Brain-Inspired Intelligence and Visual Perception

1 Introduction of Brain Cognition /1

1.1Background/1

1.2TheoryandMechanisms /2

1.2.1 Brain Mechanisms to Determine
AttentionValue of Information in the Video / 3

1.2.2 Swarm Intelligence to Implement the
Above Biological

Mechanisms/4

1.2.3 Models Framework for Social Computing
in Object

Detection /5

1.2.4 Swarm Optimization and Classification
of the Target

Impulse Responses /5

1.2.5 Performance of Integration Models on
a Series of Challenging Real Data / 6

1.3FromDetectiontoTracking/ 7

1.3.1 Brain Mechanisms for Select Important
Objects to Track/8

1.3.2 Mechanisms for Motion Tracking by
Brain-Inspired

Robots /9

1.3.3 Sketch of Algorithms to Implement
Biological

Mechanisms in the Model /10

1.3.4 Model Framework of the Brain-Inspired
Compressive

Tracking and Future Applications /11

1.4Objectivesand Contributions / 12

1.5 Outline of the Book /13

1.6 References / 15

2 The Vision–Brain Hypothesis/17

2.1 Background / 17

2.2 Attention Mechanisms/19

2.2.1 Attention Mechanisms in Manned
Driving /19

2.2.2 Attention Mechanisms in Unmanned
Driving / 20

2.2.3 Implications to the Accuracy of
Cognition /21

2.2.4 Implications to the Speed of
Response/21

2.2.5 Future Treatment of Regulated
Attention /22

2.3 Locally Compressive Cognition/ 23

2.3.1 Construction of a Compressive
Attention /24

2.3.2 Locating Centroid of a Region of
Interest /25

2.3.3 Parameters and Classifiers of the
Cognitive System/25

2.3.4 Treating Noise Data in the Cognition
Process/26

2.4 An Example of the Vision–Brain / 27

2.4.1 Illustration of the Cognitive System
/29

2.4.2 Definition of a Vision–Brain / 31

2.4.3 Implementation of the Vision–Brain/32

References/ 34

3 Pheromone Accumulation and Iteration / 41

3.1 Background /41

3.2 Improving the Classical Ant Colony
Optimization / 43

3.2.1 Model of Ants’ Moving Environment /44

3.2.2 Ant Colony System: A Classical
Model/44

3.2.3 The Pheromone Modification Strategy
/46

3.2.4 Adaptive Adjustment of Involved
Sub-paths /47

3.3 Experiment Tests of the SPB-ACO / 48

3.3.1 Test of SPB Rule / 48

3.3.2 Test of Comparing the SPB-ACO with
ACS / 51

3.4 ACO Algorithm with Pheromone Marks/52

3.4.1 The Discussed Background Problem/52

3.4.2 The Basic Model of PM-ACO /53

3.4.3 The Improvement of PM-ACO/54

3.5 Two Coefficients of Ant Colony’s
Evolutionary Phases /55

3.5.1 Colony Diversity Coefficient/ 55

3.5.2 Elitist Individual Persistence
Coefficient /56

3.6 Experimental Tests of PM-ACO /56

3.6.1 Tests in Problems Which Have
Different Nodes / 57

3.6.2 Relationship Between CDC and EIPC /57

3.6.3 Tests About the Best-Ranked Nodes/58

3.7 Further Applications of the
Vision–Brain Hypothesis / 59

3.7.1 Scene Understanding and Partition/59

3.7.2 Efficiency of the