目的改变正立和倒立面孔只是一种简单倒置关系的观点,研究基于视觉神经整体和局部信息流的正立和倒立面孔混合识别。方法模拟视觉信息流在视通路中的传递和处理过程,首先构建底层神经网络,建立敏感纹理特征以及对称卷积核的机制,实现正立和倒立面孔图像的去除冗余和预处理;接着提出一种基于局部区域提取的池化神经网络层的概念,构建多局部特征融合的网络结构,实现局部信息的压缩提取和融合;最后根据高级视觉皮层中左右半脑协作的特点,提出一种融合整体和局部信息的预测函数。结果以AT&T数据库为例,本文方法在经典卷积神经网络模型上增加了多局部特征融合的网络结构,识别准确率从98%提高到100%,表明局部信息能够提高对正立面孔识别的能力;同时采用合适的训练数据集,调节融合时整体与局部信息的关系比,结合使用合适模型训练方式,该模型对正立和倒立面孔的识别率分别为100%和93%,表明对正立和倒立面孔识别具有良好的特性。结论本文方法说明了整体和局部特征的两条视觉通路虽然分别在正立和倒立面孔识别上起了决定性的作用,但它们并不是孤立存在的,两条通路所刻画的面孔信息应该是一种互补式的关系。不仅为面孔识别提供一种新思路,而且将有助于对视觉神经机制的进一步理解。