مقایسه توانایی بازشناسی اشیاء بر روی پس زمینه و در مواجهه با تغییرات مختلف در انسان و مدل نوین قشر بینایی

سال انتشار: 1394
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: فارسی
مشاهده: 1,363

فایل این مقاله در 6 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد

این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

ICMVIP09_086

تاریخ نمایه سازی: 6 اسفند 1395

چکیده مقاله:

یکی از مهمترین ویژگیهای سامانه بینایی انسان توانایی بازشناسی اشیاء با دقت و سرعت بالا است. همین امر باعث توسعه مدلهای محاسباتی مختلفی از جمله شبکههای عصبی کانولوشنی با الگوبرداری از سازوکار این سامانه شده است. علیرغم تلاشهای زیاد صورت گرفته در راستای تطبیق مدل مذکور با سامانه بینایی، جنبههای مختلفی از ویژگیهای مدل از جمله تاثیر تصویر پسزمینه بر روی کارایی آن در بازشناسی اشیاء همچنان از نظرها مغفول مانده است. در این پژوهش پس از ایجاد مجموعه داده شامل تصاویر اشیاء مختلف بر روی تصاویر پسزمینه از محیطهای طبیعی )به عنوان نمایندهای از پسزمینههای با شلوغی کمتر( و دستساز )به عنوان نمایندهای از پسزمینههای با شلوغی بیشتر(، از آزمایشهای بازشناسی اشیاء انسانی و شبیهسازی مدل برای انجام مقایسه استفاده شده است. نتایج آزمایشها نشان میدهد اینکه تصویر پسزمینه از محیطهای طبیعی و یا دستساز باشد تفاوت معنیداری در دقت و سرعت بازشناسی اشیاء انسانی ایجاد نمیکند )به ترتیب ۸۹.۷٪ . ۹۰.۱٪ اما مدل شبکه عصبی کانولوشنی در بازشناسی اشیاء زمانی که بر روی پسزمینه محیطهای دستساز قرار میگیرند دچار حدود 14٪ کاهش کارایی میشود. با این نتایج به نظر میرسد که همچنان در ابعاد مختلف فاصله زیادی میان انسان و مدلهای محاسباتی قشر بینایی وجود دارد.

کلیدواژه ها:

بازشناسی اشیاء ، تصویر پسزمینه ، تغییرات شی ، مدل شبکه عصبی کانولوشنی

نویسندگان

علیرضا اخوان پور

دانشکده مهندسی کامپیوتر، دانشگاه تربیت دبیر شهید رجایی،

حمید کریمی

دانشکده مهندسی برق، دانشگاه تربیت دبیر شهید رجایی

نصور باقری

دانشکده مهندسی برق، دانشگاه تربیت دبیر شهید رجایی

رضا ابراهیم پور

دانشکده مهندسی کامپیوتر، دانشگاه تربیت دبیر شهید رجایی

مراجع و منابع این مقاله:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :
  • می‌کند. در پژوهش‌های بعدی تیم نویسنده تصمیم به بررسی علل ...
  • _ _ _ [3] _ _ _ Apr. 1980. ...
  • G. Wallis and E. T. Rolls, "Invariant Face and Object ...
  • S. Grossberg, E. Mingolla, and W. D. Ross, "Visual brain ...
  • Y. LeCun, L. Bottou, Y. Bengio, and P. Haffher, "Gradient-based ...
  • D. L. K. Yamins, H. Hong, C. F. Cadieu, E. ...
  • A. Krizhevsky, I. Sutskever, and G. Hinton, "ImageNet: classification with ...
  • M. D. Zeiler and R. Fergus, "Visualizing and Understanding Convolutional ...
  • _ _ _ _ _ _ _ object ...
  • _ _ _ Achieves Representations Similar to Macaque IT and ...
  • _ _ _ _ _ No. 1, 2008. ...
  • _ _ toolbox, " Spatial Vision, Vl ...
  • C. Farabet, C. Couprie, L. Najman, and Y. LeCun, "Learning ...
  • _ _ [19] _ _ _ _ _ _ _ ...
  • _ _ _ _ _ _ and ...
  • Y. Jia, E. Shelhamer, J. Donahue, S. Karayev, J. Long, ...
  • N. Pinto, Y. Barhomi, D. D. Cox and J. J. ...
  • M. PraB, C. Grimsen, M Konig and M. Fahle, "Ultra ...
  • نمایش کامل مراجع