无论是生物视觉还是计算机视觉,形状都是一类非常重要的视觉特征。计算机视觉中形状特征表示和抽取的复杂性,以及生物视觉形状线索加工的有效性形成鲜明的对比。近年来,生物视觉信息处理机制和模型,以及生物机制启发式算法吸引着越来越多研究者的关注。本项目借鉴神经科学和信息科学的最新研究成果,应用机器学习工具,研究生物视觉系统形状视觉通道中初级、中级视皮层神经细胞的形状加工机制和计算模型,探索该类模型在基于内容的图像检索中特征抽取方面的应用。主要的研究内容有V1区简单细胞的自适应编码模型,复杂细胞的非线性、平移不变性形状特征加工模型,和V2、V4区神经细胞的中等复杂度形状加工模型;基于视神经细胞特征加工模型的形状特征方法,以及它们在图像检索中的应用。本项目基于机器学习的神经建模方法将为神经科学探索新的技术手段,同时,本项目生物机制启发式的机器视觉算法研究将为人工智能的发展开辟新的路线。