Tidigare arbete har visat att oberoende komponentanalys (ICA) tillämpas på funktionsextraktion från naturliga bilddata ger funktioner som liknar Gabor funktioner och enkla celler mottagliga fält. I denna artikel behandlas effekterna av att inkludera kromatisk och stereoinformation. Inbegripet av färg leder till funktioner indelade i separata röda/gröna, blå/gula och ljusa/mörka kanaler. Stereo image data, å andra sidan, leder till binokulära mottagliga fält som är anpassade till olika skillnader. Likheterna mellan dessa resultat och observerade egenskaper hos enkla celler i primär visuell cortex är ytterligare bevis för hypotesen att visuella kortikala neuroner utför någon typ av redundans minskning, vilket var en av de ursprungliga motivationerna för ICA i första hand. Dessutom tillhandahåller ICA en principiell metod för funktionsextraktion från färg- och stereobilder. Sådana funktioner kan användas vid bildbehandling, t.ex. denoisering och kompression, samt vid mönsterigenkänning. Kort titel: ICA-dragen i färg- och stereobilder Erkännanden: Författarna vill tacka Jukka Häkkinen, Jari Laarni, Harri Lappalainen, Pentti Laurinen, Bruno Olshausen och Tarja Peromaa för stimulerande och användbara diskussioner. Dessutom vill vi tacka de anonyma granskarna för förslag som har bidragit till att förbättra tydligheten i detta dokument.
Hoyer m.fl. extraherade binokulära bildfunktioner med hjälp av oberoende komponentanalys (ICA) REF.
Independent component analysis applied to feature extraction from colour and stereo images
{'venue': 'COMPUTATION IN NEURAL SYSTEMS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}