Una implementación computacional de un modelo de atención visual Bottom-up aplicado a escenas naturales
El modelo de atención visual bottom-up propuesto por Itti et al., 2000 [1], ha sido un modelo popular en tantoexhibe cierta evidencia neurobiológica de la visión en primates. Este trabajo complementa el modelo computacional de este fenómeno desde la dinámica realista de una red neuronal. Asimismo, e...
- Autores:
-
Ramírez Moreno, David Fernando
Ramírez Villegas, Juan Felipe
- Tipo de recurso:
- Article of journal
- Fecha de publicación:
- 2011
- Institución:
- Universidad Autónoma de Occidente
- Repositorio:
- RED: Repositorio Educativo Digital UAO
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:red.uao.edu.co:10614/12063
- Acceso en línea:
- http://red.uao.edu.co//handle/10614/12063
- Palabra clave:
- Neurobiología computacional
Visión
Sistema visual
Computational neurobiology
Visual system
- Rights
- openAccess
- License
- Derechos Reservados - Universidad de los Andes, 2011
| id |
REPOUAO2_41b37aab20ba1c649738dbc9b619bc59 |
|---|---|
| oai_identifier_str |
oai:red.uao.edu.co:10614/12063 |
| network_acronym_str |
REPOUAO2 |
| network_name_str |
RED: Repositorio Educativo Digital UAO |
| repository_id_str |
|
| dc.title.spa.fl_str_mv |
Una implementación computacional de un modelo de atención visual Bottom-up aplicado a escenas naturales |
| dc.title.alternative.eng.fl_str_mv |
A computational implementation of a bottom-up visual attention model applied to natural scenes |
| title |
Una implementación computacional de un modelo de atención visual Bottom-up aplicado a escenas naturales |
| spellingShingle |
Una implementación computacional de un modelo de atención visual Bottom-up aplicado a escenas naturales Neurobiología computacional Visión Sistema visual Computational neurobiology Visual system |
| title_short |
Una implementación computacional de un modelo de atención visual Bottom-up aplicado a escenas naturales |
| title_full |
Una implementación computacional de un modelo de atención visual Bottom-up aplicado a escenas naturales |
| title_fullStr |
Una implementación computacional de un modelo de atención visual Bottom-up aplicado a escenas naturales |
| title_full_unstemmed |
Una implementación computacional de un modelo de atención visual Bottom-up aplicado a escenas naturales |
| title_sort |
Una implementación computacional de un modelo de atención visual Bottom-up aplicado a escenas naturales |
| dc.creator.fl_str_mv |
Ramírez Moreno, David Fernando Ramírez Villegas, Juan Felipe |
| dc.contributor.author.none.fl_str_mv |
Ramírez Moreno, David Fernando Ramírez Villegas, Juan Felipe |
| dc.subject.proposal.spa.fl_str_mv |
Neurobiología computacional Visión Sistema visual |
| topic |
Neurobiología computacional Visión Sistema visual Computational neurobiology Visual system |
| dc.subject.proposal.eng.fl_str_mv |
Computational neurobiology Visual system |
| description |
El modelo de atención visual bottom-up propuesto por Itti et al., 2000 [1], ha sido un modelo popular en tantoexhibe cierta evidencia neurobiológica de la visión en primates. Este trabajo complementa el modelo computacional de este fenómeno desde la dinámica realista de una red neuronal. Asimismo, esta aproximación se basa la prominencia de los objetos del campo visual para la formación de una representación general (mapa de prominencia), esta representación es la entrada de una red neuronal dinámica con interacciones locales y globales de colaboración y competencia que convergen sobre las principales particularidades (objetos) de la escena |
| publishDate |
2011 |
| dc.date.issued.none.fl_str_mv |
2011-11-18 |
| dc.date.accessioned.none.fl_str_mv |
2020-03-06T21:20:53Z |
| dc.date.available.none.fl_str_mv |
2020-03-06T21:20:53Z |
| dc.type.spa.fl_str_mv |
Artículo de revista |
| dc.type.coar.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1 |
| dc.type.coarversion.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 |
| dc.type.coar.eng.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 |
| dc.type.content.eng.fl_str_mv |
Text |
| dc.type.driver.eng.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/article |
| dc.type.redcol.eng.fl_str_mv |
http://purl.org/redcol/resource_type/ARTREF |
| dc.type.version.eng.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
| format |
http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 |
| status_str |
publishedVersion |
| dc.identifier.issn.spa.fl_str_mv |
0121-4993 |
| dc.identifier.uri.none.fl_str_mv |
http://red.uao.edu.co//handle/10614/12063 |
| dc.identifier.doi.eng.fl_str_mv |
DOI: http://dx.doi.org/10.16924%2Friua.v0i35.140 |
| identifier_str_mv |
0121-4993 DOI: http://dx.doi.org/10.16924%2Friua.v0i35.140 |
| url |
http://red.uao.edu.co//handle/10614/12063 |
| dc.language.iso.spa.fl_str_mv |
spa |
| language |
spa |
| dc.relation.spa.fl_str_mv |
Revista de Ingeniería. Número 35, (julio-diciembre 2011); p.p. 6-11 |
| dc.relation.citationendpage.none.fl_str_mv |
11 |
| dc.relation.citationissue.none.fl_str_mv |
35 |
| dc.relation.citationstartpage.none.fl_str_mv |
6 |
| dc.relation.cites.spa.fl_str_mv |
Ramírez Moreno, D. F., Ramírez Villegas, J.F. (2011). Una implementación computacional de un modelo de atención visual Bottom-up aplicado a escenas naturales. Revista de Ingeniería. (35), 6-11. http://red.uao.edu.co//handle/10614/12063 |
| dc.relation.ispartofjournal.spa.fl_str_mv |
Revista de Ingeniería |
| dc.relation.references.none.fl_str_mv |
L. Itti, C. Koch. “A saliency-based search mechanism for overt and covert shifts of visual attention”. Vision Research, Vol. 40, 2000, pp. 1489–1506 J.E. Hoffman. “Search through a sequentially presented visual display”. Perception & Psychophysics, Vol. 23, 1978, pp. 1-11. H.R. Wilson. “Computation by excitatory and inhibitory networks”. In Spikes, Decisions and Actions: The Dynamical Foundations of Neuroscience. H.R. Wilson (ed.). Oxford University Press, 2004, pp. 89-115 R.J. Peters, A. Iyer, L. Itti, C. Koch. “Components of bottom-up gaze allocation in natural images”. Vision Research, Vol. 45, 2005, pp. 2397-2416 P.J. Burt. “Attention Mechanisms for vision in a dynamic world”. Proceedings of 9th International Conference on Pattern Recognition, 1988, pp. 977-987 M. DeBrecht, J. Saiki. “A neural network implementation of a saliency map model”. Neural Networks, Vol. 19, 2006, pp. 1467–1474 D. Gao, V. Mahadevan, N. Vasconcelos. “The discriminant center-surround hypothesis for bottom-up saliency”. Proceedings of Neural Information Processing Systems, Vancouver, Canada, 2007. S.J. Park, K.H. An, M. Lee. “Saliency map model with adaptive masking based on independent component analysis”. Neurocomputing, Vol. 49, 2002, pp. 417-422 B.R. Conway. “Spatial structure of cone inputs to color cells in alert macaque primary visual cortex (V-1)”. The Journal of Neuroscience, Vol. 21, 2004, pp. 2768-2783 P.J. Burt, E. H. Adelson. “The Laplacian pyramid as a compact image code”. IEEE Trans. Com., Vol. 31, 1983, pp. 532-540. H. Greenspan, S. Belongie, R. Goodman, P. Perona, S. Rakshit, C. H. Anderson. “Overcomplete Steerable Pyramid Filters and Rotation Invariance”. Proc. IEEE Computer Vision and Pattern Recognition, 1994, pp.222-228. S.L. Macknik, S. Martinez Conde. “The role of feedback in visual attention and awareness”. Cognitive Neurosciences, Ed. Gazzinga, MIT Press, 2009. T. Liu, J. Sun, N.N. Zheng, X. Tang, H.Y. Shum. “Learning to detect a salient object”. In: Proceedings of IEEE Computer Society Conference on Computer and Vision Pattern Recognition, 2007. |
| dc.rights.spa.fl_str_mv |
Derechos Reservados - Universidad de los Andes, 2011 |
| dc.rights.coar.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
| dc.rights.uri.eng.fl_str_mv |
https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/ |
| dc.rights.accessrights.eng.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
| dc.rights.creativecommons.spa.fl_str_mv |
Atribución-NoComercial 4.0 Internacional (CC BY-NC 4.0) |
| rights_invalid_str_mv |
Derechos Reservados - Universidad de los Andes, 2011 https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/ Atribución-NoComercial 4.0 Internacional (CC BY-NC 4.0) http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
| eu_rights_str_mv |
openAccess |
| dc.format.eng.fl_str_mv |
application/pdf |
| dc.format.extent.spa.fl_str_mv |
6 páginas |
| dc.coverage.spatial.none.fl_str_mv |
Universidad Autónoma de Occidente. Calle 25 115-85. Km 2 vía Cali-Jamundí |
| dc.publisher.spa.fl_str_mv |
Universidad de los Andes |
| institution |
Universidad Autónoma de Occidente |
| bitstream.url.fl_str_mv |
https://red.uao.edu.co/bitstreams/7089546c-05b9-4356-82f8-54e76601b13a/download https://red.uao.edu.co/bitstreams/fb6d6dd3-c9db-4d56-8014-16f5e5be8f54/download https://red.uao.edu.co/bitstreams/78bd09d9-5e8b-4d29-9d76-9ca5334474a8/download https://red.uao.edu.co/bitstreams/0d3fc297-4a2d-4a0c-bba4-88a1fc559a1c/download |
| bitstream.checksum.fl_str_mv |
20b5ba22b1117f71589c7318baa2c560 66bfcd3e3f6e7e123cabed7acf40c004 be3047c0b334024d06e4d51d07e37454 5b1c38c81d803019852e5fa5f39e353f |
| bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv |
MD5 MD5 MD5 MD5 |
| repository.name.fl_str_mv |
Repositorio Digital Universidad Autonoma de Occidente |
| repository.mail.fl_str_mv |
repositorio@uao.edu.co |
| _version_ |
1814259840665518080 |
| spelling |
Ramírez Moreno, David Fernandovirtual::4343-1Ramírez Villegas, Juan Felipe4816e23de77a8baebc7c8fe57d11a22aUniversidad Autónoma de Occidente. Calle 25 115-85. Km 2 vía Cali-Jamundí2020-03-06T21:20:53Z2020-03-06T21:20:53Z2011-11-180121-4993http://red.uao.edu.co//handle/10614/12063DOI: http://dx.doi.org/10.16924%2Friua.v0i35.140El modelo de atención visual bottom-up propuesto por Itti et al., 2000 [1], ha sido un modelo popular en tantoexhibe cierta evidencia neurobiológica de la visión en primates. Este trabajo complementa el modelo computacional de este fenómeno desde la dinámica realista de una red neuronal. Asimismo, esta aproximación se basa la prominencia de los objetos del campo visual para la formación de una representación general (mapa de prominencia), esta representación es la entrada de una red neuronal dinámica con interacciones locales y globales de colaboración y competencia que convergen sobre las principales particularidades (objetos) de la escenaThe bottom-up visual attention model proposed by Itti et al. 2000 [1], has been a popular model since it exhibits certain neurobiological evidence of primates’ vision. This work complements the computational model of this phenomenon using a neural network with realistic dynamics. This approximation is based on several topographical maps representing the objects saliency that construct a general representation (saliency map), which is the input for a dynamic neural network, whose local and global collaborative and competitive interactions converge to the main particularities (objects) presented by the visual scene as wellapplication/pdf6 páginasspaUniversidad de los AndesRevista de Ingeniería. Número 35, (julio-diciembre 2011); p.p. 6-1111356Ramírez Moreno, D. F., Ramírez Villegas, J.F. (2011). Una implementación computacional de un modelo de atención visual Bottom-up aplicado a escenas naturales. Revista de Ingeniería. (35), 6-11. http://red.uao.edu.co//handle/10614/12063Revista de IngenieríaL. Itti, C. Koch. “A saliency-based search mechanism for overt and covert shifts of visual attention”. Vision Research, Vol. 40, 2000, pp. 1489–1506J.E. Hoffman. “Search through a sequentially presented visual display”. Perception & Psychophysics, Vol. 23, 1978, pp. 1-11.H.R. Wilson. “Computation by excitatory and inhibitory networks”. In Spikes, Decisions and Actions: The Dynamical Foundations of Neuroscience. H.R. Wilson (ed.). Oxford University Press, 2004, pp. 89-115R.J. Peters, A. Iyer, L. Itti, C. Koch. “Components of bottom-up gaze allocation in natural images”. Vision Research, Vol. 45, 2005, pp. 2397-2416P.J. Burt. “Attention Mechanisms for vision in a dynamic world”. Proceedings of 9th International Conference on Pattern Recognition, 1988, pp. 977-987M. DeBrecht, J. Saiki. “A neural network implementation of a saliency map model”. Neural Networks, Vol. 19, 2006, pp. 1467–1474D. Gao, V. Mahadevan, N. Vasconcelos. “The discriminant center-surround hypothesis for bottom-up saliency”. Proceedings of Neural Information Processing Systems, Vancouver, Canada, 2007.S.J. Park, K.H. An, M. Lee. “Saliency map model with adaptive masking based on independent component analysis”. Neurocomputing, Vol. 49, 2002, pp. 417-422B.R. Conway. “Spatial structure of cone inputs to color cells in alert macaque primary visual cortex (V-1)”. The Journal of Neuroscience, Vol. 21, 2004, pp. 2768-2783P.J. Burt, E. H. Adelson. “The Laplacian pyramid as a compact image code”. IEEE Trans. Com., Vol. 31, 1983, pp. 532-540.H. Greenspan, S. Belongie, R. Goodman, P. Perona, S. Rakshit, C. H. Anderson. “Overcomplete Steerable Pyramid Filters and Rotation Invariance”. Proc. IEEE Computer Vision and Pattern Recognition, 1994, pp.222-228.S.L. Macknik, S. Martinez Conde. “The role of feedback in visual attention and awareness”. Cognitive Neurosciences, Ed. Gazzinga, MIT Press, 2009.T. Liu, J. Sun, N.N. Zheng, X. Tang, H.Y. Shum. “Learning to detect a salient object”. In: Proceedings of IEEE Computer Society Conference on Computer and Vision Pattern Recognition, 2007.Derechos Reservados - Universidad de los Andes, 2011https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial 4.0 Internacional (CC BY-NC 4.0)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Una implementación computacional de un modelo de atención visual Bottom-up aplicado a escenas naturalesA computational implementation of a bottom-up visual attention model applied to natural scenesArtículo de revistahttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1Textinfo:eu-repo/semantics/articlehttp://purl.org/redcol/resource_type/ARTREFinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Neurobiología computacionalVisiónSistema visualComputational neurobiologyVisual systemPublication61e20236-82c5-4dcc-b05c-0eaa9ac06b11virtual::4343-161e20236-82c5-4dcc-b05c-0eaa9ac06b11virtual::4343-1https://scholar.google.com/citations?user=RTce1fkAAAAJ&hl=esvirtual::4343-10000-0003-2372-3554virtual::4343-1https://scienti.minciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0000353744virtual::4343-1LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81665https://red.uao.edu.co/bitstreams/7089546c-05b9-4356-82f8-54e76601b13a/download20b5ba22b1117f71589c7318baa2c560MD52ORIGINALUna implementación computacional de un modelo de atención visual bottom-up aplicado a escenas naturales.pdfUna implementación computacional de un modelo de atención visual bottom-up aplicado a escenas naturales.pdfapplication/pdf161102https://red.uao.edu.co/bitstreams/fb6d6dd3-c9db-4d56-8014-16f5e5be8f54/download66bfcd3e3f6e7e123cabed7acf40c004MD53TEXTUna implementación computacional de un modelo de atención visual bottom-up aplicado a escenas naturales.pdf.txtUna implementación computacional de un modelo de atención visual bottom-up aplicado a escenas naturales.pdf.txtExtracted texttext/plain23272https://red.uao.edu.co/bitstreams/78bd09d9-5e8b-4d29-9d76-9ca5334474a8/downloadbe3047c0b334024d06e4d51d07e37454MD54THUMBNAILUna implementación computacional de un modelo de atención visual bottom-up aplicado a escenas naturales.pdf.jpgUna implementación computacional de un modelo de atención visual bottom-up aplicado a escenas naturales.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg14893https://red.uao.edu.co/bitstreams/0d3fc297-4a2d-4a0c-bba4-88a1fc559a1c/download5b1c38c81d803019852e5fa5f39e353fMD5510614/12063oai:red.uao.edu.co:10614/120632024-03-13 16:56:42.864https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/Derechos Reservados - Universidad de los Andes, 2011open.accesshttps://red.uao.edu.coRepositorio Digital Universidad Autonoma de Occidenterepositorio@uao.edu.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 |