Dissertação
Active Perception: Scene Exploration using Foveal Vision EVALUATED
A perceção ativa e visão foveal são as bases do nosso sistema de visão. Enquanto a visão foveal reduz a quantidade de informação a processa, a perceção ativa irá direcionar os olhos para partes promissoras do campo de visão. Juntos, permitem uma perceção detalhada dos objetos com reduzida complexidade a nı́vel neuronal. Desenvolvemos um método que combina ambos os conceitos para explorar e identificar todos os objetos numa imagem com o menor número de mudanças focais. Um sensor foveal percorre a imagem sequencialmente enquanto cria um mapa semântico, escolhendo em cada iteração o local com maior ganho de informação, no que diz respeito à identificação dos objetos. O nosso trabalho utiliza as imagens foveadas como entrada de um detetor de objetos estado-da-arte, cujas pontuações são modeladas por uma distribuição de Dirichlet que depende da distância para a fóvea, denotado Modelo de Observação Foveal. Após cada nova sacada, este Modelo é usado para executar uma Fusão Sequencial das pontuações de deteção num mapa global. Com as distribuições atualizadas em cada ponto de mapa, é tomada uma decisão baseada em medidas teoréticas de informação para encontrar o próximo melhor ponto que maximiza o nosso conhecimento do mundo. Apesar da “névoa” nas periferias, mostramos que é possı́vel combinar imagens foveadas com detetores de objetos estado-da-arte usando os nossos modelos propostos. Além disso, não só melhoram a identificação de objetos em 2-3%, como também reduzem 3x (em média) o número de sacadas necessárias para obter desempenhos semelhantes à escolha aleatória do próximo ponto focal.
setembro 23, 2021, 8:0
Publicação
Obra sujeita a Direitos de Autor
Orientação
ORIENTADOR
Alexandre José Malheiro Bernardino
Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores (DEEC)
Professor Associado