随机点视频中的物体感知
计算机视觉与模式识别
2020-01-30 v2
摘要
人类拥有复杂而强大的视觉系统，以感知和理解周围世界。人类感知能够毫不费力地检测并正确分组视觉数据中的特征，甚至能够解读由高度噪声传感器（如超声成像）对自然动态场景成像所诱导出的随机点视频。值得注意的是，当同样的信息以逐帧而非视频序列的方式呈现时，感知会完全失效。我们研究这一令人惊讶的动态感知特性，首要目标是针对此类信号提出一种新的检测与时空分组算法，其中每帧中物体的信息既随机又稀疏，并嵌入在随机噪声中。该算法基于时间积分与空间非似然性统计检验（a contrario 框架）的相继处理。该算法不仅能处理此类信号，而且一系列针对图像与视频数据的心理物理学实验表明，其性能与人类观察者的感知具有惊人的相似性，这使我们认为它构成了一个仅含两个参数（时间积分与待检测候选形状的视角）的人类感知简单计算格式塔模型。
引用
@article{arxiv.1907.12195,
title = {Seeing Things in Random-Dot Videos},
author = {Thomas Dagès and Michael Lindenbaum and Alfred M. Bruckstein},
journal= {arXiv preprint arXiv:1907.12195},
year = {2020}
}
备注
Technical report ; Resubmission: Corrected typos. Rephrased some sentences