Bio-inspired Machine Intelligence
Final Report Abstract
Bei der Entwicklung von Algorithmen für die Bildverarbeitung ist es oft sinnvoll, das biologische Vorbild genau zu betrachten. Im Bereich der Objekterkennung sind einige sehr erfolgreiche Algorithmen tatsächlich sehr einfach aufgebaut und können auch auf die Arbeitsweise des menschlichen visuellen Systems abgebildet werden. Das visuelle System des Menschen ist Produkt der natürlichen Evolution. Daher ist es sehr lohnend sich mit der natürlichen Evolution zu beschäftigen. Zudem ist die natürliche Evolution das einzige Verfahren, das nachweislich intelligentes Verhalten produziert hat. Ziel des Forschungsvorhabens war die Entwicklung von Algorithmen, die vergleichbar zur menschlichen Wahrnehmungsleistung sind. Im Rahmen des Projekts wurde ein berechenbares Modell für die Farbwahrnehmung weiterentwickelt. Das Modell war in der Lage zu erklären, warum die Farbwahrnehmung sich verbessert, wenn sich ein betrachtetes Objekt bewegt. In einer Kooperation mit Stuart Hameroff wurde ein pulsierendes Neuron unter Berücksichtigung von Spaltverbindungen zu benachbarten Neuronen modelliert. Ein Netzwerk aus derartigen Neuronen ist geeignet, eine Figur/Grund Separation durchzuführen. Zudem wurde ein adaptives, selbst-lernendes Bildverarbeitungssystem aufgebaut. Dieses System erzeugt mit Hilfe von Genetischer Programmierung automatisch Detektoren für das größte bewegte Objekt in einer Videosequenz.
Publications
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