Arquitectura neuronal para segmentar y reconocer imagenes texturadas en color, usando un modelo visual cromatico
- DIAZ PERNAS FRANCISCO JAVIER
- Juan López Coronado Director
Universidade de defensa: Universidad de Valladolid
Ano de defensa: 1993
- José Ramón Perán González Presidente/a
- José María Pérez Corral Secretario/a
- Rafael Aracil Santonja Vogal
- Jaume Pagés Fita Vogal
- Juan Antonio de la Puente Alfaro Vogal
Tipo: Tese
Resumo
En esta tesis, se desarrolla una arquitectura neuronal para segmentar y reconocer imagenes cuyas fundamentales propiedades sean el color y la textura superficial de los objetos presentes en la escena. Primeramente, se desarrolla una transformacion de color basada en procesos oponentes. Tales procesos tienen lugar en las celulas ganglionares de la retina. Para segmentar los estimulos visuales, se ha desarrollado una extension cromatica del modelo visual monocromatico bcs/fcs de s. Grossberg. Sugerimos que nuestro modelo cromatico aproxima el camino de procesamiento del sistema visual: retina lgn v1 v2 v4 por otra parte, los procesos de reconocimiento se realizan utilizando dos arquitecturas neuronales basadas en la teoria de resonancia adaptativa (art) de s. Grossberg. Hacemos la hipotesis que estos procesos de reconocimiento estan ubicados en las areas del temporal inferior del sistema visual humano.