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Teorias del reconocimiento de patrones Procesos Cognitivos I

Teorias Del Reconocimiento de Patrones

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  • Teorias del reconocimiento de patronesProcesos Cognitivos I

  • Teora de la correspondencia de plantillasTeora de la deteccin de rasgosReconocimiento por componentesReconocimiento de objetos desde una perspectiva computacional

  • Teora de la correspondencia de plantillas.Cmo es reconocida la informacin registrada en los receptores?Se hace un intento de comparar la imagen con los diversos patrones almacenados para lograr un emparejamiento.Apunta que para reconocer un objeto es necesario tener alguna forma interna comparable con a la que emparejar el input.

  • La imagen retiniana es fielmente transmitida al cerebroLa Primera Teora Ingenua

  • Correspondencia de plantillas

  • Correspondencia de plantillas

  • La teora de correspondencia de plantilla se convierte en un sistema ineficienteInflexibilidad en el sistema de reconocimiento

  • Teora de la Deteccin de RasgosLa premisa de esta Teora es que todos los Estmulos complejos estn compuestos de partes distintas y separables llamadas rasgosLos estmulos se ven como combinaciones de rasgos elementalesEl reconocimiento de patrones es un proceso de alto orden precedido por una fase en la que los estmulos se descomponen en rasgos.

  • Deteccin de rasgos

  • Ventaja de los rasgosLos rasgos son ms simples.Es posible especificar relaciones entre rasgos.Los Rasgos reducen el nmero de plantillas necesarias.La parsimonia.Permite que el reconocimiento sea probabilstico

  • Pandemonio (Selfriedge)El modelo del Pandemonium fue creado en 1959 por Oliver Selfridge para el reconocimiento de formas y se bas en el anlisis y reconocimiento de caractersticas. El sistema se compone de una serie de elementos o dispositivos (a los que Selfridge llam "demonios" de ah el trmino "Pandemonium") con distintas funciones

  • Unos presentan una imagen de la forma externa; otros buscan en la imagen un rasgo o caracterstica (lneas, bordes, ngulos, curvas), y otros evalan los resultados de los detectores de caractersticas y proponen una interpretacin.

  • Reconocimiento de componentesBiederman concibi un modelo basado en la idea que el reconocimiento de objetos se logra descomponiendo los objetos simples en formas componentes ms simples.Dibuje un helado

  • Concepto fundamental GEONES, funcionan como tomos o molculas que se arman de muchas maneras para componer muchos y diversos objetos.De acuerdo a Biederman, se reconoce el objeto recuperando sus Geones bsicos, si hay suficiente informacin para detectar geones, estaremos en posicin de percibir un objeto

  • Es posible crear objetos reconocibles con dos o tres Geones, las relaciones entre estos geones tambin es importante.

  • Si la informacin se presenta de una forma que no nos permite detectar Geones, no se puede reconocer

  • Experimento de Biederman

  • Reconocimiento de Patrones desde una perspectiva computacionalEl funcionamiento del mecanismo de atencin visual es hoy un tema abierto en reas como las neurociencias, la psicofsica y las ciencias clnicas y sus hallazgos permiten mejorar cada vez ms los modelos computacionales de visin de maquina.

  • Papel del contexto en la percepcinArticulacin entre Atencin y percepcinReconocimiento Automtico.

  • Evidencias experimentales han permitido demostrar que el control del mecanismo de atencin se presenta de dos maneras. En primer lugar, lo que se ha denominado atencin visual involuntaria o guiada por los datos, que se debe al hecho de que en una escena existen, generalmente, regiones que sobresalen por sus caractersticas visuales. En segundo lugar, existen condiciones sujetas a la tarea que se est ejecutando que definen cuales zonas son relevantes en la escena, lo que se ha denominado atencin visual voluntaria o guiada por tareas.

  • En este modelo, caractersticas elementales (color, intensidad y orientacin) son extradas en un proceso paralelo y la prominencia de cada pxel respecto a sus vecinos es representada en mapas topogrficos, este proceso es denominado representacin previa.

  • Qu atributos son relevantes en bsquedas especializadas sobre imgenes?, y construir un modelo computacional que modele adecuadamente el mecanismo de atencin visual del ojo experto.