論文の概要: Chaotic Phase Synchronization and Desynchronization in an Oscillator Network for Object Selection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.05493v1
• Date: Thu, 13 Feb 2020 13:39:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-01 10:12:18.363709
• Title: Chaotic Phase Synchronization and Desynchronization in an Oscillator Network for Object Selection
• Title（参考訳）: 物体選択用発振器ネットワークにおけるカオス位相同期と非同期化
• Authors: Fabricio A Breve, Marcos G Quiles, Liang Zhao, and Elbert E. N. Macau
• Abstract要約: 対象選択とは、ある視覚的なシーンにおいて、他の対象や背景を無視しながら関心のある対象を抽出するメカニズムを指す。 カオス相同期は、ほぼ同じ力学系を含む場合において起こる。 脳内の神経統合のメカニズムとして,物体選択モデルが提案されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.273675092267116
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Object selection refers to the mechanism of extracting objects of interest while ignoring other objects and background in a given visual scene. It is a fundamental issue for many computer vision and image analysis techniques and it is still a challenging task to artificial visual systems. Chaotic phase synchronization takes place in cases involving almost identical dynamical systems and it means that the phase difference between the systems is kept bounded over the time, while their amplitudes remain chaotic and may be uncorrelated. Instead of complete synchronization, phase synchronization is believed to be a mechanism for neural integration in brain. In this paper, an object selection model is proposed. Oscillators in the network representing the salient object in a given scene are phase synchronized, while no phase synchronization occurs for background objects. In this way, the salient object can be extracted. In this model, a shift mechanism is also introduced to change attention from one object to another. Computer simulations show that the model produces some results similar to those observed in natural vision systems.
• Abstract（参考訳）: オブジェクトの選択は、ある視覚シーンで他のオブジェクトや背景を無視しながら、興味のあるオブジェクトを抽出するメカニズムを指す。 多くのコンピュータビジョンや画像解析技術において基本的な問題であり、現在でも人工視覚システムにとって難しい課題である。 カオス位相同期は、ほぼ同一の力学系を含む場合に起こり、系間の位相差は時間とともに境界が保たれるが、それらの振幅はカオス的であり、相関しない可能性がある。 完全な同期の代わりに、位相同期は脳内の神経統合のメカニズムであると考えられている。 本稿では,オブジェクト選択モデルを提案する。 与えられたシーン内のサルエントオブジェクトを表すネットワークの発振器は位相同期されるが、バックグラウンドオブジェクトでは位相同期は発生しない。 このようにして、健全な物体を抽出することができる。 このモデルでは、あるオブジェクトから別のオブジェクトへ注意を移すためのシフト機構も導入される。 コンピュータシミュレーションは、モデルが自然視系で観測されるものと類似した結果を生み出すことを示した。

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