模拟多尺度交叠感受野的神经网络及其建立方法和应用
发明专利申请公布后的视为撤回
摘要
本发明属于计算机视觉技术领域，具体为一种具有实时特征学习的、模拟生物视觉多尺度交叠感受野的神经网络及其建立方法和应用，该网络可应用于机器视觉学习和认知。通过无监督的学习获得对外界图像的视觉特征，对不同位置和尺度的感兴趣目标，都可找到它在场景中的位置。结合有监督学习的识别分类算法，把它应用在机器视觉上，可以实现对感兴趣的目标进行实时跟踪；应用在行走机器人上，可在不同环境下自主学习和目标追踪。
基本信息
专利标题 ：
模拟多尺度交叠感受野的神经网络及其建立方法和应用
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN1758283A
申请号 ：
CN200510110001.2
公开（公告）日 ：
2006-04-12
申请日 ：
2005-11-03
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
高颖张立明
申请人 ：
复旦大学
申请人地址 ：
200433上海市邯郸路220号
代理机构 ：
上海正旦专利代理有限公司
代理人 ：
陆飞
优先权 ：
CN200510110001.2
主分类号 ：
G06T7/00
IPC分类号 ：
G06T7/00 G06K9/62 G06N3/02
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06T
一般的图像数据处理或产生
G06T7/00
图像分析
法律状态
2007-10-17 ：
发明专利申请公布后的视为撤回
2006-06-07 ：
实质审查的生效
2006-04-12 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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