Complexity reduction of neural network model for local motion detection in motion stereo vision
Visualitza/Obre
2017_Chapter_.pdf (1,917Mb) (Accés restringit)
Sol·licita una còpia a l'autor
Què és aquest botó?
Aquest botó permet demanar una còpia d'un document restringit a l'autor. Es mostra quan:
- Disposem del correu electrònic de l'autor
- El document té una mida inferior a 20 Mb
- Es tracta d'un document d'accés restringit per decisió de l'autor o d'un document d'accés restringit per política de l'editorial
Cita com:
hdl:2117/173395
Tipus de documentComunicació de congrés
Data publicació2017
EditorSpringer
Condicions d'accésAccés restringit per política de l'editorial
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
Spatial perception, in which objects’ motion and positional relationship are recognized, is necessary for applications such as a walking robot and an autonomous car. One of the demanding features of spatial perception in real world applications is robustness. Neural network-based approaches, in which perception results are obtained by voting among a large number of neuronal activities, seem to be promising. We focused on a neural network model for motion stereo vision proposed by Kawakami et al. In this model, local motion in each small region of the visual field, which comprises optical flow, is detected by hierarchical neural network. Implementation of this model into a VLSI is required for real-time operation with low power consumption. In this study, we reduced the computational complexity of this model and showed cell responses of the reduced model by numerical simulation.
CitacióAkima, H. [et al.]. Complexity reduction of neural network model for local motion detection in motion stereo vision. A: International Conference on Neural Information Processing. "Neural Information Processing 24th International Conference, ICONIP 2017 Guangzhou, China, November 14–18, 2017 Proceedings, Part VI". Berlín: Springer, 2017, p. 830-839.
ISBN978-3-319-70135-6
Versió de l'editorhttps://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-70136-3_88
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
2017_Chapter_.pdf | 1,917Mb | Accés restringit |