Un modelo de detección de movimiento y dirección para imágenes en escala de grises basado en el modelo de Hassenstein-Reichardt
Autores: Qiu, Zhiyu; Todo, Yuki; Yan, Chenyang; Tang, Zheng
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
Un modelo de detección de movimiento y dirección para imágenes en escala de grises basado en el modelo de Hassenstein-Reichardt
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Sistema visual
Detección de dirección de movimiento
Modelo de Hassenstein-Reichardt
Sistema visual artificial
Sistema de respuesta al contraste
Redes neuronales convolucionales
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 33
Citaciones: Sin citaciones
El sistema visual de los animales con visión desempeña un papel crítico al proporcionar información sobre el entorno, incluidos los detalles de movimiento necesarios para la supervivencia. Durante los últimos años, numerosos estudios han explorado el mecanismo de detección de dirección de movimiento en el sistema visual para imágenes binarias, incluido el modelo de Hassenstein-Reichardt (modelo HRC) y el sistema visual artificial basado en HRC (AVS). En este documento, presentamos un sistema de respuesta al contraste basado en investigaciones previas sobre células amacrinas en el sistema visual de y otras especies. Combinamos este sistema con el AVS basado en HRC para construir un sistema de detección de dirección de movimiento para imágenes en escala de grises. Nuestros experimentos verificaron la efectividad de nuestro modelo en la detección de la dirección del movimiento en imágenes en escala de grises, logrando al menos un 99% de precisión en todos los experimentos y un notable 100% de precisión en varias circunstancias. Además, desarrollamos dos redes neuronales convolucionales (CNN) para comparar y demostrar la practicidad de nuestro modelo.
Descripción
El sistema visual de los animales con visión desempeña un papel crítico al proporcionar información sobre el entorno, incluidos los detalles de movimiento necesarios para la supervivencia. Durante los últimos años, numerosos estudios han explorado el mecanismo de detección de dirección de movimiento en el sistema visual para imágenes binarias, incluido el modelo de Hassenstein-Reichardt (modelo HRC) y el sistema visual artificial basado en HRC (AVS). En este documento, presentamos un sistema de respuesta al contraste basado en investigaciones previas sobre células amacrinas en el sistema visual de y otras especies. Combinamos este sistema con el AVS basado en HRC para construir un sistema de detección de dirección de movimiento para imágenes en escala de grises. Nuestros experimentos verificaron la efectividad de nuestro modelo en la detección de la dirección del movimiento en imágenes en escala de grises, logrando al menos un 99% de precisión en todos los experimentos y un notable 100% de precisión en varias circunstancias. Además, desarrollamos dos redes neuronales convolucionales (CNN) para comparar y demostrar la practicidad de nuestro modelo.