基于脑启发式无监督脉冲神经网络的DVS脉冲手势数据流分类系统

最新推荐文章于 2025-10-06 08:26:27 发布
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博客介绍了基于脑启发式无监督脉冲神经网络的DVS脉冲手势数据流分类系统，聚焦于利用该神经网络对DVS脉冲手势数据流进行分类。

基于脑启发式无监督脉冲神经网络的DVS脉冲手势数据流分类系统

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类脑运算--脉冲神经网络（Spiking Neural Network）发展现状
Yannan_Strath的博客
08-24 1万+
类脑运算–脉冲神经网络（Spiking Neural Network）发展现状 前一段时间忙于博士论文的攥写和答辩， 抱歉拖更 继上一章： 类脑运算–脉冲神经网络（Spiking Neural Network）叙述 SNN是第三代人工神经网络（ANN），是一类event驱动的神经形态算法，可能具有广泛的应用领域，并适用于各种极低功耗的神经形态硬件。现阶段SNN 的应用落地和算法发展方兴未艾，工业界和学术界近几年来对其的探索和研发也从未停止。 这篇文章会从以下几个方面讨论类脑运算技术的发展概况。 神经形态运
过程挖掘中的可解释人工智能：评估面向结果的预测过程监控中的可解释性性能权衡；一种基于大脑的低维计算分类器，用于在微型设备上进行推理；具有脉冲神经元的脑激励多层感知器；SIT：一种用于脉冲神经网络的仿生
weixin_39786820的博客
07-12 684
AI论文精粹
DVS-gestureRecognition:使用DVS_MP获取脉冲信号，输入SNN中，获得手势
05-30
DVS-gestureRecognition Project (2020.07 - 2020.09) 已完成工作： 使用DVS CeleX_MP获取脉冲信号，输入SNN中，获得手势。 通过SNN || ANN的方法，训练dvs手势集，部署在C++上，接入摄像机的脉冲，完成推理。 目标： 将网络通过ANN2SNN工具链，得到SNN的配置帧，完成部署。 自制数据集(DVSGesture) 使用DVS摄像机拍摄 (CeleX_MP) 格式csv ：<x> 共有5种手势 (有待扩充，尤其顺逆时针手势、环境的变化、距离的变化) DataTrain：5 * 10, DataTest: 5 * 2 环境为晴天，拍摄距离约为2m 需要自制数据集的原因是：使用IBM数据集进行训练后，无法使用CeleX_MP获得的数据正确推理，正确率极低 推断原因：两款摄像头架构不同，首先DVS128是
新型大脑启发式学习方法来了，可帮助人工神经网络节省内存和能量
CDA数据分析师
08-06 791
文章来源：学术头条（ID:SciTouTiao） 作者：何静 如今，人工智能的发展如火如荼，广泛应用到了图像、自然语言、人机对话等各个领域，对各个产业进行了变革。而在移动应用中，人工智能广泛使用的最大障碍之一是人工神经网络的学习活动需要消耗大量能量，而解决这一问题的一种方法可以从大脑中获得灵感。这是因为大脑具有超级计算能力，而且大脑神经元之间可以通过短的电脉冲或尖峰进行有效传输，极大节省了能量。 基于此思路，奥地利格拉茨工业大学的研究人员 Wolfgang Maass 和 Robert Leg...
数据集
Tres
05-08 1830
MNIST The MNIST database of handwritten digits, has a training set of 60000 examples , and a test set of 10000 examples . It is a subset of a larger set available from NIST . The digits have been size...
神经形态数据集DVS128Gesture在SNN上的训练、可视化处理
m0_68644530的博客
05-23 4919
这个项目是我本科毕设的一小部分，感觉没啥人写这个，我就写一写纪念下我本科最后一次大作业(主要分享核心思想，不含代码)。
【亲测免费】 探索未来交互新方式：DVS手势识别项目详解
gitblog_00065的博客
04-22 866
探索未来交互新方式：DVS手势识别项目详解 在数字化的世界中，我们正在寻求更加自然、直观的人机交互方式。项目就是这样一种尝试，它利用先进的事件驱动视觉传感器（Dynamic Vision Sensor, DVS）技术，实现了高效、低延迟的手势识别功能。本文将深入解析该项目的技术原理，应用场景，以及其独特优势，带你走进一个全新的交互体验。 项目简介 DVS-gestureRecognition是一个...
基于TensorFlow的脉冲神经网络LIF神经元实现
最后，从更广泛的技术背景看，SNN被视为第三代神经网络模型，代表了从纯数学建模向生物启发式智能迈进的重要一步。尽管当前SNN在准确率和训练效率方面仍落后于成熟的CNN或Transformer架构，但其在时序建模、事件驱动...
46、忆阻脉冲神经元学习及相关研究进展
最新发布
kiwi8的博客
10-06 49
本文综述了忆阻脉冲神经元学习及相关研究进展，重点探讨了忆阻器件在脉冲神经形态架构中的应用、脉冲域数据处理与学习机制、忆阻SNN的学习算法与复杂拓扑实现。文章分析了当前基于STDP和反向传播的学习方法在硬件实现中的挑战，总结了简单DNN与复杂LSTM/HTM架构的研究现状，并指出了功耗、可扩展性、器件非理想性、异步设计等关键开放问题。最后，提出了未来研究方向，包括优化学习算法、发展混合架构、实现与传感器的集成等，为忆阻脉冲神经网络的高效硬件实现提供了系统性展望。
Spiking Neural Networks (SNN) 深度解析：生物启发的下一代智能计算范式​​——从神经脉冲到机器智能的跨维度映射​
qq_43664407的博客
05-26 1915
​。
GestureRecognition:手势识别库，可用于与计算机创建另一种通信介质
06-29
手势识别 可用于识别网络摄像头记录的手势的库。 库使用进行运动识别，使用进行检测。 网络摄像头处理由库完成 关于 Roman Bartusiak 的 JavaScript 库。 当前版本： 在查看演示页面 安装 使用凉亭： bower install gesture-recognition 或者获取（）。 用法 有待完成 执照 麻省理工学院。 请参阅此目录中的LICENSE.txt 。
【翻译】DET: A High-resolution DVS Dataset for Lane Extraction
小刘鸭的私房菜
11-27 900
Title：DET: A High-resolution DVS Dataset for Lane Extraction 作者：Wensheng Cheng, Hao Luo, Wen Yang, Lei Yu, Shoushun Chen, and Wei Li 来源：2019 CVPR 关键词：DVS 摘要： 车道提取是自动驾驶的一项基本而必要的工作。尽管在过去几年里，深度学习模型在车道提取方面取得了重大进展，但它们都是针对基于frame的摄像机生成的普通RGB图像，这限制了它们在自然环境中的性能。为
课程学习——脉冲耦合神经网络
ChouMaRenShen的博客
06-03 3672
代码： clear all data=imread('E:\matlabCX\图片\7.jpg'); figure(1) subplot(2,3,1) imshow(uint8(data)); title('原图像'); subplot(2,3,2); data=rgb2gray(data); imhist(uint8(data)); title('1D直方图'); data=double(dat...
百万级别的事件流数据集:ES-ImageNet （仿DVS相机原理生成的仿真数据集）
qq_42968558的博客
12-07 4845
ES-ImageNet: A Million Event-Stream Classification Dataset for Spiking Neural Networks （博主是本文作者之一） 文章 ： https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fnins.2021.726582/full 代码： https://github.com/lyh983012/ES-imagenet-master 数据集下载：下载链接 这里介绍一下这篇文章。本文的写作的动机是：
如何下载DVS Gesture数据集?解决tonic.datasets.DVSGesture错误HTTP Error 403: Forbidden
BetterBench的博客
06-20 1684
DVSGesture数据集是一个专注于动态视觉传感（Dynamic Vision Sensor, DVS）技术的数据集，它包含了基于事件的图像记录，用于手势识别任务。DVSGesture数据集由一系列动态图像组成，这些图像是通过动态视觉传感器捕获的，与传统的基于帧的图像不同，DVS技术对场景中的变化（如运动）非常敏感。据集主要用于手势识别研究，它包含了多种不同的手势类别，这些类别可以用于训练和测试机器学习模型，以识别和分类不同的手势动作。
Event-based vision
xavieraa的博客
11-11 2872
Event-based vision 论文阅读笔记 一.Event-based Vision: A Survey 该论文属于综述性文章，对基于事件视觉做了全面的阐述。论文主要介绍了事件相机的原理及事件的处理等等。 1.事件相机的原理 异步的监察每个像素感知器的亮度变化情况，从而产生一个事件，多个像素的变化就产生了事件流。 2.事件相机与传统相机的区别 优点： 1)高时间分辨率：能够更快的捕捉亮度的变化，从而不会像传统相机那样产生运动模糊。 2)低延迟：APS相机成像都是按照固定的频率，一般1s/30fps
一文通俗入门·脉冲神经网络·第三代神经网络
weixin_40936298的博客
02-19 6558
ANN经历了几代进化，从感知机到基于联结主义的多层神经网络，再到以卷积神经网络为基础的深度学习方案。虽然取得了显著进步，但深度神经网络仍面临着诸多挑战，如功耗效率、安全性、可解释性和在线学习能力等。相比之下，脉冲神经网络（Spiking Neural Network，SNN）在类脑计算研究中占据核心地位，被认为是新一代的神经网络。SNN以脉冲神经元为计算单元，模仿人类大脑的信息编码和处理过程。它采用离散事件（脉冲）对数据进行编码处理，相比ANN，能耗显著降低，计算能力更加突出。
Time-Ordered Recent Event (TORE) Volumes for Event Cameras论文笔记
m0_51897038的博客
11-03 1311
一.背景 因为CNN只能处理同步事件，现在的论文中大部分是通过给定时间窗口，在时间窗口中将异步的事件数据转换为传统的帧进行同步处理，但是事件流是非常稀疏的，使用事件窗口这种方法会丢失很多信息，并且无法利用事件是稀疏的特性，因此，需要构造异步事件的同步表示，以最好地保持事件数据的时空完整性，并且利用事件的稀疏性。 本论文开发了一种紧凑且内存高效的事件数据到同步帧的转换方式Time-Ordered Recent Events (TORE) Volume，并且证明了该事件的表示方法在检测，去躁，重建，姿态识别
文献阅读——Comparing SNNs and RNNs on Neuromorphic Vision Datasets: Similarities and Differences
qq_45193988的博客
11-15 1329
SNN 和RNN的异同以及优缺点比较
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