Оптические технологии и зрительная картина мира: иконика и нейроиконика

Полный текст на elibrary.ru

Публикация в Journal of Optical Technology

Ссылка для цитирования:

Шелепин Ю.Е., Луцив В.Р., Коротаев В.В. Оптические технологии и зрительная картина мира: иконика и нейроиконика // Оптический журнал. Т. 89. № 8. С. 3–7. http://doi.org/10.17586/1023-5086-2022-89-08-03-07

Yu.V.Shelepin, Lutsiv V.R., Korotaev V.V. Optical technologies and the visual picture of the world: iconics and neuroiconics [in Russian] // Opticheskii Zhurnal. 2022. V. 89. № 8. P. 3–7. http://doi.org/10.17586/1023-5086-2022-89-08-03-07

Ссылка на англоязычную версию:

Yu. E. Shelepin, V. R. Lutsiv, and V. V. Korotaev, "Optical technologies and the visual picture of the world: iconics and neuroiconics," Journal of Optical Technology. 89(8), 434-436 (2022). https://doi.org/10.1364/JOT.89.000434

Аннотация:

Предложено определение нейроиконики, как раздела науки на стыке физиологии человека и животных, и иконики, исследующих нейрофизиологические процессы и алгоритмы обработки видеоинформации и возможности применения указанных алгоритмов в технических системах.

Ключевые слова:

нейроиконика, иконика, нейрофизиологические процессы, зрительный мозг, алгоритмы обработки видеоинформации

Коды OCIS: 100.0100, 100.2960, 110.0110, 150.0150, 330.0330

Список источников:

1. Zvorykin V.K. The iconoscope — A modern version of the electric eye // Proceedings of the IRE. 1934. V. 22. P. 16–32.
2. Zvorykin V.K. Iconoscopes and kinescopes in television // RCA Review. 1936. V. 1. P. 60–84.
3. https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%98%D0%BA%D0%BE%D0%BD%D0%B8%D0%BA%D0%B0
4. Мирошников М.М., Нестерук В.Ф., Порфирьева Н.Н. Иконика и ее основные задачи // Оптико-механическая промышленность. 1977. № 6. С. 3–7.
5. Глезер В.Д., Цуккерман И.И. Информация и зрение. М. — Л.: Из-во АН СССР, 1961. 182 с.
6. Лебедев Д.С., Цуккерман И.И. Телевидение и теория информации. М. — Л.: Энергия, 1965. 218 с.
7. Campbell F.W., Gubisch R.W. Optical quality of the human eye // Journal of Physiology. 1966. V. 186. № 3. P. 558–578.
8. Campbell F.W., Robson J.G. Application of fourier analyses to the visibility of gratings // Journal of Physiology (London). 1968. V. 197. P. 551–566.

9. Мирошников М.М. Иконика, обработка и восприятие изображения // Труды ГОИ. 1982. Т. 51. Вып. 185. С. 3–6.
10. Иконика. Теория и методы обработки изображений / Сборник статей, отв. ред. Д.С. Лебедев, Н.Р. Попова. М.: Наука, 1983. 152 с.
11. Красильников Н.Н. Теория передачи и восприятия изображений. М.: Радио и связь, 1986. 247 с.
12. Мирошников М.М. Иконика в физиологии и медицине. Л.: Наука, 1987. 391 c.
13. Мирошников М.М., Нестерук В.Ф. Дальнейшее развитие методологических основ иконики // Труды ГОИ. 1987. Т. 64. Вып. 198. С. 5–11.
14. Мирошников М.М. Теоретические основы оптико-электронных приборов / Изд. 3-е, испр. и доп. Сер. Учебники для вузов. Специальная литература. СПб.: Лань, 2010. 697 c.
15. Александров В.В., Горский Н.Д. Представление и обработка изображений. Рекурсивный подход. Л.: Наука, 1985. 190 с.
16. Шелепин Ю.Е., Колесникова Л.Н., Левкович Ю.И. Визоконтрастометрия (измерение модуляционных передаточных функций зрительной системы). Л.: Наука, 1985. 105 с.
17. Kohonen Teuvo. Self-organization and associative memory. Berlin: Springer-Verlag and Heidelberg GmbH & Co. K, 1988. 312 p.
18. Красильников Н.Н., Шелепин Ю.Е. Функциональная модель зрения // Оптический журнал. 1997. Т. 64. № 2. С. 72–82.
19. Barlow H.B. The neurologic of matching filters // Journal of Optical Technology. 1999. V. 66. № 9. P. 776–781. [Барлоу Г. Нейрологика согласованных фильтров // Оптический журнал. 1999. Т. 66. № 9. C. 9–16].
20. Field D.J. Match filters, wavelets and the statistics of natural scenes // Journal of Optical Technology. 1999. V. 66 (9). P. 788–796.
21. Field D.J. Relations between the statistics of natural images and the response properties of cortical cells // Journal of the Optical Society of America. 1987. V. 4. P. 2379–2394.
22. Gonzalez R.C., Woods R.E. Digital image processing. Boston: MA Addison-Wesley, 2001. 823 p.
23. Глезер В.Д. Зрение и мышление. СПб: Наука, 1993. 284 с. [Glezer Vadim D. Vision and Mind, Modeling Mental Functions, USA, 1995, ISBN 9781138986787]
24. Барабанщиков В.А. Динамика зрительного восприятия. М.: Наука, 1990. 240 с.
25. Барабанщиков В.А. Восприятие и событие. М.: Алетейя, 2002. 512 с.
26. Lutsiv V., Malyshev I., Potapov A. Hierarchical structural matching algorithms for registration of aerospace images // Proc. SPIE. 2003. V. 5238. P. 164–175.
27. Aleksander I. The world in my mind, my mind in the world: key mechanisms of consciousness in humans, animals and machines. UK, London: 2005. 196 p. ISBN: 9781845400217
28. Мирошников М.М. Специальный выпуск: Нейроиконика (Neuroimaging). Предисловие выпускающего редактора // Оптический журнал. 2011. Т. 87. № 12. С. 3–4.
29. Луцив В. Автоматический анализ изображений. Объектно-независимый структурный подход. Саарбрюккен, Германия: Ламберт Академик Паблишинг, 2011. 300 с. ISBN: 978-3-8443-5000-5
30. Richard O. Duda, Peter E. Hart, David G. Stork. Pattern classification. New York: John Wiley & Sons, 2012. 688 p.
31. Луцив В.Р. Свёрточные искусственные нейронные сети глубокого обучения // Оптический журнал. 2015. Т. 82. № 8. С. 11–23.
32. Барабанщиков В.А. Динамика восприятия выражений лица. М.: Когитоцентр, 2016. 378 с. ISBN: 978-5-89353-483-2.
33. Peter Sterling, Simon Laughlin. Principles of neural design. Cambridge, London: The MIT Press, 2017. 586 p. ISBN 10: 0262534681 ISBN 13: 9780262534680.
34. Шелепин Ю.Е. Введение в нейроиконику: Монография. СПб.: Троицкий мост, 2017. 352 с. ISBN 978-5-6040327-1-8.
35. Малашин Р.О. Структурный анализ изображений трехмерных сцен. Саарбрюккен, Германия: Из-во Ламберт, 2018. 174 с. ISBN: 978-3-659-80582-0.

36. Цыцулин А.К. Телевидение и космос: учеб. пособие / Под ред. Цыцулин А.К. М-во образования Рос. Федерации, С.-Петерб. гос. электротехн. ун-т «ЛЭТИ». СПб.: ЛЭТИ, 2003 (Тип. Невская жемчужина). 225 с. ISBN 5-7629-0496-2.
37. Цыцулин А.К., Бобровский А.И., Морозов А.В., Павлов В.А., Галеева М.А. Применение свёрточных нейронных сетей для автоматической селекции малоразмерных искусственных космических объектов на оптических изображениях звёздного неба // Оптический журнал. 2019. Т. 86. № 10. С. 30–38.
38. Малашин Р.О. Принцип наименьшего действия в динамически конфигурируемых системах анализа изображений// Оптический журнал. 2019. Т. 86. № 11. С. 5–13.
39. Malashin R.O. Sparsely ensembled convolutional neural network classifiers via reinforcement learning // Proceedings of the 2021 6th International Conference on Machine Learning Technologies. 23–25 April 2021. P. 102–110. https://doi.org/10.1145/3468891.3468906