Дослідники з Наньянгського та Сіднейського технологічних університетів розробили систему машинного
Вони помітили, що коли люди вирішують практичнізавдання, вони, як правило, з'єднують візуальну і соматосенсорную інформацію, отриману з навколишнього середовища. Ці два типи інформації доповнюють один одного, так як в поєднанні вони дають краще уявлення про всі дані, які потрібні для вирішення проблеми.
«Наша ідея з'явилася після того, як мививчили властивості мозку обробляти інформацію. Виявилося, що у мозку людини активність сприйняття залежить тільки від конкретної сенсорної інформації, а й від комплексної інтеграції кількох сенсорів. Це надихнуло нас на об'єднання візуальної та соматосенсорної інформації (дотик, температура) для реалізації системи, яка точно розпізнає жести».
провідний автор дослідження Сяодун Чен
Розробляючи свою методику розпізнавання жестів,Чен і його колеги забезпечили можливість інтеграції різних видів сенсорної інформації, зібраних за допомогою декількох датчиків. Доповнивши їх комп'ютерним зором вони створили систему, яка може розпізнавати жести з точністю в 85%.
Його багатошарова та ієрархічна структураімітує структуру мозку, але зі штучними нейронними мережами замість звичайних. Крім того, деякі мережі в їх архітектурі обробляють ті ж модальні сенсорні дані, що обробляються нейронними мережами в мозку. Наприклад, секційна нейронна мережа (CNN) спеціально виконує конверсійні операції, штучно відтворюючи функцію локального рецепторного поля усередині біологічних нервових систем. Так вона імітує початкову обробку візуальної інформації, яка відбувається у тих частинах людського мозку, які відповідають за зір.
Читайте також:
— У вересні поряд із Землею пролетить небезпечний астероїд. Мінімальна відстань буде меншою, ніж до Місяця
- Комета NEOWISE видно в Росії. Де її побачити, куди дивитися та як зробити фото
— Погляньте на величезну «стіну» із сотні тисяч галактик позаду Чумацького шляху