Создание объектов и объектов категории по изучению восприятия и восприятия обучения

Эта процедура направлена на создание объектов и категорий объектов для изучения того, как мы воспринимаем и учимся воспринимать объекты на глаз и/или на осязание. Во-первых, виртуальный морфогенез или VM используется для моделирования процессов раннего эмбрионального развития и создания новых натуралистических виртуальных 3D-объектов, называемых цифровыми эмбрионами. Затем с помощью виртуального физического агенезиса или VP создаются категории объектов с точно определенными статистическими свойствами на основе входного цифрового эмбриона.

При желании анализ принципиальных компонент может быть использован для создания дополнительных вариаций формы среди виртуальных объектов, созданных виртуальным морфогенезом и виртуальным физическим агенезом. Вероятность того, что данный объект принадлежит к заданной категории, может быть точно рассчитана с помощью байесовского вывода на основе признаков. При необходимости с помощью 3D-принтера можно получить тактильные отпечатки полученных виртуальных объектов.

Каждый из этих методов будет проиллюстрирован более подробно позже по сравнению с существующими методами. Эти новые подходы создают натуралистичные, но точно измеримые вариации формы, которые возникают без необходимости в ограничениях, налагаемых исследователем. Они предлагают новые инструменты в области визуального и тактильного восприятия, перцептивного обучения и машинного зрения, а также имеют потенциальное применение в реабилитации многих типов нарушений зрения с помощью визуального тактильного кросс-металлического обучения.

Интересно, что этот метод также может быть применен для изучения процессов морфогенеза и эволюции как таковых, и впервые идея этого метода возникла у нас, когда мы искали способы генерировать натуралистические, но точно определяемые визуальные стимулы для исследований и компьютерного зрения. Первоначально люди знали, что с помощью этого метода могут возникнуть трудности с его математическими и программными аспектами, поэтому эта визуальная демонстрация проиллюстрирует, как правильно реализовать и использовать этот метод. В мастерской цифровых эмбрионов укажите набор настроек или генотип для создания одного эмбриона и создания нескольких эмбрионов.

Повторите этот процесс несколько раз, чтобы создать более сложные формы путем виртуального морфогенеза. Увеличьте количество циклов роста, чтобы указать, сколько раз клетки эмбриона будут делиться. Мастерская по цифровым эмбрионам автоматически сохраняет каждый эмбрион в виде файла OBJ, чтобы вы могли позже использовать эмбрион с коммерческими наборами инструментов для 3D-моделирования.

Создавайте визуальные стимулы, устанавливая различные стандартные графические параметры, такие как ориентация, размер, освещение, текстура поверхности и фон, для создания категорий объектов. Создание потомков объекта-предка в иерархическом порядке. Вы также можете плавно изменять форму с помощью морфинга, сохраняя при этом взаимно-однозначное соответствие вершин между объектами.

Интересно, что виртуальные объекты, отличные от цифровых эмбрионов, также могут быть использованы в качестве входных данных для виртуального физического агенеза. Выберите объекты в заданной категории для достижения заданного распределения признаков. Например, если требуется создать две категории, отличающиеся по размеру, выборочно исключите объекты среднего размера, чтобы создать бимодальное распределение размеров объектов.

Теперь объективно измерьте сходство между данной парой категорий с помощью доступных филогенетических методов, таких как кофонетическая корреляция. Эти расчеты могут быть выполнены с помощью общедоступных аналитических инструментов, таких как MATLAB или R, для любой заданной пары объектов, где каждая вершина одного объекта соответствует ровно одной вершине другого объекта. Выберите точки интерполяции и используйте линейное морфинг между двумя объектами для плавной интерполяции между соответствующими вершинами.

Во-первых, определите основные компоненты в качестве конкретных дескрипторов данного набора объектов. Главные компоненты могут быть вычислены с использованием MATLAB или R average, координат каждой вершины по всем N входным объектам для генерации усредненного объекта, умножения любой компоненты P на соответствующее значение egen lambda и желаемый вес wj и добавления к среднему объекту для генерации нового объекта. Aj продолжает плавно изменять WJ для создания плавных вариаций формы вдоль заданного основного компонента.

Чтобы создать многомерную сетку фигур, используйте набор весов для каждой из нескольких основных компонентов. Распечатайте 3D-объекты с помощью 3D-прототипа. При необходимости отрегулируйте размер объекта и сгладьте поверхность объекта для оптимизации печати.

Важной задачей в обработке визуальных данных является вывод о том, к какой категории принадлежит данный наблюдаемый объект. В частности, используя информацию об известных особенностях объекта, цифровые эмбрионы полезны. При изучении этого процесса вывода предположим, что задача категоризации является двоичной.

То есть, возможны только две категории и что наша задача состоит в том, чтобы отличить категорию К от категории L, пусть C — переменная категории, C равно K или C равно L в зависимости от того, принадлежит ли наблюдаемое изображение I к категории K или L соответственно. Предполагая, что существует ровно один двоичный признак F, вычислите вероятность того, что категория равна K с учетом информации на изображении. Аналогично, для вероятности того, что категория равна L, выберите категорию с более высокой вероятностью.

Например, начнем с этой информативной функции фрагмента и порогового значения 0,69. Задача состоит в том, чтобы определить, присутствует ли этот признак на данном изображении подобно крайнему правому изображению на дороге G три. Сначала проведите пальцем по всем возможным расположениям в вычислительной единице изображения в каждом месте, абсолютное значение нормализованной взаимной корреляции между шаблоном и базовым вложенным изображением.

Затем выберите место изображения с наибольшим значением. Если это значение выше порогового значения, сделайте вывод о наличии признака, в противном случае — о ее отсутствии. В рамках вывода, основанного на признаках, мы предполагаем, что вся информация, которую наблюдатель извлекает из изображения, содержится в значении этого признака.

Таким образом, задача состоит в том, чтобы определить значение F на данном изображении, вычислить вероятности для этого значения F и выбрать категорию с более высокой вероятностью. Это байесовская структура для объединения всех релевантных вероятностей. Обратите внимание, что знаменатель в двух уравнениях одинаков, поэтому ограничьте внимание числителем.

Предположим, что априори плоская, то есть обе категории являются априорными. В равной степени вероятно, что теперь задача состоит в том, чтобы вычислить вероятность наличия заданного значения признака в изображении данной категории C. Например, используя шесть изображений категории L в качестве примеров для вычисления вероятности того, что признак присутствует на изображении категории L. Во-первых, возьмем все обучающие изображения, которые принадлежат L для каждого изображения, Определите, является ли значением признака то, что признак присутствует на изображении, или нулем, которое означает, что признак отсутствует. Затем вычислите долю изображений, в которых значение функции равно единице.

Следовательно, вероятность того, что признак присутствует на изображении категории L, равна 0,33 для точных оценок, используйте не менее 30 изображений на категорию. В типичном эксперименте нам нужно было бы знать внутреннюю оценку этой вероятности испытуемого. Обратите внимание, что использование цифровых эмбрионов делает эту задачу особенно простой.

Поскольку у нас есть полный контроль над воздействием цифровых эмбрионов на субъекта, мы можем быть уверены, что внутренне вычисленное значение субъекта согласуется с нашей оценкой и не подвержено влиянию какого-либо неконтролируемого и неизвестного предыдущего опыта. Аналогичным образом вычисляются вероятности отсутствия и присутствия изображения в категориях K и L. Учитывая эти значения, можно выполнить вывод для определения метки категории этого нового изображения. Во-первых, определите, присутствует ли признак F на изображении, используя предыдущие формулы, определенные для ненормальных вероятностей и только что вычисленных значений, вычислите вероятности присутствия на изображении категорий K и L. Эти данные указывают на то, что изображение относится к категории K. Несмотря на относительно низкую достоверность, виртуальный морфогенез предлагает неограниченный запас новых 3D-форм.

Здесь цифровые эмбрионы генерируются путем моделирования ключевых процессов биологического эмбриогенеза. Каждый прогон начинается с икосаэдра и генерирует уникальный эмбрион. Основываясь на настройках морфогена, цифровые эмбрионы могут быть графически обработаны для создания визуальных сцен произвольной сложности с использованием любого стандартного графического инструментария.

Например, один и тот же цифровой эмбрион может быть по-разному текстурирован и освещен по желанию. Кроме того, визуальные сцены произвольной сложности, такие как эта сцена с цифровым эмбрионом, закамуфлированным на фоне аналогичной текстуры, могут быть созданы с использованием коммерчески доступной среды 3D-моделирования и рендеринга. Алгоритм виртуальной физической агенезии имитирует биологическую эволюцию.

Алгоритм виртуальной физической агенезии имитирует биологическую эволюцию. Новые объекты и категории объектов возникают как наследственные вариации, которые накапливаются выборочно, но накапливают собственные вариации формы по мере своего развития. В данном конкретном примере у одного общего предка, икосаэдра, рождается три поколения потомков.

Сложность формы увеличивается от икосаэдра к поколению G, потому что мы позволяем количеству ячеек увеличиваться, но общая сложность формы остается неизменной, начиная с поколения G. Это генеалогическое древо сопоставимо в других отношениях, но в нем используются объекты, не являющиеся эмбрионами, которые были загружены у поставщиков виртуальных объектов. Обратите внимание, что объекты, имеющие общего предка, напрямую образуют категорию.

Поскольку никакие клеточные деления не допускались ни в одном поколении, все изменения формы являются результатом исключительно движения и/или роста отдельных клеток данного объекта. В этом сценарии морфинг создает плавные изменения формы путем интерполяции между соответствующими вершинами двух обозначенных объектов. Крайне левые и крайне правые.

Основные компоненты эмбриона также создают плавные вариации формы. Этот эмбрион представляет собой среднее арифметическое 400 эмбрионов. В данном конкретном случае на первые два основных компонента приходилось 73% и 19% информации о форме соответственно.

Эмбрионы получали путем варьирования взвешенных собственных значений. Эти цифровые эмбрионы могут быть визуализированы в виде виртуальных 3D-объектов, а затем напечатаны в виде тактильных объектов с помощью стандартного коммерчески доступного 3D-принтера или прототипа для изучения визуального восприятия как вывода, в частности, как байесовского вывода. Цифровые эмбрионы являются бесценным инструментом для создания новых категорий с контролируемыми параметрами, такими как априорные значения и вероятности.

После просмотра этого видео у вас должно сложиться хорошее понимание того, как создать набор цифровых эмбрионов, подходящий именно для вашего эксперимента. Отдельные объекты или целые категории с разной степенью вариативности и сложности могут быть легко созданы. Полученные изображения можно использовать для экспериментов по распознаванию объектов, категоризации, обучению категориям и многим другим.