摘要：为了更好地模拟人类视觉系统中的注意力选择,本文提出一种改进型机器人仿生认知神经网络.首先模拟人类视觉皮层结构,在已有模型基础上建立改进型仿生认知神经网络模型;增加位置层（Position Motor,PM）到感受野（Receptive Field,RF）的自上而下（top-down）的视觉注意,同时下颞叶（Inferior Temporal,IT）不再接收全局视觉信息,而改为接收带有自下而上（bottom-up）视觉注意的局部信息,不仅降低数据处理的复杂度,也更加符合人类格式塔心理;最后利用该模型实现机器人复杂背景下目标识别与跟踪.实验结果证明该方法在有效减少数据冗余、缩短处理时间的同时,还可有效提高机器人视觉系统对目标的识别准确率.

关键词：注意力选择 仿生认知神经网络 机器人 视觉 

单位：东南大学仪器科学与工程学院 江苏南京210096