模拟哺乳动物大脑中关于视觉观察到的身体的运动的决策过程的系统技术方案

本发明专利技术是一种系统(1)，所述系统通过包括朝向模拟神经元结构的接口的模拟视觉路径来模拟哺乳动物大脑中关于与视觉观察到的身体的身体姿势相关的运动特性的决策过程，所述接口至少将所述观察到的身体的发光信息转换为光流数据流，所述光流数据流传递与所述视觉观察到的身体相关的信息，并且可以在所述模拟神经元结构中处理所述信息，所述系统是前馈系统，并且从所述视觉观察到所述决策按层级包括：所述模拟视觉路径及其接口(3，3L，3R)；模拟局部运动方向检测神经元结构(4，4L，4R)，用于通过感受野来检测运动方向；模拟对立运动检测神经元结构(5，5L，5R)，用于检测至少与展开和收缩相关的对立运动；模拟复杂模式检测神经元结构(6，6L，6R)，用于在整个视觉观察上并且根据所述整个视觉观察的时间期间的演变来全局地检测光流模式，可检测的模式是原型模式；以及模拟运动模式检测神经元结构(7，7LR)，用于检测运动模式，并且提供关于运动特性的决策。根据本发明专利技术，所述模拟运动模式检测神经元结构(7，7LR)的神经元包括遗忘能力，所述遗忘能力是延迟的函数、并且对于每个神经元来说是所述神经元的活动的函数。神经元的活动的函数。神经元的活动的函数。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】模拟哺乳动物大脑中关于视觉观察到的身体的运动的决策过程的系统


[0001]本专利技术涉及一种检测和决策系统，该检测和决策系统模拟哺乳动物大脑中关于视觉观察到的身体的运动的决策过程。

技术介绍

[0002]人类从稀疏的视觉输入中恢复关于移动的活体的信息(例如，身份或活动类型)的强大能力被称为生物运动感知。生物运动感知一直是研究的对象。运动感知是生物的一项重要功能，并且它在从哺乳动物(以及尤其是人类)的基本生存活动到社会生活的许多活动中都有用武之地。已经开发了生物运动感知中涉及的神经元结构及其关系的生物模型。
[0003]到目前为止，已经确定生物运动感知功能中涉及局部运动检测和动态形状线索识别的整合。更准确地，该功能涉及在神经元系统中激活专用于运动信息处理的“背侧路径”、激活专用于形状识别的“腹侧路径”，并且其中，这两条路径的两个输出在颞上沟(STS)处交汇。
[0004]在相关
，已经确定了以下文件：
[0005]‑
(1)YI
‑
ZENG HSIEH等人：“Development of Home Intelligent Fall Detection IoT System Based on Feedback Optical Flow Convolutional Neural Network[基于反馈光流卷积神经网络的家庭智能跌倒检测IoT系统的开发]”，IEEE ACCESS，第6卷，2018年1月1日(2018
‑
01
‑
01)，第6048
‑
6057页。该文件披露了一种标准网络CNN(卷积神经网络)。
[0006]‑
(2)MURUGADOSS R等人：“Universal approximation of nonlinear system predictions in sigmoid activation functions using artificial neural networks[使用人工神经网络在sigmoid激活函数中对非线性系统预测的通用近似]”，2014年IEEE计算智能和计算研究国际会议，IEEE，2014年12月18日(2014
‑
12
‑
18)，第1
‑
6页。该文档披露了对全连接的已知MLP(多层感知)上的非线性内核的修改。
[0007]‑
(3)YIKANG SHEN等人：“Ordered Neurons:Integrating Tree Structures into Recurrent Neural Networks[有序神经元：将树结构集成到循环神经网络中]”，ARXIV.0RG，康奈尔大学图书馆，201奥林图书馆，康奈尔大学，伊萨卡，纽约，14853。该文件披露了一种被称为LSTM(长短期记忆)类型的RNN(循环神经网络)，它是众所周知的并且使用反馈连接。
[0008]然而，他们在非生物机器(尤其是计算机)中的模拟(其试图模仿所涉及的生物结构)所提供的结果并不十分有效，并且与生物的生物运动感知中涉及的真实生物神经元结构所提供的结果不够接近。

技术实现思路

[0009]专利技术人已经开发了一种新的添加了遗忘功能的描述性风险不利贝叶斯模拟模型，该遗忘功能大大改善了模拟系统中的运动感知(即，检测和决策)的结果。而且，在系统中添
加一些特定的运动检测、尤其是顺时针和逆时针旋转检测，已显示出能够进一步改善模拟结果。
[0010]所提出的系统旨在模拟在视觉感受器(眼睛，其可能辅以眼科装置)中、以及眼睛下游的神经元结构中、以及尤其是人类大脑内的视觉皮层的一些神经元结构中进行的视觉信息处理，以便再现特定人类受试者对他/她接收到的视觉信息的内容的决策方式。
[0011]在以下描述中，假设在眼睛和最终眼科装置中处理和转换的视觉信息涉及视觉路径及其接口。在眼睛下游，假设在神经元结构的神经元中处理的视觉信息涉及光流数据流，并且相关的神经元结构在
中通常被称为涉及视觉皮层路径。
[0012]因此，提出了一种前馈风险敏感贝叶斯模拟模型来模仿生物运动感知。所提出的模型是层级的，并且利用与系统必须判定的运动特性相关的所存储/所记忆的原型模式。而且，为了进一步改善结果，利用具有遗忘功能的动态相互抑制的神经元网络来实施所模拟的决策制定神经元。
[0013]必须注意，在本文件中，“检测器”一词被用作等同于“神经元”一词。
[0014]更确切地，本专利技术是一种检测和决策系统，所述检测和检测系统通过包括朝向模拟神经元结构的接口的模拟视觉路径来模拟哺乳动物大脑中关于与视觉观察到的身体的身体姿势相关的运动特性的决策过程，所述模拟视觉路径及其接口至少将所述观察到的身体的发光信息转换为光流数据流，所述光流数据流传递与所述视觉观察到的身体相关的视觉观察信息，并且可以在所述模拟神经元结构中处理所述视觉观察信息，
[0015]所述系统是前馈系统，并且从所述视觉观察到所述决策按层级包括：
[0016]‑
所述模拟视觉路径及其接口，所述模拟视觉路径及其接口被配置为模拟眼睛以及所述至少一只眼睛上的最终眼科装置，
[0017]‑
模拟局部运动方向检测神经元结构，用于通过感受野来检测运动方向，并且从所述接口接收光流数据流，
[0018]‑
模拟对立运动检测神经元结构，用于检测至少与展开和收缩相关的对立运动，并且从所述模拟局部运动方向检测神经元结构接收光流数据流，
[0019]‑
模拟复杂模式检测神经元结构，用于在整个视觉观察中并且根据所述整个视觉观察的时间期间的演变来全局地检测光流模式，并且从所述模拟对立运动检测神经元结构接收光流数据流，可检测的模式是原型模式，以及
[0020]‑
模拟运动模式检测神经元结构，用于检测运动模式，并且从所述模拟复杂模式检测神经元结构接收光流数据流，并且提供关于运动特性的决策。
[0021]根据本专利技术，所述模拟运动模式检测神经元结构的神经元均包括遗忘能力，所述遗忘能力是延迟和所述神经元的活动的函数。
[0022]还应考虑了以下单独的或以其所有可能的技术组合采取的附加手段：
[0023]‑
模拟运动模式检测神经元结构是能够记忆的神经元结构，
[0024]‑
与身体姿势相关的动作特性选自以下各项中的至少一项：移动方向、移动速度、移动位置，
[0025]‑
视觉观察到的身体是活体，尤其是动物或人类身体，
[0026]‑
视觉观察到的身体是机器，尤其是机器人，
[0027]‑
视觉观察到的身体是虚拟身体，
[0028]‑
在检测神经元结构之间传递的光流数据流取决于其来自哪个检测神经元结构而携带不同类型的信息，
[0029]‑
当来自模拟对立运动检测神经元结构时，所述光流数据流可以是特本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种系统(1)，所述系统通过包括朝向模拟神经元结构的接口的模拟视觉路径来模拟哺乳动物大脑中关于与视觉观察到的身体的身体姿势相关的运动特性的决策过程，所述模拟视觉路径及其接口至少将所述观察到的身体的发光信息转换为光流数据流，所述光流数据流传递与所述视觉观察到的身体相关的视觉观察信息，并且可以在所述模拟神经元结构中处理所述视觉观察信息，所述系统是前馈系统，并且从所述视觉观察到所述决策按层级包括：
‑
所述模拟视觉路径及其接口(3，3L，3R)，所述模拟视觉路径及其接口被配置为模拟眼睛以及所述至少一只眼睛上的最终眼科装置，
‑
模拟局部运动方向检测神经元结构(4，4L，4R)，用于通过感受野来检测运动方向，并且从所述接口接收光流数据流，
‑
模拟对立运动检测神经元结构(5，5L，5R)，用于检测至少与展开和收缩相关的对立运动，并且从所述模拟局部运动方向检测神经元结构接收光流数据流，
‑
模拟复杂模式检测神经元结构(6，6L，6R)，用于在整个视觉观察上并且根据所述整个视觉观察的时间期间的演变来全局地检测光流模式，并且从所述模拟对立运动检测神经元结构接收光流数据流，可检测的模式是原型模式，以及
‑
模拟运动模式检测神经元结构(7，7LR)，用于检测运动模式，并且从所述模拟复杂模式检测神经元结构接收光流数据流，并且提供关于运动特性的决策，其中，所述模拟运动模式检测神经元结构(7，7LR)的神经元均包括遗忘能力，所述遗忘能力是延迟和所述神经元的活动的函数。2.根据权利要求1所述的系统，其中，所述模拟对立运动检测神经元结构(5，5L，5R)进一步检测与旋转相关的对立运动。3.根据权利要求1或权利要求2所述的系统，其中，在所述系统中进一步模拟所述系统的内部噪声，并且其中，噪声被添加到从所述模拟复杂模式检测神经元结构(6，6L，6R)输出的所述光流数据流。4.根据权利要求1至3中任一项所述的系统，其中，所述模拟局部运动方向检测神经元结构(4，4L，4R)被配置为检测感受野之间的二维空间中的运动方向，可检测的运动方向为上、下和左、右。5.根据权利要求2结合权利要求1至4中任一项其他权利要求所述的系统，其中，所述模拟对立运动检测神经元结构(5，5L，5R)被配置为检测二维空间中的展开、收缩、顺时针旋转和逆时针旋转。6.根据权利要求1至5中任一项所述的系统，其中，所述模拟复杂模式检测神经元结构(6，6L，6R)包括模拟神经元集合，并且...

【专利技术属性】
技术研发人员：J，
申请(专利权)人：依视路国际公司，
类型：发明
国别省市：