matlab做信效度分析代码使用深度神经网络及其分析预测下颞（IT）多单元输出。 深度神经网络由多层组成，以处理输入图像。 以类似的方式，灵长类动物大脑的视觉皮层具有多个层，这些层处理从视神经传入的视觉刺激。 它们按以下顺序排列：V1，V2，V3，V4，IT（下颞）。 IT层类似于经过训练的DNN的最后一层，确定图像中的对象。 在该项目中，比较了灵长类动物大脑的视觉皮层（V4和IT）的5个区域中的2个区域与流行的DNN模型之间的比较。 用于比较的一些DNN模型是： HMO HMAX 像V1 像V2 克里热夫斯基等。 2012年 Zeiler＆Fergus 2013 1.1）数据获取和使用 在显示测试对象（灵长类动物）测试图像的同时，从其V4和IT区域记录神经输出。 V4区域具有128个通道，通过该通道收集神经输出，而IT区域具有168个通道。 因此，灵长类动物大脑中一幅图像的IT表示是一个168维向量。 总共向灵长类动物显示了1960张图像，因此V4数据矩阵为1960x128，而IT数据矩阵为1960x168。 这是数据的链接： 这里仅使用多单位数据。 为了从DNN模型的最后一个完全连

描述 在MIT视频监控数据集上使用NNMF进行异常检测 接触 Vu Nguyen博士， 引文 Bayesian Nonparametric Approaches to Abnormality Detection in Video Surveillance. Nguyen, V., Phung, D., Pham, D. S., & Venkatesh, S In Annals of Data Science, pp 1-21, 2015. Interactive Browsing System for Anomaly Video Surveillance. T.V. Nguyen, D. Phung, S. K. Gupta, and S Venkatesh In IEEE Eighth International Conference on Intelligent Sensors,

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MIT 人脸数据库 由麻省理工大学媒体实验室创建,包含16位志愿者的2,592张不同姿态, 光照和大小的面部图像。 其他人脸数据库也有上传 比如： Yale人脸库（美国）CMU-PIE人脸数据库Yale 人脸数据库B MIT 人脸数据库 ORL人脸库（英国） INRIA数据库 UMIST人脸库（英国）KinFace人脸数据库 AR人脸库（美国）Bern人脸库

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