Objekterkennung in einem selbstorganisierenden neuronalen System

摘要: Wir stellen hier ein System fur invariante und robuste Erkennung von Objekten aus Kamerabildern vor. Das beansprucht, sowohl Modell biologisches Objektsehen (zumindest eine ontogenetisch fruhe Form davon) zu sein, als auch auf der Hohe des technischen Fortschritts stehen. Unser basiert den Prinzipien zeitlicher Merkmalsbindung schneller reversibler synaptischer Plastizitat. Objekte werden in zweidimensionaler Ansichten gespeichert. Diese kompetitiv an Testbilder angepast. Wahrend Anpassungsprozesses vollstandige Matrizen dynamischer Bindungen zwischen dem Bild allen Modellen durch einen Prozes rascher Selbstorganisation verfeinert, wobei im Endzustand nur noch einander entsprechende Punkte Objektmodellen (besonders erkannten) verbunden sind. Als Datenformat die Reprasentation Bildern benutzen wir lokale Mengen („jets“) Gabor-basierten Wavelets. demonstrieren das Leistungsvermogen unseres Systems, indem es menschliche Gesichter wiedererkennen lassen, u.zw. Datenbasen mehr hundert Bildern. ist invariant hinsichtlich retinaler Position robust Kopfdrehung, Skalierung, Gesichtsdeformation Beleuchtung.