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公开(公告)号：CN117370858A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311300700.8
申请日：2023-10-09
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/22 , G06F18/2131 , G06N3/049 , G06N3/088
Abstract: 本发明公开了一种神经形态视觉目标识别方法及装置，利用调和平均时间的加权时间表面的多尺度以及层次模型来实现对时空脉冲事件进行时空特征提取，充分利用时间在不同空间尺度上的信息。并通过多尺度层次模型综合考虑了不同空间尺度下的特征提取以及层次间的复杂特征的提取，进而为分类器提供更加具有区分度的特征。最后采用Tempotron神经元的单层脉冲神经网络对特征事件进行分类，通过采用群体编码的多数投票方案提高分类效果，并使用多尺度特征加强脉冲发放性，进而有效解决神经形态视觉的目标识别与分类问题。
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