Vi föreslår den adaptiva scenberoende filtret (ASDF) hierarki för oövervakad inlärning av bildsegmentering, som integrerar flera processvägar i en flexibel, mycket dynamisk och i realtid kapabel vision arkitektur. Den är baserad på att bilda en kombinerad funktion utrymme från grundläggande funktionskartor som färg, skillnader och pixel position. För att garantera prestanda i realtid använder vi en förbättrad vektorquantization metod för att partitionera detta funktionsutrymme. Den lärda kodboken definierar motsvarande bästa-match segment för varje prototyp och ger en översegmentering av objektet och omgivningen. Segmenten är rekombinerade till en slutlig objektsegmentering mask baserad på en relevans karta, som kodar en grov bottom-up hypotes där objektet är placerad i bilden. Vi tillämpar ASDF-hierarkin för förbearbetning av indatabilder i en funktionsbaserad biologiskt motiverad objektigenkänningsarkitektur och visar experiment med detta realtidsseendesystem som körs vid 6 Hz inklusive online-inlärning av segmenteringen. Eftersom interaktion med användaren inte är perfekt, det verkliga systemet får användbara vyer effektivt endast på cirka 1,5 Hz, men vi visar att för utbildning av ett nytt objekt hundra vyer tar endast en minut av interaktionstid är tillräckligt. Var och en av dem ska uppfylla kraven i bilaga I till förordning (EU) nr 952/2013.
Inmatningsbilden bryts ned i en disjunkt uppsättning segment med hjälp av adaptiva scenberoende filter (ASDF) REF.
Adaptive scene dependent filters for segmentation and online learning of visual objects
{'venue': 'Neurocomputing', 'journal': 'Neurocomputing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}