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Three-Dimensional Object Recognition Using an Unsupervised BCM Network: The Usefulness of Distinguishing Features

机译:使用无监督BCM网络的三维对象识别:区分特征的有用性

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摘要

We propose an object recognition scheme based on a method for feature extraction from gray level images that corresponds to recent statistical theory, called projection pursuit, and is derived from a biologically motivated feature extracting neuron. To evaluate the performance of this method we use a set of very detailed psychophysical three-dimensional object recognition experiments (Bülthoff and Edelman 1992).
机译:我们提出了一种基于对象的识别方案,该方法基于从灰度图像中进行特征提取的方法,该方法与最近的统计理论相对应,称为投影追踪,它是从具有生物学动机的特征提取神经元中得出的。为了评估这种方法的性能,我们使用了一组非常详细的心理物理三维物体识别实验(Bülthoff和Edelman 1992)。

著录项

  • 来源
    《Neural computation》 |1993年第1期|61-74|共14页
  • 作者

    Intrator N; Gold J;

  • 作者单位

    Brown University, Providence, RI 02912 USA;

  • 收录信息 美国《科学引文索引》(SCI);美国《化学文摘》(CA);
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
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