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AI圖像處理的生物視覺原理與機器模擬

發(fā)布時間：2024-08-04 19:04:18 瀏覽量：188次

卷積神經網絡（CNN）是為處理圖像數(shù)據(jù)而設計的神經網絡，在很大程度上受到生物視覺系統(tǒng)結構和功能的啟發(fā)，尤其是哺乳動物大腦中初級視覺皮層的組織方式。以下是該神經網絡的兩個關鍵組件卷積核與匯聚層所涉及的仿生學原理詳細描述：

一 卷積核（感受野）

1 仿生學原理

在生物視覺系統(tǒng)中，神經元并不獨立響應整個視野中的所有信息，而是對局部區(qū)域敏感。例如，簡單細胞(simple cell)在初級視覺皮層中被發(fā)現(xiàn)僅對特定方向和頻率的邊緣特征有響應，這種局部處理和選擇性響應機制是卷積核概念的基礎。

卷積核在CNN中模擬了這種生物神經元的感受野，每個卷積核在圖像上滑動并執(zhí)行元素級別的乘加運算，提取如邊緣、角點、紋理等局部特征。不同的卷積核可以學習到不同類型的特征，對應于生物視覺系統(tǒng)中神經元對不同視覺特征的偏好。

2 哲學思想

卷積過程體現(xiàn)了從整體到部分再到抽象的哲學思考，通過不斷分解圖像的空間結構，將復雜的信息逐步轉化為可識別的基本組成單元，從而實現(xiàn)高級別的模式識別和理解。

3 機器實現(xiàn)

讓我們用互相關運算中的圖為例來解釋感受野： 給定2×2卷積核，陰影輸出元素值19的感受野是輸入陰影部分的四個元素。 假設之前輸出為Y，其大小為2×2，現(xiàn)在我們在其后附加一個卷積層，該卷積層以Y為輸入，輸出單個元素z。 在這種情況下，Y上的z的感受野包括Y的所有四個元素，而輸入的感受野包括最初所有九個輸入元素。 因此，當一個特征圖中的任意元素需要檢測更廣區(qū)域的輸入特征時，我們可以構建一個更深的網絡。

輸入和卷積核的二維互相關運算

二 匯聚層（全局敏感）

1 仿生學原理

生物視覺系統(tǒng)具有空間不變性特性，即使物體的位置、大小變化，我們仍然能夠識別出相同的物體。在CNN中，匯聚層實現(xiàn)了這一目標，通過計算子區(qū)域的最大值、平均值或者其它統(tǒng)計量，減少輸入數(shù)據(jù)的空間維度，同時保持關鍵特征不變。類似于生物視覺皮層中復雜細胞(complex cell)的工作原理，這些細胞對位置變化有一定的容忍度，它們對某個特征的方向或頻率響應不隨該特征的小范圍移動而改變。

2 哲學思想

匯聚層提供了不同層次的抽象，隨著網絡深度的增加，每一層的匯聚操作都進一步增強了對底層細節(jié)的忽略以及對更高層級語義特征的關注，這反映了認知過程中逐漸抽象化和概念化的思路。有助于提高模型對于輸入數(shù)據(jù)微小變化的穩(wěn)健性。

3 機器實現(xiàn)

我們學習任務通常與全局圖像問題有關(例：圖像是否包含一只貓)，所以最后一層應該對最初的整個輸入具有全局敏感性。通過逐步聚合信息，生成越發(fā)粗糙的映射，最終實現(xiàn)學習全局表示的目標，同時將卷積涂層的又是保留在中間層。

當檢測較底層特征時，我們希望這些特征保持某種程度上的平移不變性。若因為像素的短距離移動導致新圖像的輸出大不相同，則模型的穩(wěn)定性過于差勁。

匯聚窗口從輸入張量的左上角開始，從左往右，從上往下再輸入張量內滑動。在匯聚窗口到達的每個位置，它計算該窗口中輸入子張量的最大值或者是平均值。

匯聚窗口形狀為二乘二的最大匯聚層

總結來說，卷積核和匯聚層在CNN中的設計均借鑒了生物視覺系統(tǒng)的局部感受、特征選擇性和空間不變性等原則，這些仿生學原理與哲學上的分析歸納、抽象表示和不變性追求相輔相成，共同構建了CNN強大的圖像理解和模式識別能力。

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