비주얼 루틴

Visual routine

시각적 일과는 시각적 장면에서 정보를 추출하는 수단이다.null

시몬 울먼은 인간 시각적 인식에 관한 연구에서 형상의 특성과 공간 관계를 지각하는 인간의 시각적 체계의 과제는 시각적 입력에서 기초표현이 생성되는 초기 "상향" 상태와 고차원적 프리미티 단계인 후기 "하향" 단계로 나눌 것을 제안했다."시각적 일상"이라고 명명된 ves는 기본 표현에서 원하는 정보를 추출한다.[1]인간의 경우, 상향 단계 동안에 생성된 기저 표현은 색, 가장자리 방향, 움직임의 속도, 움직임의 방향과 같은 특성에 대한 망상적 지도(피질 내에 존재하는 15개 이상)에 해당한다.이러한 기본 표현은 시각적 입력의 전체 분야에 걸쳐 균일하게 수행되는 고정 연산에 의존하며, 객체 특정 지식, 직무 특정 지식 또는 기타 상위 수준 정보를 사용하지 않는다.[2]null

울먼이 제안한 시각적 일과는 장면의 구조를 구문 분석하여 기초 표현에서 공간 정보를 추출하는 고도의 원시 요소들이다.이러한 시각적 루틴은 당면한 작업에 특정한 일련의 기본적인 시각적 운영자로 구성된다.시각적 루틴은 전체 시각 영역에 걸쳐 균일하게 적용되지 않는다는 점에서, 즉 루틴에 의해 지정된 객체나 영역에만 적용된다는 점에서 기본 표현의 고정 운용과는 다르다.[1]null

Ulman은 처리 초점 이동, 추가 처리를 위해 중요한 항목 색인화, 경계로 구분된 영역으로 활성화 확산, 경계 추적, 향후 참조를 위해 위치나 물체 표시 등 시각적 연산자의 예로 다음과 같이 열거한다.시각적 루틴으로 결합하면 이들 초등 연산자를 사용하여 특정 성질을 만족시키는 물체의 수를 세거나 복잡한 형상을 인식하는 등 비교적 정교한 공간 작업을 수행할 수 있다.[1]null

많은 연구자들이 카메라 이미지에서 사람이 가리키는 대상을 결정하는 것과 같은 작업을 수행하기 위해 카메라 이미지를 처리하기 위한 시각적 루틴을 구현했다.[3][4][5]연구원들은 또한 실시간 2D 비디오 게임을 하기 위해 인공 지도 표현에 시각적 루틴 접근법을 적용했다.그러나 그 경우, 비디오 게임의 지도를 직접 제공함으로써, 물체 인식과 폐색 보상과 같은 실제 지각 업무를 처리할 필요성이 완화되었다.null

참조

  1. ^ a b c "Ullman's Visual Routines, and Tekkotsu Sketches" (PDF).
  2. ^ Huang, J.; Wechsler, H. (April 2000). "Visual routines for eye location using learning and evolution". IEEE Transactions on Evolutionary Computation. 4 (1): 73–82. doi:10.1109/4235.843496. ISSN 1089-778X.
  3. ^ Johnson, M. P. (August 1996). Automated creation of visual routines using genetic programming. Proceedings of 13th International Conference on Pattern Recognition. Vol. 1. pp. 951–956 vol.1. doi:10.1109/ICPR.1996.546164. ISBN 978-0-8186-7282-8.
  4. ^ Aste, Marco; Rossi, Massimo; Cattoni, Roldano; Caprile, Bruno (1998-06-01). "Visual routines for real-time monitoring of vehicle behavior". Machine Vision and Applications. 11 (1): 16–23. CiteSeerX 10.1.1.48.5736. doi:10.1007/s001380050086. ISSN 0932-8092.
  5. ^ Rao, Satyajit. "Visual Routines and Attention" (PDF). MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory.