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Foreword
Preface
1Introduction
1.1ArtificialAutonomousSystems
1.2NeuralComputationandAnalogIntegratedCircuits
2VisualMotionPerception
2.1ImageBrightness
2.2CorrespondenceProblem
2.3OpticalFlow
2.4MatchingModels
2.5FlowModels
2.6OutlineforaVisualMotionPerceptionSystem
2.7ReviewofaVLSIImplementations
3OptimizationNetworks
3.1AssociativeMemoryandOptimization
3.2ConstraintSatisfactionProblems
3.3Winner-takes-allNetworks
3.4ResistiveNetwork
4VisualMotionPerceptionNetworks
4.1ModelforOpticalFlowEstimation
4.2NetworkArchitecture
4.3SimulationResultsforNaturalImageSequences
4.4PassiveNon-linearNetworkConducatances
4.5ExtendedRecurrentNetworkArchitectures
4.6Remarks
5AnalogVLSIImplementation
5.1ImplementationSubstrate
5.2Phototransduction
5.3ExtractionoftheSpatio-temporalBrightnessGradients
5.4SingleOpticalFlowUnit
5.5Layout
6SmoothOpticalFlowChip
6.1ResponseCharacteristics
6.2Intersection-of-constraintsSolution
6.3FlowFieldEstimation
6.4DeviceMismatch
6.5ProcessingSpeed
6.6Applications
7ExtendedNetworkImplementations
7.1MotionSegmentationChip
7.2MotionSelectionChip
8ComparisontoHumanMotionVision
8.1Humanvs.ChipPerception
8.2ComputationalArchitecture
8.3Remarks
AVariationalCalculus
BSimulationMethods
CTransistorsandBasicCircuits
DProcessParametersandChipsSpecifications
References
Index2100433B
本书分析了视觉运动感知的计算问题、模拟网络的优化方法等,最有特色处在于从大规模集成电路实现的角度分析了视觉运动处理的原理和算法,可以借助大规模集成电路的高集成度、低成本等优势,进行模拟的并行视觉运动感知。
计算神经系统科学是一个正在兴起的研究领域,近年来已经成为许多国家政府资助的研究方向,吸引着许多青年研究人员。本书分析了视觉运动感知的计算问题、模拟网络的优化方法等,最有特色处在于从大规模集成电路实现的角度分析了视觉运动处理的原理和算法,可以借助大规模集成电路的高集成度、低成本等优势,进行模拟的并行视觉运动感知。
本书的专业性很强,所涉及的问题非常前沿,属于交叉学科,极具发展潜力,其权威性不言而喻。对于从事神经网络、人工智能、控制理论的等领域的研究者,本书有很大的参考价值。在我国,这方面的研究还处于起步阶段,本书提出的视觉运动集成电路实现方法无疑是一种崭新的思路。
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影印版大多为英文书籍或者是古籍。
第一种解释:
影印版就是对原版原封不动的 copy ,版权还是为原书的版权 。由于在本地印刷,可以省一堆费用,所以价格比买原书要便宜得多(有时只是货币单位不同)。
第二种解释:
得到此书的影印授权后,将整本书完全按照原出版社的原书影印过来,再以原出版社的名义出版,就得注明是“影印版”。
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