Исследование инвариантных к масштабным преобразованиям механизмов классификации изображений

Моисеенко Г.А., Пронин С.В., Шелепин Ю.Е.

Полный текст на elibrary.ru

Публикация в Journal of Optical Technology

Ссылка для цитирования:

Моисеенко Г.А., Пронин С.В., Шелепин Ю.Е. Исследование инвариантных к масштабным преобразованиям механизмов классификации изображений // Оптический журнал. 2019. Т. 86. № 11. С. 66–71. http://doi.org/10.17586/1023-5086-2019-86-11-66-71

Moiseenko G.A., Pronin S.V., Shelepin Yu.E. Investigation of scale-invariant image classification mechanisms [in Russian] // Opticheskii Zhurnal. 2019. V. 86. № 11. P. 66–71. http://doi.org/10.17586/1023-5086-2019-86-11-66-71

Ссылка на англоязычную версию:

G. A. Moiseenko, S. V. Pronin, and Yu. E. Shelepin, "Investigation of scale-invariant image classification mechanisms," Journal of Optical Technology. 86(11), 729-733 (2019). https://doi.org/10.1364/JOT.86.000729

Аннотация:

Цель исследования — изучение маркеров работы механизма классификации, инвариантного к масштабным преобразованиям изображений тестовых объектов. Наблюдателям предлагалось классифицировать изображения по критерию «живой/неживой» объект. Методом когнитивных вызванных потенциалов проведено 2 серии исследований. Угловые размеры изображений объектов, предъявляемых наблюдателю, 3° в одной серии и 0,4° в другой. Установлено, что классификация изображений стимулов различных угловых размеров по семантическим признакам (живой/неживой) вызывает различие амплитуд компонентов P200 (в отведениях F7, F8, фронтальной области). Выявлена роль компонентов вызванных потенциалов P200 в лобных областях мозга как маркера процесса классификации. Показано, что нейронные сети фронтальной коры для обеспечения классификации объектов используют инвариантное описание изображений, осуществленное на предыдущих этапах их обработки.

Ключевые слова:

классификация объектов, принятие решений, инвариантность восприятия, когнитивные вызванные потенциалы

Благодарность:

Работа выполнена в рамках финансирования Программы фундаментальных научных исследований государственных академий на 2013–2020 гг. (ГП-14, раздел 63), Институт физиологии им. И.П. Павлова.

Коды OCIS: 330.1070, 330.4270

Список источников:

1. Bohm D. The special theory of relativity. NY.: Benjamin Inc., 1965 (Бом Д. Физика и восприятие, роль инвариантов в восприятии / в кн. Специальная теория относительности / М.: Мир, 1967. C. 239–281.)
2. Глезер В.Д., Дудкин К.Н., Подвигин Н.Ф., Невская А.А., Праздникова Н.В. Зрительное опознание и его нейрофизиологические механизмы. М.: Наука, 1975. 272 с.
3. Шелепин Ю.Е., Чихман В.Н., Вахрамеева О.А., Пронин С.В., Фореман Н., Пэсмор П. Инвариантность зрительного восприятия // Экспериментальная психология. 2008. Т. 1. № 1. С. 7–33.

4. Бондарко В.М., Семенов Л.А., Солнушкин С.Д., Чихман В.Н. Инвариантность к размеру при восприятии иллюзорных и фрагментированных контуров в зависимости от возраста наблюдателей // Физиология человека. 2008. Т. 36. № 6. С. 41–47.
5. Нейротехнологии / под ред. Шелепина Ю.Е., Чихмана В.Н. / Коллективная монография. СПб.: изд. ВВМ, 2018. 398 с.
6. Глезер В.Д. Зрение и мышление. Изд. 2, испр. и доп. СПб.: Наука, 1993. 284 с.
7. Моисеенко Г.А., Шелепин Ю.Е., Хараузов А.К., Пронин С.В., Чихман В.Н., Вахрамеева О.А. Классификация и распознавание изображений живой и неживой природы // Оптический журнал. 2015. Т. 82. № 10. С. 53–64.
8. Вахрамеева О.А., Шелепин Ю.Е., Мезенцев А.Ю., Пронин С.В. Изучение восприятия неполных контурных изображений различного размера // Российский физиологический журнал им. И.П. Сеченова. 2008. Т. 94. № 10. С. 1158–1170.
9. Leek E.C., Roberts M., Oliver Z.J., Cristino F., Pegna A.J. Early differential sensitivity of evoked-potentials to local and global shape during the perception of three-dimensional objects // Neuropsychologia. 2016. V. 89. P. 495–509.
10. Dzhelyova M., Rossion B. The effect of parametric stimulus size variation on individual face discrimination indexed by fast periodic visual stimulation // Neuroscience. 2014. V. 15. № 87. P. 1471–2202.
11. Cecotti H. Toward shift invariant detection of event-related potential is non-invasive brain-computer interface // Pattern Recognition Lett. 2015. V. 66. P. 127–134.
12. Wiskott L. How does our visual system achieve shift and size invariance? // In Problems in Systems Neuroscience / eds. by van Hemmen J.L. and Sejnowski T.J. Oxford: Oxford University Press, 2003.
13. Баранов Р.П., Белоконь А.В. Определение и приоритет признаков объектов на изображении в системах распознавания // Актуальные проблемы авиации и космонавтики. 2012. С. 328–329.
14. Wiskott L., Sejnowski T. Slow feature analysis: Unsupervised learning of invariances // Neural Computation. 2002. V. 14. P. 715–770.
15. Lowe D.G. Object recognition from local scale-invariant features // Proc. Internat. Conf. Computer Vision. 1999. P. 1150–1157.
16. Шелепин Ю.Е., Фокин В.А., Хараузов А.К., Пронин С.В., Чихман В.Н. Локализация центра принятия решения и восприятие формы зрительных стимулов // Доклады АН. 2009. Т. 429. № 6. С. 835–837.
17. Шелепин Ю.Е. Введение в нейроиконику. СПб.: изд. «Троицкий мост», 2017. 350 с.
18. Шелепин Ю.Е. О зависимости параметров вызванных потенциалов в стриарной коре кошки от размера изображения // Физиолог. журн. СССР. 1973. Т. 59. № 5. С. 688–695.
19. Шелепин Ю.Е. Локализация областей зрительной коры кошки, дающих инвариантный ответ при изменении размера изображения // Нейрофизиология. 1973. Т. 5. № 2. С. 115–121.
20. Яковлев В.В. Различия в описании зрительного образа на уровне заднетеменной и нижневисочной коры обезьян // Физиология. 1982. С. 754–757.
21. Шелепин Ю.Е., Фокин В.А., Хараузов А.К., Фореман Н., Пронин С.В., Вахрамеева О.А., Чихман В.Н. Нейроиконика — пространственно-временное картирование активных областей головного мозга при распознавании изображений // Оптический журнал. 2011. Т. 78. № 12.