Investigadores de la Universidad Tecnológica de Nanyang y la Universidad Tecnológica de Sydney han desarrollado un sistema para máquinas
Notaron que cuando la gente decide prácticotareas, tienden a combinar información visual y somatosensorial del entorno. Estos dos tipos de información se complementan porque, cuando se combinan, proporcionan una mejor comprensión de todos los datos que se necesitan para resolver un problema.
"Nuestra idea surgió después de estudiar la capacidad del cerebro para procesar información.Resultó que en el cerebro humano, la actividad de la percepción depende no sólo deinformación sensorial específica, sino también la compleja integración de múltiples sensores.Esto nos inspiró a combinar información visual y somatosensorial (tacto, temperatura) para implementar un sistema que reconozca con precisióngestos".
Autor principal del estudio : Xiaodong Chen
Desarrollando su propia técnica de reconocimiento de gestos,Chen y sus colegas han hecho posible integrar diferentes tipos de información sensorial recopilada de múltiples sensores. Al complementarlos con visión por computadora, crearon un sistema que puede reconocer gestos con una precisión del 85%.
Su estructura jerárquica y de múltiples capas imita a la del cerebro, pero con redes neuronales artificiales en lugar de las convencionales. Además, algunas redes en su arquitectura manejanLos mismos datos sensoriales modales procesados por las redes neuronales en el cerebro.Por ejemplo, una red neuronal seccional (CNN) realiza específicamente operaciones de conversión replicando artificialmente la función de un campo receptor local dentro de los sistemas nerviosos biológicos.De esta manera, imita el procesamiento inicial de la información visual que se produce en las partes del cerebro humano que responden apara la vista.
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