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摘要：本发明属于图像识别技术领域，具体涉及一种基于仿生视觉与波动增强的图像识别方法，步骤包括基于多尺度Gabor滤波器组和基于相似性度量的自适应增强机制，建立仿生视觉网络模型；建立基于自监督学习的预训练模块，对仿生视觉网络模型进行预训练；建立视觉动态注意力模块，并将其加入仿生视觉网络模型中，对仿生视觉网络模型的输出特征分别进行波动增强和注意力加权，并将波动增强和注意力加权后的特征表示进行融合；结合监督对比损失、平衡对数损失和焦点损失，组成综合损失函数，对仿生视觉网络模型进行训练；利用训练好的仿生视觉网络模型，进行图像识别。本发明显著提升了图像识别的准确性、鲁棒性以及对复杂场景的适应性。
主权项：1.一种基于仿生视觉与波动增强的图像识别方法，其特征在于包括以下步骤：S1、基于多尺度Gabor滤波器组和基于相似性度量的自适应增强机制，建立仿生视觉网络模型；S2、建立基于自监督学习的预训练模块，对仿生视觉网络模型进行预训练；S3、建立视觉动态注意力模块，并将其加入仿生视觉网络模型中，对仿生视觉网络模型的输出特征分别进行波动增强和注意力加权，并将波动增强和注意力加权后的特征表示进行融合，其中视觉动态注意力模块包含波动增强视觉模块、动态注意力机制和注意力特征融合模块；S4、结合监督对比损失、平衡对数损失和焦点损失，组成综合损失函数，基于综合损失函数对仿生视觉网络模型进行训练；S5、利用训练好的仿生视觉网络模型，进行图像识别。
权利要求：
百度查询： 山东通广电子股份有限公司 一种基于仿生视觉与波动增强的图像识别方法
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