論文の概要: Joint covariance property under geometric image transformations for spatio-temporal receptive fields according to generalized Gaussian model for receptive fields

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.10543v1
• Date: Fri, 17 Nov 2023 14:10:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-20 14:33:26.935099
• Title: Joint covariance property under geometric image transformations for spatio-temporal receptive fields according to generalized Gaussian model for receptive fields
• Title（参考訳）: 一般ガウスモデルによる時空間受容場に対する幾何学的画像変換における共分散特性
• Authors: Tony Lindeberg
• Abstract要約: 自然画像変換が受容野反応に与える影響は、コンピュータビジョンと生物学的ビジョンにおける視覚操作のモデル化に不可欠である。 本稿では,空間的スケーリング変換,空間的アフィン変換,ガリレオ変換,時間的スケーリング変換といった特性下での結合共分散を定義し,証明する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5439020425819
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The influence of natural image transformations on receptive field responses is crucial for modelling visual operations in computer vision and biological vision. In this regard, covariance properties with respect to geometric image transformations in the earliest layers of the visual hierarchy are essential for expressing robust image operations and for formulating invariant visual operations at higher levels. This paper defines and proves a joint covariance property under compositions of spatial scaling transformations, spatial affine transformations, Galilean transformations and temporal scaling transformations, which makes it possible to characterize how different types of image transformations interact with each other. Specifically, the derived relations show the receptive field parameters need to be transformed, in order to match the output from spatio-temporal receptive fields with the underlying spatio-temporal image transformations.
• Abstract（参考訳）: 自然な画像変換が受容野応答に与える影響は、コンピュータビジョンと生体視覚の視覚操作のモデリングに不可欠である。 この点において、視覚階層の最初期の層における幾何学的画像変換に関する共分散特性は、ロバストな画像操作の表現や、高レベルでの不変な視覚操作の定式化に不可欠である。 本稿では,空間的スケーリング変換,空間的アフィン変換,ガリレオ変換,時間的スケーリング変換といった構成下での結合共分散特性を定義し,両者の相互作用を特徴付ける。 具体的には、時空間の知覚場からの出力と時空間のイメージ変換とを一致させるためには、受容場パラメータを変換する必要がある。

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