基于线性视网膜变换与贝叶斯实验设计的视野聚焦点融合
计算机视觉与模式识别
2025-11-20 v2 机器学习
摘要
人类（以及许多脊椎动物）面临将场景的多个聚焦点融合以获得整体表示的问题，其中每个聚焦点都使用高分辨率的 fovea 以及较低的周边分辨率。本文显式表示聚焦点的视网膜变换作为高分辨率场景隐变量的线性下采样，利用已知的几何结构。这种线性变换允许我们在因子分析（FA）和 FA 混合模型中对隐变量进行精确推断。进一步，这使我们能够将“下一步该看哪里”的选择表述为贝叶斯实验设计问题，使用期望信息增益准则求解。在 Frey 面孔和 MNIST 数据集上的实验表明，我们模型的有效性。
引用
@article{arxiv.2505.01249,
title = {Fusing Foveal Fixations Using Linear Retinal Transformations and Bayesian Experimental Design},
author = {Christopher K. I. Williams},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.01249},
year = {2025}
}
备注
19 pages, 3 figures