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Reconnaissance visuelle d’objets par association temporelle de caractéristiques hiérarchiques

VD

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Vincent De Ladurantaye

Résumé de la communication

La reconnaissance d’image est un des grands défis de l’intelligence artificielle. Cependant, les humains sont capables d’effectuer la reconnaissance sans effort et de manière quasi instantanée. Le système visuel biologique a évolué pour devenir un puissant outil d’extraction d’information. Nous proposons un système de reconnaissance d’objet qui s’inspire de l’organisation et du fonctionnement du cerveau. La plupart des recherches dans le domaine tentent de développer des méthodes d’apprentissage permettant d’extraire les caractéristiques visuelles les plus pertinentes. Elles utilisent ensuite une classification des caractéristiques pour reconnaitre les objets. Ces classifications sont basées sur des techniques telles que « Support Vector Machines ». Ce faisant, l’information topographique de la disposition des caractéristiques est perdue. Nous proposons plutôt d’utiliser une classification basée sur un processus observé dans le cerveau, soit l’association par synchronisation temporelle des neurones. Notre système est basé sur une architecture hiérarchique d’extraction d’informations visuelles suivie de la classification par synchronisation de neurones. Nous présentons le réseau de neurones qui permet d’associer les représentations mentales d’un objet aux stimuli d’entrée par la synchronisation temporelle entre des groupes de neurones représentants des parties d’objet. Les résultats obtenus grâce à une implémentation sur cartes graphiques du modèle sont présentés et discutés.

Contexte

section icon Date : 13 mai 2010
host icon Hôte : Université de Montréal

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