Des chercheurs des universités technologiques de Nanyang et de Sydney ont développé une machine
Ils ont remarqué que lorsque les gens décidenttâches, ils ont tendance à combiner des informations visuelles et somatosensorielles de l'environnement. Ces deux types d'informations se complètent car, lorsqu'ils sont combinés, ils permettent de mieux comprendre toutes les données nécessaires pour résoudre un problème.
« Notre idée est venue après avoirétudié les propriétés du cerveau pour traiter l'information. Il s'est avéré que dans le cerveau humain, l'activité perceptuelle dépend non seulement d'informations sensorielles spécifiques, mais également de l'intégration complexe de plusieurs capteurs. Cela nous a inspiré à combiner les informations visuelles et somatosensorielles (toucher, température) pour mettre en œuvre un système qui reconnaît avec précision les gestes.
auteur principal de l'étude Xiaodong Chen
Développer votre propre technique de reconnaissance gestuelle,Chen et ses collègues ont permis d'intégrer différents types d'informations sensorielles collectées à partir de plusieurs capteurs. En les complétant par la vision par ordinateur, ils ont créé un système capable de reconnaître les gestes avec une précision de 85%.
Sa structure multicouche et hiérarchiqueimite la structure du cerveau, mais avec des réseaux de neurones artificiels au lieu de réseaux normaux. De plus, certains réseaux dans leur architecture traitent les mêmes données sensorielles modales traitées par les réseaux de neurones du cerveau. Par exemple, un réseau neuronal sectionnel (CNN) effectue spécifiquement des opérations de conversion en reproduisant artificiellement la fonction du champ récepteur local au sein des systèmes nerveux biologiques. De cette manière, il imite le traitement initial des informations visuelles qui se produit dans les parties du cerveau humain responsables de la vision.
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