De anmärkningsvärda förmågorna hos det primära visuella systemet har inspirerat konstruktionen av beräkningsmodeller för vissa visuella neuroner. Vi föreslår en trainerbar hierarkisk objektigenkänningsmodell, som vi kallar S-COSFire (S står för Shape och CFOSIRE står för Kombination av Shifted FIlter REsponses) och använder den för att lokalisera och känna igen objekt av intressen inbäddade i komplexa scener. Den är inspirerad av den visuella bearbetningen i ventralströmmen (V1/V2 → V4 → TEO). Erkännande och lokalisering av objekt inbäddade i komplexa scener är viktigt för många datorseende applikationer. De flesta befintliga metoder kräver tidigare segmentering av objekt från bakgrunden som på sin tur kräver igenkänning. Ett S-COSFire-filter konfigureras automatiskt för att vara selektivt för ett arrangemang av konturbaserade funktioner som tillhör en prototypform som anges av ett exempel. Konfigurationen omfattar val av relevanta vertex-detektorer och bestämning av vissa dim- och skiftparametrar. Reaktionen beräknas som det viktade geometriska medelvärdet av den suddiga och ändrade responsen hos de valda vertex-detektorerna. S-COSFire filter delar liknande egenskaper med vissa neuroner i inferotemporal cortex, vilket gav inspiration till detta arbete. Vi visar effektiviteten av S-COSFire filter i två applikationer: brev och nyckelord spotting i handskrivna manuskript och objekt spotting i komplexa scener för datorseende systemet för en inhemsk robot. S-COSFire filter är effektiva för att känna igen och lokalisera (deformerbara) objekt i bilder av komplexa scener utan att kräva föregående segmentering. De är mångsidiga formdetektorer, konceptuellt enkla och enkla att implementera. Den framlagda hierarkiska formens representation bidrar till en bättre förståelse av hjärnan och till mer robusta datorseendealgoritmer.
En flerskiktsmodell av ventralströmmen presenterades och utplacerades för objektigenkänning i REF.
Ventral-stream-like shape representation: from pixel intensity values to trainable object-selective COSFIRE models
{'venue': 'Front. Comput. Neurosci.', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}