Bio-inspired Speed Detection and Discrimination

Mauricio Cerda; Lucas Terissi; Bernard Girau

网络、信息和计算系统的仿生模型。2009年12月9日至11日在法国阿维尼翁举行的第四届国际生物技术会议，修订论文集

研究文章

生物激励速度检测与识别

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@正在进行{10.1007/978-3-642-12808-0_16，author={莫里西奥·塞尔达（Mauricio Cerda）、卢卡斯·特瑞西（Lucas Terissi）和伯纳德·吉劳（Bernard Girau）}，title={生物感应速度检测和识别}，会议记录={网络、信息和计算系统的仿生模型。第四届国际会议，BIONETICS 2009，法国阿维尼翁，2009年12月9日至11日，修订论文集}，procesdings_a={生物技术}，年份={2012}，月份={5}，关键词={运动感知光流速度判别MT}，doi={10.1007/978-3-642-12808-0_16}}

毛里西奥·塞尔达
卢卡斯·特瑞西
伯纳德·吉罗
年份：2012
生物激励速度检测与识别
生物技术
施普林格
内政部：10.1007/978-3-642-12808-0_16

毛里西奥·塞尔达¹^,*卢卡斯·特瑞西²^,*，伯纳德·吉罗¹^,*

1:Loria-INRIA Nancy Grand Est，Cortex团队，Vandouvre-lès-Nancy
2：罗萨里奥国立大学-CIFASIS-CONICET

*联系人电子邮件：cerdavim@loria.fr, terissi@cifasis-conicet.gov.ar, girau@loria.fr

摘要

在计算机视觉领域，一项关键任务是运动检测（也称为光流提取）。此操作允许进行三维重建、特征跟踪、时间碰撞和新颖性检测等分析。大多数光流提取技术在有限的速度范围内工作。通常，通过将一些多尺度信息组合在一个串行体系结构中，可以将检测范围扩展到更高的速度。这种串行多尺度方法存在与算法中使用的尺度数相关的误差传播问题。另一方面，生物实验表明，人类的运动感知似乎遵循一种并行的多尺度方案。在这项工作中，我们提出了一种生物启发的并行架构来执行运动检测，提供了广泛的操作范围，并避免了与串行架构相关的错误传播。为了测试我们的算法，我们对经典技术和所提出的技术进行了相对误差比较，表明并行架构能够实现运动检测，其结果与串行方法类似。

关键词: 运动感知光流速度判别MT

已发布: 2012年5月28日

: http://dx.doi.org/10.1007/978-3642-12808-0_16