本文是一位研一学生对于人工智能和模式识别的学习笔记，主要聚焦于生物启发的特征提取模型——HMAX。从Hubel和Weisel在1960年代的视觉皮层研究开始，到1999年Riesenhuber和Poggio首次提出HMAX模型，再到后续的理论改进，如2005年和2007年的Serre等人对模型的优化，探讨了HMAX在对象识别中的作用和机制。
研一小硕一枚，刚开始接触人工智能、模式识别等相关内容，最近在看一篇关于生物启发的特征提取模型，追根溯源了一下，在此记录关于HMAX模型的大致发展，不足之处请积极指正！
1962年 Hubel 和 Weisel ：
RECEPTIVE FIELDS, BINOCULAR INTERACTION AND FUNCTIONAL ARCHITECTURE IN THE CAT'S VISUAL CORTEX（背景1）
1965年 Hubel 和 Weisel ：
RECEPTIVE FIELDS AND FUNCTIONAL ARCHITECTURE IN TWO NONSTRIATE VISUAL AREAS (18 AND 19) OF THE CAT（背景2）
1999年 Maximilian Riesenhuber and Tomaso Poggio：
Hierarchical models of object recognition in cortex（第一次提出HMAX）
2005年 T. Serre, M. Kouh, C. Cadieu, U. Knoblich, G. Kreiman, T. Poggio：
A Theory of Object Recognition: Computations and Circuits in the Feedforward Path of the Ventral Stream in Primate Visual Cortex（改进版1）
2007年 Thomas Serre, Lior Wolf, Stanley Bileschi, Maximilian Riesenhuber, and Tomaso Poggio,：
Robust Object Recognition with Cortex-Like Mechanisms（改进版2）
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