Головная страница ИПМ Библиотеки, издания  •  Поиск публикаций  English 
Публикация

Материал конференции: "Труды Международной конференции по компьютерной графике и зрению "Графикон""
Авторы: Кугаевских А.В., Мангараков А.Д.
Биологически-подобная модель нейрона определения движения на накоплении сигнала
Аннотация:
В статье представлена новая модель MT-нейрона (нейрона средней височной области), которая позволяет обнаруживать движение и определять его направление и скорость без использования рекуррентной связи. Модель основана на накоплении сигнала и организована с использованием пространственно-временного вектора, который задает весовые коэффициенты. Пространственно-временной вектор формируется с помощью произведения гауссиана, задающего пространственную компоненту, и вейвлета «мексиканская шляпа», который задает временной вектор изменения рецептивного поля. Такая конфигурация позволяет не только детектировать движения, но и делать модель не чувствительной к равномерной или текстурной заливке. Модель представлена в вариантах для определения линейного и вращательного движения. Движение, в данном случае, представляет собой последовательную активацию нескольких нейронов выделения границ, расположенных в одном и том же направлении в определенной окрестности с течением времени, т.е. со сменой кадра. Для оценки движения модели проверялись на наборе данных MPI Sintel. Разработанная нами модель показывает результаты лучше, чем Spatio-Temporal Gabor. Наилучшая точность определения направления движения может быть получена при размере пространственно-временного вектора (7*7,7).
Ключевые слова:
определение движения, MT-нейрон, биологически-подобная модель, нейронная сеть
Язык публикации: русский,  страниц: 9 (с. 568-576)
Полный текст на русском языке:
Экспорт ссылки на публикацию в формате:   RIS    BibTeX
Сведения об авторах:
  • Кугаевских А.В.,  orcid.org/0000-0002-6676-0518,  Университет ИТМО
  • Мангараков А.Д.,  orcid.org/0000-0002-8938-2214,  Университет ИТМО