УДК: 612.84

Моделирование работы пространственно-частотных фильтров при восприятии сложных динамических сцен

Логунова Е.В., Пронин С.В., Шелепин Ю.Е.

Полный текст на elibrary.ru

Публикация в Journal of Optical Technology

Ссылка для цитирования:

Логунова Е.В., Пронин С.В., Шелепин Ю.Е. Моделирование работы пространственно-частотных фильтров при восприятии сложных динамических сцен // Оптический журнал. 2014. Т. 81. № 11. С. 62–68.

Logunova E.V., Pronin S.V., Shelepin Yu.E. Modelling the operation of spatial-frequency filters during the perception of complex dynamic scenes [in Russian] // Opticheskii Zhurnal. 2014. V. 81. № 11. P. 62–68.

Ссылка на англоязычную версию:

E. V. Logunova, S. V. Pronin, and Yu. E. Shelepin, "Modelling the operation of spatial-frequency filters during the perception of complex dynamic scenes," Journal of Optical Technology. 81(11), 665-670 (2014). https://doi.org/10.1364/JOT.81.000665

Аннотация:

В работе исследован процесс восприятия динамических изображений, подвергнутых обработке фильтрами пространственных частот, имитирующими характеристики рецептивных полей нейронов первичной зрительной коры. Была использована методика, позволяющая дать количественную оценку восприятия испытуемыми эмоционального состояния лиц людей на предъявляемых изображениях. Было показано, что в процессе восприятия изображений лиц, помимо вертикальных и горизонтальных составляющих пространственно-частотного спектра, существенную роль играют диагональные составляющие. Несмотря на то, что чувствительность зрительной системы к диагональным составляющим меньше, чем к вертикальным и горизонтальным, содержащаяся в них информация позволяет выделять индивидуальные особенности и эмоциональное состояние лица человека.

Ключевые слова:

динамические изображения, зрение, пространственно-частотная фильтрация, ориентационная избирательность, распознавание

Благодарность:

Работа финансируется грантом Российского научного фонда (РНФ) № 14-15-00918 “Технологии оптимизации и восстановления когнитивных функций человека виртуальной средой”.

Коды OCIS: 330.7310, 330.6110

Список источников:

1. Campbell F., Robson J. Application of Fourier analyses to the visibility of gratings // J. Physiol. 1968. V. 197. P. 551–556.
2. Watson A.B., Barlow H.B., Robson J.G. What does the eye see best? // Nature. 1983. V. 302. № 5907. P. 419–422.
3. Шелепин Ю.Е., Колесникова Л.Н., Левкович Ю.И. Визоконтрастометрия. Л.: Наука, 1985. 105 c.
4. Watson A.B. The spatial standard observer: a human vision model for display inspection // SID Symposium Digest of Technical Papers. 2006. V. 37. P. 1312–1315.
5. Weiman C. Efficient discrete Gabor functions for robot vision // SPIE Conference on Wavelet Applications. Orlando, FLA, 1994. April. V. 2242. P. 148–160.
6. Watson A., Ramirez C.V., Salud E. Predicting visibility of aircraft // PLoS ONE. 2009. V. 4. № 5594. P. 1–16. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0005594
7. Филд Д. Согласованные фильтры, вейвлеты и статистика натуральных сцен // Оптический журнал. 1999. Т. 66. № 9. С. 25–36.
8. Жеребко А.К., Луцив В.Р. Согласованная фильтрация в естественных и искусственных нейронных сетях // Оптический журнал. 1999. Т. 66. № 9. С. 69–72.
9. Красильников Н.Н., Шелепин Ю.Е., Красильникова О.И. Применение принципов оптимального наблюдателя при моделировании зрительной системы человека // Оптический журнал. 1999. Т. 66. № 9. С. 17–25.
10. Мирошников М.М. Согласованная фильтрация при зрительном восприятии и информационное согласование в иконике // Оптический журнал. 1999. Т. 66. № 9. P. 5–8.
11. Цуккерман И.И. О согласовании пространственно-частотных фильтров зрительного анализатора со статистикой изображений // Биофизика. 1978. Т. XXIII. Вып. 6. С. 1108–1109.
12. Цуккерман И.И., Шостацкий Н.Н. Анизотропия пространственно-частотной характеристики зрения // Физиология человека. 1978. Т. 4. № 1. С. 17–20.
13. Viola P., Jones M.. Robust real-time face detection // Int. J. Computer Vision. 2004. 57(2). P. 137–154.
14. Мурыгин К.В. Оптимизация габоровских вейвлет-преобразований для задачи распознавания человека по изображению лица // Искусственный интеллект. 2003. № 4. С. 223–229.
15. Dakin S.C., Watt R.J. Biological “bar codes” in human faces // J. Vision. 2009. V. 9(4):2. P. 1–10. http://journalofvision.org/9/4/2/, doi:10.1167/9.4.2.
16. Кемпбелл Ф.В., Шелепин Ю.Е. Возможности фовеолы в различении объектов // Сенсорные системы. 1990. Т. 4. № 2. С. 181–185.
17. Шелепин Ю.Е., Фокин В.А., Меньшикова С.В., Борачук О.В., Коскин С.А., Соколов А.В., Пронин С.В., Хараузов А.К., Васильев П.П., Вахрамеева О.А. Методы иконики и методы картирования мозга в оценке функционального состояния зрительной системы // Сенсорные системы. 2014. Т. 28. № 2. С. 61–75.