南洋理工大学とシドニー工科大学の研究者らは、機械用のシステムを開発しました
彼らは人々が実用的であると決めるときタスク、彼らは環境からの視覚と体性感覚の情報を組み合わせる傾向があります。これらの2つのタイプの情報は、組み合わせると問題を解決するために必要なすべてのデータをよりよく理解できるため、相互に補完し合います。
「私たちのアイデアは、脳の情報処理能力を研究した後に生まれました。人間の脳では、知覚の活動は特定の感覚情報だけでなく、複数のセンサーの複雑な統合も。そこで、視覚情報と体性感覚情報(触覚、温度)を組み合わせて、正確に認識するシステムを実装しました。ジェスチャー」
研究 の筆頭著者 : Xiaodong Chen
独自のジェスチャー認識技術を開発し、チェンと彼の同僚は、複数のセンサーから収集された異なるタイプの感覚情報を統合することを可能にしました。それらをコンピュータービジョンで補完することにより、85％の精度でジェスチャーを認識できるシステムを作成しました。
その多層的で階層的な構造は脳の構造を模倣していますが、従来のニューラルネットワークの代わりに人工ニューラルネットワークを使用しています。 さらに、アーキテクチャ内の一部のネットワークは、脳内のニューラルネットワークによって処理されるのと同じモーダル感覚データ。例えば、セクショナルニューラルネットワーク(CNN)は、生物学的神経系内の局所受容体野の機能を人工的に複製することにより、変換操作を特異的に実行します。このようにして、人間の脳の部分で発生する視覚情報の初期処理を模倣します。視力のために。
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