Научная литература
booksshare.net -> Добавить материал -> Биология -> Позин Н.В. -> "Элементы теории биологических анализаторов " -> 140

Элементы теории биологических анализаторов - Позин Н.В.

Позин Н.В., Любинский И.А., Левашов О.В., Шараев Г.А. Элементы теории биологических анализаторов — М.: Наука, 1978. — 360 c.
Скачать (прямая ссылка): elementiteoriibiologicheskihanalizatorov1978.djvu
Предыдущая << 1 .. 134 135 136 137 138 139 < 140 > 141 142 143 144 145 146 .. 154 >> Следующая

’) Латонтпые периоды ответов сложных клеток 17 поля оказались меньше таковых простых клеток. Свойства сложных клеток весьма сильно отличаются от свойств простых. Поэтому сложные клетки, вероятно, не являются выходными для простых (как предполагали Хмобел и Визе л), т. е. в коре имеются независимые каналы обработки изображения.
узнавания объектов. «Канал инвариантов» является независимым ог «канала параметров для оценки вариант».
В отношении предположения :mix авторов относительно двух разных каналов обработки имеется определенное сходство с изложенной здесь концепцией о двух подсистемах в зрении — для составления обобщенного (схематического) и детального (конкретного) описания. Другой общей чертой двух рассматриваемых моделей является использование пространственно частотного анализа.
Другой известной моделью зрительного узнавания является модель Д. Кирвелиса Ж5]. От упомянутых выше моделей она отличается одним важным свойством — ;гго модель активного узнавания. В пей па основе результатов предварительного анализа выдвигается визуальная гипотеза о классе рассматриваемого объекта и происходит ее проверка. Предварительная классификация основана на локальном анализе изображения объекта с помощью набора детекторов краев и кривизны разной ориентации. Результат предварительной классификации используется для поиска изображения — реализации класса непосредственно в хронологической памяти. Реализации хранятся в хронологической памяти в виде пространственно-частотных спектров (полученных в результате преобразования Френеля). Последние два свойства модели Кирвелиса (предварительная классификация и пространственно-частотное кодирование) сближают ее с описанной в этой главе нашей моделью. Однако между ними есть целый ряд различий. Наиболее существенные из них следующие: \) Д. Кирвелис но рассматривал важные этапы предварительного анализа сцепы для выделения одиночного объекта из фона; 2) совершенно иным в нашей модели является этан проверки гипотезы — за счет движении глаз по информативным участкам изображения;
3) в предлагаемой пали модели учтен факт малого перекрытия лолуполей зрения в области вертикального меридиана (3°), что накладывает жесткие ограничения па возможность обработки изображений крупных объектов; л то ограничение привело к представлению о детерминированном порядке осмотра глазом изображения на основе оценки его «функции информативности».
Системы видения на базе ЦВМ. Для целей моделирования зрения полезно ознакомиться с техническими работами в области построения узнающих систем видения для автономных роботов. Построенные к настоящему моменту системы видения (в основном в виде действующих макетов) способны узнавать ограниченное число классов (например, три класса в работе Шираи [449], один класс в работе [379]), причем объекты имеют простую форму (многогранники) или заметно отличаются по форме друг от друга (например, в упомянутой работе Шираи проводилось узнавапие телефона, стакана и полки с книгами, стоящих па столе). В по-
давляющем большинстве таких работ узнавание основано на использовании так называемой «модели мира» (|3(!2, 450] и др.), описывающей виды объектов, с которыми может столкнуться система видения, их отношения, и задающей систему действий для проверки тех или иных признаков объектов. Нанример, в «модели мира» системы Шираи предусмотрены «модели линий» разных ориентаций. В ходе работы по анализу исходного изображения и выделению объектов система выдвигает гипотезу о наличии липии с конкретным наклоном в конкретном месте поля зрения. После этого включается «модель линии», задающая целенаправленны!! поиск других точек линии в определенном направлении.
Нам представляется, что в зрительной системе на нижних уровнях обработки «модели признаков» пе используются. Если даже заранее знать, что на сцене есть одиночный знакомый предмет, то все равно нужно перебирать несколько «моделей объекта», так как форма большинства трехмерных объектов (форма их контуров) различна нри разных ракурсах. Круг возможных гипотез слгшком велик, а перебор гипотез занял бы очень большое время. В то же время пе вызывает сомнений то, что на гораздо болео высоких уровнях обработки зрительная система использует некоторую «модель мира», построенную в ходе научения человека. Эта уверенность основана, в частпости, на большом числе фактов зависимости результатов узнавания от предварительной установки человека, его «настроя» увидеть нечто вполне определенное. Большой фактический материал но этому вопросу изложен в книге Грегори [4651.
Место предлагаемой модели ; янанашш. Изложенная в этой главе модель не охватывает все этажи узнавания. Например, модель не распространяется на случай анализа такой сцены, как «жонглер с мячом на голове». Хотя по отдельности и жонглер и мяч могут быть легко опознаны, интерпретация такой сцены требует определенной «модели мира», в которой предусмотрены различные возможные отношения между известными объектами. В изложенной модели использованы некоторые элементы представления о «модели мира». Стратегия осмотра информативных мест при проверке гипотезы о виде предъявленного объекта — это, но-существу, использование набора «моделей объектов». Важно заметить, что чем выше уровень обработки и тем самым, объем полученной информации, тем больше сужается круг возможных гипотез. Поэтому на высших уровнях узнавания при интерпретации «сложных сцен» использование «модели мира» становится эффективным [450, 465].
Предыдущая << 1 .. 134 135 136 137 138 139 < 140 > 141 142 143 144 145 146 .. 154 >> Следующая

Реклама

c1c0fc952cf0704ad12d6af2ad3bf47e03017fed

Есть, чем поделиться? Отправьте
материал
нам
Авторские права © 2009 BooksShare.
Все права защищены.
Rambler's Top100

c1c0fc952cf0704ad12d6af2ad3bf47e03017fed