کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
8407051 | 1544970 | 2015 | 21 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Proto-object categorisation and local gist vision using low-level spatial features
ترجمه فارسی عنوان
طبقه بندی متداول شئ و چشم انداز داخلی با استفاده از ویژگی های فضایی سطح پایین
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
Stereo vision - بینایی استریوVerification - تاییدDisparity - تناقضSegregation - جداسازیColour - رنگNeural network - شبکه عصبیFigure-ground - شکل زمینCategorisation - طبقه بندیVisual cortex - قشر ویژوالBiological model - مدل بیولوژیکیObject - هدف - شیpopulation coding - کدگذاری جمعیتLearning - یادگیری
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
ریاضیات
مدلسازی و شبیه سازی
چکیده انگلیسی
Object categorisation is a research area with significant challenges, especially in conditions with bad lighting, occlusions, different poses and similar objects. This makes systems that rely on precise information unable to perform efficiently, like a robotic arm that needs to know which objects it can reach. We propose a biologically inspired object detection and categorisation framework that relies on robust low-level object shape. Using only edge conspicuity and disparity features for scene figure-ground segregation and object categorisation, a trained neural network classifier can quickly categorise broad object families and consequently bootstrap a low-level scene gist system. We argue that similar processing is possibly located in the parietal pathway leading to the LIP cortex and, via areas V5/MT and MST, providing useful information to the superior colliculus for eye and head control.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Biosystems - Volume 135, September 2015, Pages 35-49
Journal: Biosystems - Volume 135, September 2015, Pages 35-49
نویسندگان
Jaime A. Martins, J.M.F. Rodrigues, J.M.H. du Buf,