난양 공과 대학과 시드니 공과 대학의 연구원들은 기계 시스템을 개발했습니다
그들은 사람들이 실용적이라고 결정할 때작업, 그들은 환경에서 시각 및 체성 감각 정보를 결합하는 경향이 있습니다. 이 두 가지 유형의 정보를 결합하면 문제를 해결하는 데 필요한 모든 데이터를 더 잘 이해할 수 있으므로 서로를 보완합니다.
"우리의 아이디어는 뇌의 정보 처리 능력을 연구한 후에 나왔습니다.인간의 뇌에서 지각의 활동은특정 감각 정보뿐만 아니라 여러 센서의 복잡한 통합도 포함됩니다.이를 통해 시각 및 체성 감각 정보(촉각, 온도)를 결합하여 정확하게 인식하는 시스템을 구현하게 되었습니다몸짓"이라고 말했다.
연구의 주요 저자 : Xiaodong Chen
나만의 제스처 인식 기술 개발,Chen과 그의 동료들은 여러 센서에서 수집 된 다양한 유형의 감각 정보를 통합 할 수있게했습니다. 컴퓨터 비전으로 보완함으로써 85 %의 정확도로 제스처를 인식 할 수있는 시스템을 만들었습니다.
다층적이고 계층적인 구조는 뇌의 구조를 모방하지만 기존 신경망 대신 인공 신경망을 사용합니다. 또한, 아키텍처의 일부 네트워크는뇌의 신경망에 의해 처리되는 것과 동일한 모달 감각 데이터입니다.예를 들어, 단면 신경망(CNN)은 생물학적 신경계 내에서 국소 수용체장의 기능을 인위적으로 복제하여 변환 작업을 수행합니다.이러한 방식으로 반응하는 인간 뇌 부분에서 발생하는 시각 정보의 초기 처리를 모방합니다.시력을 위해.
참조 :
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