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Analyse de scènes naturelles par Composantes Indépendantes

Authors
Publication Date
Keywords
  • [Info:Info_Hc] Computer Science/Human-Computer Interaction
  • [Info:Info_Hc] Informatique/Interface Homme-Machine
  • [Spi:Signal] Engineering Sciences/Signal And Image Processing
  • [Spi:Signal] Sciences De L'Ingénieur/Traitement Du Signal Et De L'Image
  • Analyse En Composantes Indépendantes (Aci)
  • Perception Des Catégories Des Images Naturelles
  • Estimation De Densité Par Logspline
  • Modèle De Cellules Simples De V1
  • Codage Des Images Naturelles
  • Scènes Naturelles
  • Distances Entre Images
  • Vision
Disciplines
  • Linguistics

Abstract

De nombreuses études montrent que les détecteurs corticaux pourraient résulter de l'application d'un principe de réduction de redondance par indépendance statistique de leurs activités. L'analyse en Composantes Indépendantes est utilisée ici pour générer ces détecteurs, puis leurs performances sont analysées en terme de codage et de description pour catégoriser des images sémantiquement. La propriété d'indépendance statistique permet notamment de vaincre la « malédiction de la dimension » dans un contexte de classification d'images. Un second volet concerne la sémantique des images et la perception visuelle. Des sujets humains sont confrontés à des séries d'expérimentation, captant leur jugement de similarités visuelles, afin de pouvoir identifier les catégories sémantiques, d'apprécier l'apport de modalités perceptives comme la chrominance versus la luminance, et de mettre en évidence des asymétries perceptives.

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