作者：黄庆坤,陈云华,张灵,兰浩鑫 单位：华南理工大学;中国科学院系统科学研究所 出版：《控制理论与应用》2020年第08期 页数：9页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFKZLY2020080180 DOC编号：DOCKZLY2020080189 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
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    • 动态视觉传感器(DVS)因其在获取视觉信息时具有低功耗，低延迟等特性，本质上十分适用于便携式设备上的实时动作识别.在对DVS事件流时域感兴趣区域(ROI)进行定位与分割时，现有方法往往不能根据不同物体运动自适应地设定最佳检测阈值、无法对静态场景中少量背景噪声进行过滤，为此，提出基于LIF神经元模型和脉冲最大值监测单元的运动符号检测(MSD)，以实现在多种不同物体运动下事件流时域ROI关键时间点的自适应精确定位；在对分类器进行训练时，对不同的脉冲输入模式，使用不同的核函数调整突触后神经元膜电位，使训练得到的突触权重朝着正确发放的方向改变，提出一种具有抗噪性的脉冲神经网络学习算法MK-Tempotron.实验结果表明，与同类方法相比，本文方法在DVS数据集上的识别精度能获得高达14.61%的提升。

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