Forscher der Technischen Universitäten Nanyang und Sydney haben eine Maschine entwickelt
Sie bemerkten das, wenn Leute sich für praktisch entscheidenAufgaben neigen sie dazu, visuelle und somatosensorische Informationen aus der Umgebung zu kombinieren. Diese beiden Arten von Informationen ergänzen sich, da sie in Kombination ein besseres Verständnis aller Daten liefern, die zur Lösung eines Problems erforderlich sind.
„Unsere Idee kam nach unsuntersuchte die Eigenschaften des Gehirns, Informationen zu verarbeiten. Es stellte sich heraus, dass die Wahrnehmungsaktivität im menschlichen Gehirn nicht nur von spezifischen Sinnesinformationen abhängt, sondern auch von der komplexen Integration mehrerer Sensoren. Dies hat uns dazu inspiriert, visuelle und somatosensorische Informationen (Berührung, Temperatur) zu kombinieren, um ein System zu implementieren, das Gesten genau erkennt.“
Hauptautor der Studie Xiaodong Chen
Entwicklung Ihrer eigenen Gestenerkennungstechnik,Chen und seine Kollegen haben es möglich gemacht, verschiedene Arten von sensorischen Informationen zu integrieren, die von mehreren Sensoren gesammelt wurden. Durch die Ergänzung mit Computer Vision haben sie ein System geschaffen, das Gesten mit einer Genauigkeit von 85% erkennen kann.
Seine vielschichtige und hierarchische Strukturahmt die Struktur des Gehirns nach, jedoch mit künstlichen neuronalen Netzwerken anstelle regulärer Netzwerke. Darüber hinaus verarbeiten einige der Netzwerke in ihrer Architektur dieselben modalen sensorischen Daten, die von neuronalen Netzwerken im Gehirn verarbeitet werden. Beispielsweise führt ein sektionales neuronales Netzwerk (CNN) gezielt Konvertierungsoperationen durch, indem es die Funktion des lokalen Rezeptorfelds innerhalb biologischer Nervensysteme künstlich nachbildet. Auf diese Weise wird die anfängliche Verarbeitung visueller Informationen in den Teilen des menschlichen Gehirns nachgeahmt, die für das Sehen verantwortlich sind.
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