Dissertação

Gaussian Foveation EVALUATED

Para interagir com o ambiente, os Humanos confiam essencialmente na informação visual. Como é possível que o cérebro humano consiga gerir uma quantidade tão grande de informação? Que representações de imagem e modelos de processamento devem ser empregues em robô- humanóides afim de interagirem com o mundo real? Parte da resposta pode ser dada pela geometria irregular da imagem cortical no cérebro. Esta imagem tem mais resolução no centro que na periferia, provocando redução de dados, mas mantendo a informação ao centro. Chamamos métodos de foveação ao procedimentos que transformam as imagens cartesianas nestas especiais. Inspirados na distribuição dos foto-receptores, a maior parte dos métodos de foveação são baseados na ideia de Super Pixel, ou seja, cada pixel foveal é apenas um conjunto de pixeis cartesianos e o valor do super pixel é a média dos cartesianos correspondentes. Nós propomos uma abordagem diferente para a foveação, inspirada nos campos receptores das células ganglionares do olho humano. Estas células acumulam informação dos fotoreceptores e depois enviam-na para o cérebro. O campo receptor de cada célula é modelado como uma Gaussiana. Propomos também um método para reconstrução da imagem cartesiana e transformações geométricas (como translações, rotações e escalas). Por fim, comparamos as abordagens no âmbito da qualidade de reconstrução da imagem cartesiana e no "tracking problem".
Visão Foveal, Célula Ganglionária, Operador Adjunto

Novembro 6, 2008, 14:30

Publicação

Obra sujeita a Direitos de Autor

Orientação

CO-ORIENTADOR

Carlos José Santos Alves

Departamento de Matemática (DM)

Professor Associado

ORIENTADOR

Alexandre José Malheiro Bernardino

Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores (DEEC)

Professor Auxiliar