Истраживачи са Технолошког универзитета у Нањангу и Технолошког универзитета у Сиднеју развили су систем за машину
Они су то приметили када људи одлуче да је то практичнозадатака, они теже да комбинују визуелне и соматосензорне информације из окружења. Ове две врсте информација се међусобно допуњују јер, комбиноване, пружају боље разумевање свих података који су потребни за решавање проблема.
"Наша идеја је настала након што смо проучили способност мозга да обрађује информације.Испоставило се да у људском мозгу активност перцепције не зависи само одспецифичне чулне информације, али и сложена интеграција више сензора.То нас је инспирисало да комбинујемо визуелне и соматосензивне информације (додир, температура) како би имплементирали систем који тачно препознајегестовима."
Водећи аутор студије :&нбсп;Xиаодонг Цхен
Развијање сопствене технике препознавања геста,Чен и његове колеге пружили су могућност интегрисања различитих врста сензорних информација прикупљених од више сензора. Допунивши их рачунарским видом, створили су систем који може препознати гесте са тачношћу од 85%.
Његова вишеслојна и хијерархијска структура опонаша мозак, али са вештачким неуронским мрежама уместо конвенционалним.&нбсп;Поред тога, неке мреже у својој архитектонској дршциИсти модални чулни подаци које обрађују неуронске мреже у мозгу.На пример, секцијална неуронска мрежа (ЦНН) посебно извршава операције конверзије тако што вештачки реплицира функцију локалног поља рецептора унутар биолошких нервних система.На тај начин опонаша почетну обраду визуелних информација које се јављају у деловима људског мозга који реагују наза вид.
Погледајте и:
—&нбсп ;У септембру ће опасан астероид летети близу Земље.мање од Месеца
—&нбсп;Комета НЕОВИСЕ је видљива у Русији. Где то видети, где погледати и како снимити фотографију
«&нбсп ;Погледајте огроман 'зид' стотина хиљада галаксија иза Млечног пута