基于类脑模型与深度神经网络的目标检测与跟踪技术研究

目标检测与跟踪技术广泛应用于交通、医疗、安保和航天等领域.目前，目标检测与跟踪技术面临目标微弱、背景复杂、目标被遮挡等挑战.同时，随着脑科学研究的不断深入，人们对人脑视觉系统的理解逐渐透彻，利用类脑计算解决复杂背景下高精度目标检测与跟踪问题成为相关领域的重要研究方向.本文结合神经工程导向的类脑模型和计算机工程导向的深度神经网络(Deep Neural Networks, DNNs)，提出多种基于类脑模型与深度神经网络的目标检测与跟踪算法，包括：基于演算侧抑制的目标检测算法，基于结构 对比度(Structure Contrast, SC)视觉注意模型的弱小目标检测算法和基于记忆机制与分层卷积特征的目标跟踪算法.实验结果表明，将类脑模型和深度神经网络应用于目标检测和跟踪领域，有利于实现复杂条件下的高精度目标检测和鲁棒性目标跟踪.     

基于GCF-SB视觉注意模型的红外目标检测算法

针对复杂背景、低对比度条件下的红外目标检测，提出了一种基于灰度对比度特征 相似性贝叶斯(GCF SB)模型的红外显著性目标检测算法.建立了一种灰度对比度特征(GCF)模型，该模型利用两个通道分别提取红外图像的灰度特征和对比度特征，然后通过特征融合获得初级显著图；建立了一种基于相似性的贝叶斯(SB)模型，该模型根据初级特征图分别计算目标和背景的先验概率和似然函数，然后利用贝叶斯公式获得最终显著图，进而实现红外图像的显著性目标检测.实验结果表明，所提出算法能够有效抑制复杂背景、低对比度红外图像的噪声，增强对比度，具有较高的检测精度和鲁棒性.