論文の概要: Semantic and structural image segmentation for prosthetic vision
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/1809.09607v3
- Date: Tue, 28 Jan 2025 22:51:28 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-31 15:12:08.771724
- Title: Semantic and structural image segmentation for prosthetic vision
- Title（参考訳）: 人工視覚のための意味的・構造的イメージセグメンテーション
- Authors: Melani Sanchez-Garcia, Ruben Martinez-Cantin, Jose J. Guerrero,
- Abstract要約: 実環境における物体認識とシーン理解の能力は,義肢使用者に対して厳しく制限されている。
フォスフェン画像のための屋内環境のスキーマ表現を構築するための新しい手法を提案する。
提案手法は,関連情報を抽出,伝達するための様々な畳み込みニューラルネットワークを組み合わせる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.048226951354646
- License:
- Abstract: Prosthetic vision is being applied to partially recover the retinal stimulation of visually impaired people. However, the phosphenic images produced by the implants have very limited information bandwidth due to the poor resolution and lack of color or contrast. The ability of object recognition and scene understanding in real environments is severely restricted for prosthetic users. Computer vision can play a key role to overcome the limitations and to optimize the visual information in the simulated prosthetic vision, improving the amount of information that is presented. We present a new approach to build a schematic representation of indoor environments for phosphene images. The proposed method combines a variety of convolutional neural networks for extracting and conveying relevant information about the scene such as structural informative edges of the environment and silhouettes of segmented objects. Experiments were conducted with normal sighted subjects with a Simulated Prosthetic Vision system. The results show good accuracy for object recognition and room identification tasks for indoor scenes using the proposed approach, compared to other image processing methods.
- Abstract（参考訳）: 視覚障害者の網膜刺激を部分的に回復させるために人工視覚が応用されている。
しかし、インプラントによって生成されたフォスフェニック画像は、解像度が悪く、色やコントラストが不足しているため、情報の帯域幅が非常に限られている。
実環境における物体認識とシーン理解の能力は,義肢使用者に対して厳しく制限されている。
コンピュータビジョンは、限界を克服し、シミュレートされた義肢の視覚情報を最適化し、提示される情報の量を改善するために重要な役割を果たす。
フォスフェン画像のための屋内環境のスキーマ表現を構築するための新しい手法を提案する。
提案手法は,環境の構造情報エッジやセグメントオブジェクトのシルエットなど,シーンに関する関連情報を抽出し,伝達するための,様々な畳み込みニューラルネットワークを組み合わせる。
シミュレートされた補綴型視覚システムを用いて,健常者を対象に実験を行った。
提案手法は,他の画像処理手法と比較して,室内シーンにおける物体認識と部屋識別の精度がよいことを示す。
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