Attentive Stereoscopic Object Recognition
Attentive Stereoscopic Object Recognition
复制标题
细心的立体物体识别
DOI：
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发表时间：
2010
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
F. Hamker
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Frederik Beuth;J. Wiltschut;F. Hamker
总的来说，目标识别在今天仍然是一项具有挑战性的任务。例如，并行分割和定位或检测位置、比例和旋转不变的对象的问题出现。人类可以很容易地解决所有这些问题，因此神经计算和心理学数据可以用来开发类似的算法。在我们的模型中，注意力强化了物体的相关特征，允许并行检测它。人类视觉也使用立体视图来提取场景的深度。在这里，我们将演示虚拟现实中立体视觉目标识别的注意力概念，这将在未来应用到机器人的实际应用中。
Object recognition in general is still a challenging task today. Problems arise for example from parallel segmentation and localization or the problem to detect objects invariant of position, scale and rotation. Humans can solve all these problems easily and thus neurocomputational and psychological data could be used to develop similar algorithms. In our model, attention reinforces the relevant features of the object allowing to detect it in parallel. Human vision also uses stereoscopic views to extract depth of a scene. Here, we will demonstrate the concept of attention for object recognition for stereo vision in a virtual reality, which could be applied in the future to practical use in robots.
DOI：
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发表时间：
2006
期刊：
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影响因子：
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作者：
T. Poggio;T. Serre
通讯作者：
T. Poggio;T. Serre