Главная Назад


Авторизация
Идентификатор пользователя / читателя
Пароль (для удалённых пользователей)
 

Вид поиска
Область поиска
Найдено в других БД
Формат представления найденных документов:
библиографическое описаниекраткийполный
Отсортировать найденные документы по:
авторузаглавиюгоду изданиятипу документа
Поисковый запрос: (<.>S=АНАЛИЗ СЦЕН<.>)
Общее количество найденных документов : 15
Показаны документы с 1 по 15
1.
РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 89.08-04А3.101

   
    Properties of cortical systems - A basic for computer vision [Text] / W. V. Seeler [et al.] // IEEE 1st Int. Conf. Neural Networks, San Diego, Calif., June 21-24, 1987. - San Diego (Calif.), 1987. - Vol. 4. - P89-96
Перевод заглавия: Свойства корковых систем - основа машинного зрения
Аннотация: Сложную задачу анализа движущимся наблюдателем трехмерной сцены с наличием движущегося объекта зрит. система решает гораздо эффективнее, чем имеющиеся технические устр-ва. Авт. перечисляют основные аспекты биол. решения, называют важнейшую для этой задачи структуру - зрительную кору, формулируют 3 св-ва обработки Из в коре: динамически связанные слои, топографическое отображение, дискретное параметрическое отображение. Каждое из этих св-в исследуется на модели. Результаты моделирования сравниваются с эксперим. данными. Приводится пример применения топографического и параметрического отображения в задаче выделения объекта из фона. ФРГ, Inst. fur Zoologie Johannes Gutenberg Univ. D-6500 Mainz. Ил. 5. Библ. 6.
ГРНТИ  
34.55.21
ВИНИТИ 341.55.21.27.11
Рубрики: ЗРИТЕЛЬНОЕ ВОСПРИЯТИЕ
МАШИННОЕ ЗРЕНИЕ
АНАЛИЗ СЦЕН
ДВИЖУЩИЙСЯ НАБЛЮДАТЕЛЬ
НЕЙРОННЫЕ СЕТИ

Доп.точки доступа:
Seeler, W.V.; Mallot, H.A.; Gianna, Kopoulos F.; Schulze, E.

2.
РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 89.10-04А3.71

   
    Coherent oscillations-A mechanism of feature linking in the visual cortex? [Text] : multiple electrode and correlation analyses in the cat / R. Eckhorn [et al.] // Biol. Cybern. - 1988. - Vol. 60, N 2. - P121-130 . - ISSN 0340-1200
Перевод заглавия: Когерентные колебания - механизм увязывания признаков в зрительной коре? Мультиэлектродное отведение и корреляционный анализ у кошки
Аннотация: Описана методика и результаты микроэлектродного отведения одновременно от нескольких электродов (Эл) в зрительной коре кошек. Эл в кол-ве от 7 до 19 помещали на расстоянии 250 или 330 мкм друг от друга. Отводимые эл. сигналы подвергались очищению и НЧ фильтрации, после чего выделялась огибающая колебаний ответов. Отмечались только ответы в виде "резонансов", вызванных стимулом, с частотой 35-85 Гц (ОРВС). Вычисление корреляции ОРВС в разных точках коры позволило сделать ряд заключений о характере первичной обработки Из сцен в зрительной коре. Так, оказалось, что в зрительной коре при анализе сцен наблюдается "когерентная" активность различных нейронных ансамблей, реагирующих в виде сходных ОРВС на сходные зрительные признаки. Когерентность в ОРВС обнаружена: 1) в пределах одной вертикальной корковой колонки; 2) между соседними гиперколонками; 3) между удаленными обл. полей 17 и 18 при наличии нек-рых общих первичных св-в Из. Сделан вывод, что обнаруженный механизм "когерентности ОРВС" является механизмом следующей после первичной стадии анализа входных Из в зрении, когда происходит глобальное увязывание признаков по всей сцене. ФРГ, Fachbereich Physik, Angewandte Physik und Biophysik, Philipps-Univ., Renthof 7, D-3550 Marburg. Ил. 9. Библ. 45.
ГРНТИ  
34.55.19
ВИНИТИ 341.55.19.17
Рубрики: ЗРИТЕЛЬНАЯ СИСТЕМА
НЕЙРОННЫЕ АНСАМБЛИ
КОГЕРЕНТНОСТЬ
НЕЙРОНЫ
МИКРОЭЛЕКТРОДНОЕ ОТВЕДЕНИЕ
АНАЛИЗ СЦЕН
КОШКИ

Доп.точки доступа:
Eckhorn, R.; Bauer, R.; Jordan, W.; Brosch, M.; Kruse, W.; Munk, M.; Reitboeck, H.J.

3.
РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 90.03-04А3.47

    Martin, Joel.
    Focusing attention for observational learning: the importance of context [Text] / Joel Martin // IJCAI - 89. - San Matco (Calif.), 1989. - Vol. 1. - P562-567 . - ISBN 1-55860-094-9
Перевод заглавия: Фокусировка внимания при обучении по результатам наблюдения. Важность контекста
Аннотация: Проведено исследование возможностей реализации в искусственных системах способности фокусировать внимание на наиболее важных признаках рассматриваемой сцены. Построение модели такой способности позволило бы не только существенно улучшить работы системы обработки Из и распознавания, но и лучше понять механизм работы человеческого мозга в ходе решения таких задач. Большинство известных моделей основано на анализе наиболее ярко выделяющихся признаков, превышающих заданный порог. При этом обычно полностью игнорируется контекст, что приводит к существенным искажениям. Представлен механизм учета контекстной информации. Приведено подробное описание нового метода и результатов, полученных в ходе его эксперим. проверок. США, Georgia Inst. of Technology, Atlanta, GA 30332-0280. Ил. 4. Библ. 16.
ГРНТИ  
34.55.21
ВИНИТИ 341.55.21.13.21
Рубрики: ВОСПРИЯТИЕ
ВНИМАНИЕ
АНАЛИЗ СЦЕН
КОНТЕКСТ
ОБУЧЕНИЕ
ГОЛОВНОЙ МОЗГ
МЫШЛЕНИЕ

4.
РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 90.04-04А3.69

    Bolles, Robert C.
    Exploiting temporal coherence in scene analysis for automous navigation [Text] / Robert C. Bolles, Aaron F. Bobick // IEEE Int. Conf. Rob. and Autom. 1989. - Washington etc., 1989. - Vol. 3. - P990-996 . - ISBN 0-8186-1938-4
Перевод заглавия: Исследование временной согласованности в анализе сцен для автономной навигации
Аннотация: Предложен метод (М) построения точных и надежных описаний сцен, основанный на оценке временной устойчивости обнаруженных объектов. В отличие от большинства альтернативных М, новый алгоритм дает возможность интерпретировать динамические последовательности Из без значительных искажений, вызванных движением отдельных объектов. Принцип работы М заключается в построении иерархического представления, включающего уровни от описаний в виде прямоугольных форм до семантических моделей. При этом в описание включаются только объекты, обнаруженные несколько раз. Предложена статистическая мера устойчивости. Описан предварительный вариант предназначенной для реализации М системы построения моделей по дальностным Из Tra X. Ил. 7. Библ. 11.
ГРНТИ  
34.55.21
ВИНИТИ 341.55.21.19.25
Рубрики: РОБОТЫ
АВТОНОМНАЯ НАВИГАЦИЯ
АНАЛИЗ СЦЕН
ИНТЕРПРЕТАЦИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ

Доп.точки доступа:
Bobick, Aaron F.

5.
РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 90.06-04А3.90

    Thompson, W. B.
    Structure-frommotion by tracking occlusion boucndaries [Text] / W. B. Thompson // Biol. Cybern. - 1989. - Vol. 62, N 2. - P113-116 . - ISSN 0340-1200
Перевод заглавия: Восстановление структуры по движению посредством прослеживания границ при перекрытии
Аннотация: Обсуждаются механизмы зрительного анализа сцен (СЦ) с помощью оценки изменений оптического потока в окрестностях границ (ГР) поверхностей, частично заслоняющих расположенные за ними объекты (ОБ). Предлагается 2 новых алгоритма (Ал) для описания структуры СЦ и ее динамики. В основе Ал - зрительное прослеживание изменений в точках, лежащих на наложенных друг на друга ГР. Особенно эффективно прослеживание на ГР поверхностей, сильно отличающихся по глубине. Первый Ал служит для измерения относит. глубин, на к-рых располагаются ОБ. Второй используется для определения направления наблюдаемого движения в СЦ. В методах, предложенных ранее для достижения этой цели, производится дифференцирование на стыке поверхностей, что требует большой точности в вычислениях. В предлагаемых Ал дифференцирование осуществляется только в соседних обл., имеющих большое различие в скоростях движения (одна обл. движется с большой скоростью, др. практически неподвижна). Оба Ал значительно проще в вычислительном отношении чем предложенные ранее. США, Computer Sci. Dep., 4-192 ЕЕ/СS Building, Univ. of Minnesota, Minneapolis, MN 55455. Ил. 5. Библ. 10.
ГРНТИ  
34.55.21
ВИНИТИ 341.55.21.27.09
Рубрики: ОБРАБОТКА ИЗОБРАЖЕНИЙ
АНАЛИЗ СЦЕН
ГРАНИЦА ОБЪЕКТОВ
ПЕРЕКРЫТИЕ
ДВИЖЕНИЕ
ОПТИЧЕСКИЙ ПОТОК

6.
РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 90.06-04А3.92

    Biederman, Irving.
    Matching image edges to object memory [Text] / Irving Biederman // 1st Int. Conf. Comput. Vision, London, June 8-10, 1987. Proc. - Washington (D. C.), 1987. - P384-392 . - ISBN 0-8186-8777-0
Перевод заглавия: Сопоставление границ на изображении с моделями объектов в памяти
Аннотация: Предлагается развитие предложенной ранее авт. (Biederman I., "Aspects and extensions of a theory of human image undestanding". In Z. Pylyshyn (Ed.) Computational (Processes in Human Vision: An Interdisciplinary Perspective. New York, Ablex, 1987) теории понимания человеком сцен по их Из. Согласно авт., любой предмет можно представить в виде совокупности простых геометрических тел (типа конусов, цилиндров, призм и т. жд.). Вводится представление о "геонах" (геометрических ионах"), составленных из фрагментов таких тел и входящих в состав реальных предметов как их части. Показано, что при анализе сцены достаточно по эталонам в памяти опознать 3 геона, как данный предмет можно будет узнать вторично на сцене несмотря на различные преобразования сцены - изменение ракурса, поворот по отношению к наблюдателю, окклюзия предметов на сцене, частичное ухудшение видимости деталей и т. п.). США, State Univ. of New York at Buffalo. Ил. 12. Библ. 18.
ГРНТИ  
34.55.21
ВИНИТИ 341.55.21.27.11
Рубрики: ЗРИТЬНОЕ ВОСПРИЯТИЕ
АНАЛИЗ СЦЕН
ПАМЯТЬ

7.
РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 90.06-04А3.101

    Horaud, Radu.
    Combining image and spatial rensoning for model retrieval [Text] / Radu Horaud // Adv. Artif. Intell. II. - Amsterdam etc., 1987. - P607-616 . - ISBN 0-444-70279-2
Перевод заглавия: Модель воспроизведения сцены по сочетанию визуальной и пространственной интерпретаций
Аннотация: Предложен подход к распознаванию и анализу 3-мерных сцен из прямоугольных объектов по одной проекции сцены, основанный на использовании для интерпретации сенсорных данных хранимых в памяти 3-мерных геометрических моделей. Согласно этому подходу на исходном Из сначала выделяются линии-признаки и группы таких признаков. Затем каждый такой признак интерпретируется на яз. признаков моделей. При этом интерпретация идет в 2 этапа. На этапе визуальной интерпретации отдельные признаки на Из маркируются и сопоставляются с модельными в соответствии с требуемыми пространственными соотношениями между признаками. На этапе пространственной интерпретации производится обратное проецирование этих признаков на 3-мерное пространство и оценки метрических соотношений объектов на сцене. Этот этап реализуется в виде процедуры поиска по дереву. Данные подход частично реализован в системе для интерпретации сцен с пром. деталями. Франция, LIFIA BP 68, 38402 Saint-Martin d'Heres. Ил. 4. Библ. 12.
ГРНТИ  
34.55.21
ВИНИТИ 341.55.21.27.15
Рубрики: РАСПОЗНАВАНИЕ ОБРАЗОВ
АНАЛИЗ СЦЕН
ВОСПРОИЗВЕДЕНИЕ

8.
РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 90.12-04А3.91

    Pentland, Alex.
    Shape information from shading: a theory about human perception [Text] / Alex Pentland // 2nd Int. Conf. Comput. Vision, Tampa, Fla, Dec, 5-8, 1988. - Washington (D.C.), 1988. - P404-413 . - ISBN 0-8186-0883-8
Перевод заглавия: [Получение] информации о форме по светотени, Теория, основанная на зрительном восприятии человека
Аннотация: На основе проведенных авт. экспериментов по зрительному восприятию полутоновых Из предложена мат. модель извлечения информации об объеме по распределению светотени на Из. В экспериментах Из синтезировались как случайные фрактальные структуры с полутонами, задачей испытуемых было оценивать выбранные точки Из как более близкие по сравнению с соседними или как более удаленные. Получены несложные ур-ния, описывающие принцип выделения глубины по распределению светотени на Из и связанные с анализом Фурье. Полученное решение м. б. непосредственно применимо и к достаточно сложным Из и объектам (типа поверхности одежды). Предложен гипотетический механизм выделения объема по светотени, основанный на пространственно-частотном анализе Из. Показано, что сформулированные авт. представления м. б. применены и при интерпретации чисто линейных рисунков как объемных. Объяснение этого факта авт. опирается на предположение, что художники-графики при Из объемных форм располагают светотеневые признаки на картине в особых участках, к-рые как раз позволяют алгоритму авт. интерполировать по этим точкам объемные поверхности, соотв. линейному Из. США, Vision Sci. Group, E15-410 The Media Lab, M.I.T. 20 Ames St., Cambridge MA 02138. Ил. 7. Библ. 20.
ГРНТИ  
34.55.21
ВИНИТИ 341.55.21.27.09
Рубрики: ОБРАБОТКА ИЗОБРАЖЕНИЙ
ИНТЕРПРЕТАЦИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ
АНАЛИЗ СЦЕН
СВЕТОТЕНЬ
ЗРИТЕЛЬНОЕ ВОСПРИЯТИЕ

9.
РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 91.10-04А3.49

    Blackburn, Michael R.
    Modeling the biological mechanisms of vision: scan path [Text] : [Pap.] Math. and Comput. Modell. Sci. and Technol.: 7 th Int. Conf., Chicago, Ill., Aug., 1989 / Michael R. Blackburn, Hoa G. Nguyen // Math. and Comput. Modell. - 1990. - Vol. 14. - P311-316 . - ISSN 0895-7177
Перевод заглавия: Моделирование биологических механизмов зрения. Траектории сканирования
Аннотация: Описана нейронная модель, имитирующая св-во зрительной системы живых систем избирательно осматривать различные участки зрительных сцен (поскольку в сетчатке глаза имеется фовеа-область наилучшей остроты зрения, требуются переводы взора на разные участки сцены). Архитектура нейронных сетей ранее была описана в статье одного из авт. (Blackburn M., Nguyen H., Ksomea P. 1988, SPIE Processings, Vol. 980, р. 90-98). Проведено машинное моделирование. В модели заложено св-ва фовеального зрения (неравномерное разрешение сетчатки), св-ва, аналогичные особенностям нейронов сетчатки реагировать на движение цели, отражены структурные соособенности слоев наружного коленчатого тела и коры головного мозга. Согласно модели на каждом этапе осмотра сцены выбирается новая цель на периферии - новая точка фиксации по определенным критериям, учитывающим разрешение отдельных участков "сетчатки", наличие движения в секторах "сетчатки", величину порогов для соотв. участков (пороги меняются во времени, в частности, повышаются после "скачка"). Описан механизм обучения сети, основанный на т. наз. гетеросинаптическом облегчении. Подробно описывается процесс обучения выработанным при осмотре траекториям сканирования (scan-path). Факт наличия таких устойчивых траекторий осмотра был обнаружен в свое время Noton D. и Stark L. "Science", RH, 171, 308-311). США, Naval Ocean Systems Center, San Diego, CA. Ил. 6. Библ. 14.
ГРНТИ  
34.55.19
ВИНИТИ 341.55.19.17
Рубрики: ЗРИТЕЛЬНАЯ СИСТЕМА
ТРАЕКТОРИИ СКАНИРОВАНИЯ
НЕЙРОННЫЕ СЕТИ
ОБУЧЕНИЕ
АНАЛИЗ СЦЕН

Доп.точки доступа:
Nguyen, Hoa G.

10.
РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 91.11-04А3.83

    Austin, James.
    ADAM-A distributed associative memory for scene analysis [Text] / James Austin // IEEE 1st Int. Conf. Neural Networks, San Diego, Calif., June 21-24, 1987. - San Diego (Calif.), 1987. - Vol. 4. - P285-292
Перевод заглавия: ADAM - распределенная ассоциативная память для анализа сцен
Аннотация: Описан 1-й этап разработки новой модели зрительного восприятия, к-рая реализуется с помощью параллельных систем. На входе модели имеется система обнаружения "интересных зон", в к-рой используется простой оператор Робертса для выделения из Из сцены "угловатых" фрагментов. После выбора "точки фиксации" на данный фрагмент наводится окно (программным способом), имеющее наилучшее пространственное разрешение. Концентрически имеется несколько окон с более низким разрешением, чем имитируется "фовеальная зона" в сетчатке глаза человека. На каждом шаге при осмотре Из производится простое цифровое кодирование фрагмента и сравнение его с "моделями" (эталонами) в ассоциативной памяти. Описан процессор для кодирования фрагментов и ассоциативная память, составленная из нескольких регистров (в результате образуется матрица). После нескольких "скачков" по Из составляется полное описание сцены, к-рое представляется в виде списка. Далее, путем анализа полученных и запомненных списков объектов возможно выявление объектов, к-рые закрыты в поле зрения др. объектами. Это позволяет провести приближенное разбиение сцены на более близкие и более удаленные объекты. Рассмотрен пример анализа Из лиц людей, имеющих 2 градации яркости и размер 64*64. Авт. считает, что подобные системы при их реализации м. б. использованы для быстрого анализа движения, стереопсиса и для интерпретации сцен. Великобритания, Univ. of York. Ил. 4. Библ. 15.
ГРНТИ  
34.55.21
ВИНИТИ 341.55.21.27.11
Рубрики: НЕЙРОННЫЕ СЕТИ
АССОЦИАТИВНАЯ ПАМЯТЬ
ОБРАБОТКА ИЗОБРАЖЕНИЙ
АНАЛИЗ СЦЕН
ЗРИТЕЛЬНАЯ СИСТЕМА
МОДЕЛИ

11.
РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 92.02-04А3.087

    Hurlbert, Anya C.
    Learning a color algorithm from examples [Text] / Anya C. Hurlbert, Tomaso A. Poggio // Neural Int. Process. Syst. - New York, 1988. - P622-631 . - ISBN 0-88318-569-5
Перевод заглавия: Формирование цветового алгоритма в процессе обучения по образцам
Аннотация: Предложен новый алгоритм вычисления отражательных коэф. поверхностей объектов реальных сцен при естественном освещении, ориентированный на реализацию в виде нейронной сети. Алгоритм синтезируется в процессе обучения по образцам, имеющим вид "мондрианов" (плоские случайные Из с цветовыми прямоугольниками, напоминающие по виду картины Мондриана). Метод синтеза - оптим. линейное оценивание, предполагающее, что оператор преобразования входных векторов в выходные является линейным. Алгоритм аналогичен операциям фильтрации Из на сетчатке с помощью отдельных цвето-оппонентных клеток зрительной системы (с центром и периферией, работающей антагонистически). Дано объяснение иллюзии кольца Коффки (кажущийся контраст светового однородного кольца, наложенного на перепад яркости). Алгоритм м. б. реализован на нейронной сети хопфилдовского типа. Проведено сравнение данного алгоритма и обучения нейронной сети по способу обратного распространения ошибки. Сеть включала по 32 входных, выходных и "скрытых" нейронов. Показано, что в такой сети сходимость достигается на порядок медленнее, чем в предлагаемом авт. алгоритме. США, Massachusetts Inst. of Technology, Cambridge MA 02139. Ил. 3. Библ. 27.
ГРНТИ  
34.55.21
ВИНИТИ 341.55.21.27.11 + 341.53.19.09
Рубрики: НЕЙРОННЫЕ СЕТИ
ОБРАБОТКА ИЗОБРАЖЕНИЙ
ЦВЕТОВОЕ ВОСПРИЯТИЕ
ЦВЕТООППОНЕНТНЫЕ КЛЕТКИ
ОБУЧЕНИЕ НА ПРИМЕРАХ
АНАЛИЗ СЦЕН

Доп.точки доступа:
Poggio, Tomaso A.

12.
РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 92.09-04А3.065

    Zhou, Y. T.
    A network for motion perception [Text] / Y. T. Zhou, R. Chellappa // JCNN Nit. Jt Conf. Neural Networks, San Diego, Calif., 1990. - New York (N. Y.), 1990. - Vol. 2. - P875-884
Перевод заглавия: Сеть для восприятия движущихся объектов
Аннотация: Описана нейроподобная модель процесса определения разрывов в непрерывном оптическом потоке (поле скоростей точек сцены), основанная на ранее разработанной авт. модели восприятия движения (J. Zhou, R. Chellappa, "Proc. Intl. Joint Conf. on Neural Networks", 1989, 2, 251- 258, Washington D. C.). Модель опирается на физиол. данные об устр-ве колонок первичной коры и спец. корковой зоны МТ, нейроны к-рой специализированы, гл. обр., на вычисление движение. Авт. предполагают, что на базе ориентационных колонок нейронов 17 поля образуются гиперколонки нейронов, настроенных на разные скорости движения стимулов (у кошки, напр., диапазон чувствительности к движению - от 0,1 до 20 град/с). В каждой гиперколонке нейроны, настроенные на одну и ту же скорость, расположены на окружности с определенным радиусом. На базе модели разработано 2 алгоритма обработки отдельных кадров Из сцены с выделением оптического потока и вычислением мест разрывов. Эти места, напр., соответствуют 2-м движущимся объектам, частично закрывающим друг друга. Приводятся Из исходных реальных сцен и распечатки поля скоростей для разных случаев загораживания. США, Univ. of Soherg California, Los Angeles, CA 90089. Ил. 10. Библ. 13.
ГРНТИ  
34.55.21
ВИНИТИ 341.55.21.27.11 + 341.53.19.09
Рубрики: НЕЙТРОННЫЕ СЕТИ
ОБРАБОТКА ИЗОБРАЖЕНИЙ
АНАЛИЗ СЦЕН
ВОСПРИЯТИЕ ДВИЖЕНИЯ

Доп.точки доступа:
Chellappa, R.

13.
РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 93.01-04А3.044

    Aloimonos, J.
    Active and purposive computer vision [Text] / J. Aloimonos // 3rd Internat. Congress of Neuroethology, Montreal, Quebec, 9-14 Aug., 1992. - Montreal, 1992. - P53
Перевод заглавия: Активное и целенаправленное машинное зрение
Аннотация: Проводится сравнение особенностей зрения животных и систем искусственного зрения. В последнем случае системы являются неподвижными и с неизменяемыми параметрами (напр. фокусное расстояние, ракурс и т. п.). В результате основная задача анализа сцен - реконструкция формы, объема и движения по 2-мерному Из оказывается "некорректной" в мат. смысле - в этом случае либо нет решения, либо их несколько. Напротив, зрительная система животных, в частности, насекомых, работает в условиях т. наз. "активного зрения" - поскольку животные могут перемещаться в пространстве, менять фокусное расстояние оптики глаз, использовать "зум- эффект" (разное увеличение как при работе камерой с трансфокатором). В этом случае решение станд. задач машинного зрения заметно упрощается, они м. б. решены однозначно. США, Univ. of Maryland. Ил. 1.
ГРНТИ  
34.55.19
ВИНИТИ 341.55.19.17
Рубрики: СИСТЕМЫ ТЕХНИЧЕСКОГО ЗРЕНИЯ
АНАЛИЗ СЦЕН
РЕКОНСТРУКЦИЯ СЦЕН
ЗРЕНИЕ
НАСЕКОМЫЕ

14.
РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 93.08-04А3.046

    Verri, A.
    Computational aspeets of motion perception in natural and artificial vision systems [Text] / A. Verri, N. Straforini, V. Torre // Phil. Trans. Roy. Soc. London. B. - 1992. - Vol. 337, N 1282. - P429-443 . - ISSN 0080-4622
Перевод заглавия: Вычислительные аспекты восприятия движения в зрении и с помощью систем технического зрения
Аннотация: Предложена общая вычислительная схема для решения задачи реконструкции истинного движения жестких объектов на 3-мерной сцене по оптическому потоку (ОП) - распределению векторов скоростей смещения отдельных точек Из данной сцены. Рассмотрен мат., вычислительный и биол. аспект. Мат. рассмотрение проблемы показало, что в основе реконструкции должно лежать выделение "сингулярных" точек, т. е. точек, где вектор скорости равен нулю, а также элементарных составляющих ОП, соотв. операциям переноса (напр., при приближении плоской фронтальной плоскости) и вращения. Показано, что пространственная структура ОП, соотв. ситуации движения по сцене жесткого непрозрачного предмета, достаточно несложна и м. б. выделена с помощью соотв. операций по обработке Из. Анализ сингулярных точек и простых компонентов ОП позволяет произвести сегментацию сцены по отдельным типам движения. Обсуждаются модельные представления об анализе ОП в зрительной системе живых организмов, основанные на последних нейрофизиол. данных о и рецептивных полях (РП) зоны V5 в коре обезьяны. Выделено 2 уровня обработки движения в полях МТ м и MST с помощью РП большого размера, инвариантных относительно положения стимула внутри них. Италия, Univ. di Genova, 16146 Genova. Ил. 11. Библ. 52.
ГРНТИ  
34.55.21
ВИНИТИ 341.55.21.27.11
Рубрики: ЗРИТЕЛЬНОЕ ВОСПРИЯТИЕ
ДВИЖЕНИЕ
АНАЛИЗ СЦЕН
ЗРИТЕЛЬНАЯ СИСТЕМА
КОРА БОЛЬШИХ ПОЛУШАРИЙ
РЕЦЕПТИВНЫЕ ПОЛЯ
МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ
ОБРАБОТКА ИЗОБРАЖЕНИЙ
СИСТЕМЫ ТЕХНИЧЕСКОГО ЗРЕНИЯ

Доп.точки доступа:
Straforini, N.; Torre, V.

15.
РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 94.01-04А3.084

    Leow, Wee Kheng.
    Representing visual schemas in neural networks for scene analysis [Text] / Wee Kheng Leow, R. Miikkulainen // IEEE Int. Conf. Neural Networks, San Francisco, Calif., March 28-Apr. 1, 1993. - Piscataway (N. J.), 1993. - Vol. 3. - P1612-1617
Перевод заглавия: Представление зрительных схем в нейронных сетях для анализа сцен
Аннотация: Предложена схема представления больших объемов зрительной информации для нейронных сетей, обрабатывающих Из, основанная на последовательной обработке меньших объемов (фрагментов). Разработанная схема VISOR состоит из 2-х основных модулей. Модуль низшего уровня, выделяющий признаки, использует последовательную ЭВМ, а высшего, кодирующий структурную информацию - использует нейронную сеть. Описана схема их взаимодействия. Приведены результаты экспериментов; кратко описаны продолжающиеся исследования. США, Dep. of Computer Sci., Univ. of Texas at Austin, Austin, TX 78712. Ил. 6. Библ. 10.
ГРНТИ  
34.55.21
ВИНИТИ 341.55.21.27.15 + 341.53.19.09
Рубрики: НЕЙРОННЫЕ СЕТИ
АНАЛИЗ СЦЕН
ЗРИТЕЛЬНЫЕ СХЕМЫ
ОБРАБОТКА ИЗОБРАЖЕНИЙ

Доп.точки доступа:
Miikkulainen, R.
 
Описание базы
Стандартный
По словарю
Расширенный
Профессиональный
Распределенный
ГРНТИ



"Электронные каталоги и базы данных библиотек СО РАН"
© Международная Ассоциация пользователей и разработчиков электронных библиотек и новых информационных технологий
(Ассоциация ЭБНИТ)