使用生成对抗网络合成视觉错觉
计算机视觉与模式识别
2019-11-22 v1
摘要
视觉错觉是视觉科学家非常有用的工具，因为它们允许更好地探查视觉系统的极限、阈值与错误。在本工作中，我们引入了首个用人工神经网络（ANN）生成新颖视觉错觉的框架。其形式为生成对抗网络，具有一个视觉错觉候选生成器与两个判别器模块，一个用于诱导背景，另一个判定候选是否确为错觉。该模型的通用性通过合成不同类型的错觉得到例证，并通过心理物理实验验证：实验证实我们ANN的输出对人类观察者而言确为视觉错觉。除了合成可能帮助视觉研究者的新视觉错觉外，所提模型有潜力为研究ANN与人类视觉感知的异同开辟新途径。
引用
@article{arxiv.1911.09599,
title = {Synthesizing Visual Illusions Using Generative Adversarial Networks},
author = {Alexander Gomez-Villa and Adrian Martín and Javier Vazquez-Corral and Jesús Malo and Marcelo Bertalmío},
journal= {arXiv preprint arXiv:1911.09599},
year = {2019}
}