件和算法。我们首先回顾了自然界中复杂视觉系统的演化历程，特别是昆虫复眼结构和脊椎动物单眼的成像特性，并将其抽象为可计算的光学模型。第1章：生物视觉系统中的光子捕获与信息编码本章详细解析了视网膜感光细胞（视杆细胞和视锥细胞）在不同光照条件下的响应机制。不同于传统的CMOS或CCD传感器，生物视网膜对光信号的处理是高度并行和事件驱动的。我们将探讨光子到神经信号的转换过程中的非线性特性，包括暗电流抑制和响应饱和机制。重点分析了视网膜感光细胞层如何实现对高动态范围场景的有效感知，这对于设计能够在复杂光照环境下稳定工作的机器视觉系统至关重要。第2章：复眼光学设计的仿生重构昆虫的复眼提供了极佳的广视角和运动检测能力。本章专注于解析由多个小眼（Ommatidia）构成的复合光学系统。我们将从几何光学和衍射光学角度，分析小眼如何聚焦光线，以及这种结构如何实现对运动方向的快速、低能耗检测。通过有限元分析（FEA）和光学仿真软件，我们将展示如何设计具有特定视场角和分辨率的仿生微透镜阵列，以优化机器视觉设备的体积和功耗。第3章：超灵敏度与低功耗光电转换材料本部分考察了新一代光电转换材料在仿生视觉中的应用。我们对比了传统硅基材料与新兴的钙钛矿、量子点等材料在光响应速度、光谱敏感性以及抗噪声性能方面的优劣。重点在于如何利用材料的内在特性，模仿生物视网膜对特定波长光线的敏感性，从而实现高效的光子捕获，尤其是在微弱光照条件下的性能提升。第二部分：事件驱动感知与时间序列处理传统的机器视觉系统以帧为单位进行信息采集和处理，这在处理高速运动或低延迟要求的场景时效率低下。本部分引入了基于事件的感知范式，模仿生物视觉系统的稀疏、异步信息传输方式。第4章：脉冲神经网络（SNN）在视觉感知中的应用脉冲神经网络（SNN）是实现类脑计算的关键。本章详细阐述了SNN的基本模型，如Integrate-and-Fire（IF）模型及其变体，并将其应用于事件流数据的编码与解码。我们将探讨如何利用SNN来模拟视觉皮层初级区域（V1）对边缘、角点等基本特征的提取过程，强调其在能效上的巨大优势。第5章：动态视觉传感器（DVS）的工作原理与校准动态视觉传感器（DVS）是实现事件驱动感知的核心硬件。本章深入解析了DVS的工作原理，即每个像素点独立地监测亮度变化率（对数亮度增量）并异步地发出事件信号（“ON”或“OFF”）。我们将介绍如何对DVS采集到的稀疏、时间戳数据进行精确的时空校准，以补偿像素间的响应差异和噪声影响。第6章：基于事件流的运动估计与深度恢复事件驱动的传感器对场景中的运动极其敏感。本章专注于如何利用DVS输出的事件流数据，高效地进行光流计算。不同于传统的基于帧差法的算法，事件流算法能够以极高的时间分辨率估计物体的速度和运动轨迹。此外，我们还将探讨如何结合立体DVS系统，通过事件间的时序差异来恢复场景的三维深度信息，实现高精度的即时测距。第三部分：认知功能与高级视觉推理本部分将视角从底层感知提升至高级认知层面，探讨如何利用仿生架构实现对复杂场景的理解和决策制定。第7章：注意力机制与稀疏表征学习在海量视觉数据面前，高效的注意力机制至关重要。本章研究了如何设计具有竞争性和合作性的稀疏编码模型，使系统能够自发地将计算资源集中于场景中最具信息量的区域。我们将介绍基于对比学习和自监督学习的框架，用以训练模型在没有大量人工标注的情况下，自主学习出鲁棒的视觉表征。第8章：具身智能与视觉反馈控制真正的智能系统需要与环境进行实时交互。本章讨论了如何将事件驱动的视觉系统无缝集成到机器人控制回路中。我们将分析视觉反馈在抓取、导航和避障任务中的作用，并展示如何利用低延迟的事件数据驱动，实现对快速变化的物理环境的精确、可靠的反馈控制。这包括对视觉伺服（Visual Servoing）技术的创新应用，以应对高动态环境下的操作挑战。第9章：面向边缘计算的系统集成与优化最终，本书探讨了如何将这些先进的仿生感知和处理技术部署到资源受限的边缘设备上。我们将介绍模型压缩技术（如权重剪枝、量化）和硬件加速器的设计原则，确保高能效比的视觉系统能够在移动平台和嵌入式系统中稳定运行，为下一代自动驾驶、无人机和智能监控系统提供坚实的技术基础。 --- 适用读者：本书面向光电子工程、计算机视觉、机器人学、神经科学交叉领域的科研人员、高级工程师以及研究生。读者应具备扎实的信号处理、光学基础和一定的机器学习背景。本书旨在提供一个从底层物理原理到高级认知算法的完整、系统的知识体系，推动下一代智能视觉技术的发展。