Материал конференции: "Труды Международной конференции по компьютерной графике и зрению "Графикон" (19-21 сентября 2022 г., Рязань)"
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
