Efficiency of Human Vision

人类视觉的效率

基本信息

  • 批准号:
    9109514
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 17.5万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
    Continuing Grant
  • 财政年份:
    1991
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    1991-08-15 至 1996-01-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

Image understanding, how the visual system determines what and where objects are just by looking, is one of science's greatest mysteries. Despite its seeming effortlessness, it is a problem because the image input to the eye is locally ambiguous, i.e., in any patch of a natural image, there is rarely an unequivocal cue to shape, surface material, or lighting. Somehow, the visual system makes its best bet as to what is out there from the noisy pattern of intensities that make up the image, and this visual perception in a complex natural environment is rarely wrong. The mystery is exactly how the human visual system solves the problem of ambiguity by exploiting the regularity or statistical structure in the eye's image and its visual world. This research will model regularities in images and object properties and measure how well human observers make use of their implicit statistical knowledge of these regularities. Whenever the statistical information available for a visual task can be made explicit and quantified, it is possible to model an "ideal" observer, one that makes optimal use of this information. A direct comparison of human and ideal performance provides a measure of statistical efficiency for a visual task. This research will study efficiency in four problems of image understanding: 1) Nearby points in natural images often have similar intensities, that is, brightnesses are correlated. This research will measure the efficiency with which human vision is tuned to the intensity correlations in natural images and relate this to known image encoding processes in visual cortex. 2) Many objects have some form of symmetry in 3D, but this symmetry gets distorted when the image is formed in 2D. In principle, symmetry can be used to see how objects are slanted in space and to infer object parts that are occluded. This research will show what forms of symmetry are detected most efficiently and how they may be used. 3) Nearby objects often cast shadows on each other. Experiments will show whether depth from cast shadow information is used by human vision to infer shape and how it interacts with other cues to depth, such as motion. 4) Object recognition is formally difficult because of uncertain illumination and viewpoint. The research will measure efficiency for the classification of 3D objects from 2D images. Understanding vision has become a key problem in brain and cognitive science. The problem of image understanding is not only important to our understanding of how we acquire knowledge of the world, but it is formally hard, resisting the best efforts of computer scientists to produce a machine that can recognize objects in natural images. Progress in this quest can inform research into brain mechanisms as well as computer vision.
图像理解,视觉系统如何仅通过查看来确定对象的位置和位置,是科学最大的谜团之一。 尽管它看起来毫不费力,但这是一个问题,因为对眼睛的图像输入在局部是模棱两可的,即,在自然图像的任何斑块中,很少有明确的提示来形成,表面材料或照明。 不知何故,视觉系统从构成图像的强度嘈杂模式中就可以选择什么,而在复杂的自然环境中,这种视觉感知很少是错误的。 谜团正是人类视觉系统如何通过利用眼睛形象及其视觉世界中的规律性或统计结构来解决歧义问题。 这项研究将模拟图像和对象特性中的规律性,并衡量人类观察者如何利用他们对这些规律性的隐性统计知识。 每当可以明确和量化可视任务的统计信息时,就可以建模“理想”观察者,该观察者可以最佳地使用此信息。 人类和理想性能的直接比较为视觉任务提供了统计效率的度量。 这项研究将研究图像理解的四个问题的效率:1)自然图像中附近的点通常具有相似的强度,也就是说,亮度是相关的。 这项研究将衡量人类视力与自然图像中强度相关性调谐的效率,并将其与视觉皮层中的已知图像编码过程相关联。 2)许多对象在3D中具有某种形式的对称性,但是当图像以2D形成时,该对称性会扭曲。 原则上,对称性可用于查看对象在空间中的倾斜度并推断被遮挡的对象部分。 这项研究将显示最有效地检测到哪些形式的对称形式以及如何使用它们。 3)附近的物体通常会互相施放阴影。 实验将显示人类视觉中的阴影信息的深度是否用于推断形状以及它如何与其他线索相互作用到深度,例如运动。 4)由于不确定的照明和观点,对象识别非常困难。 该研究将测量2D图像对3D对象分类的效率。 了解视力已成为大脑和认知科学中的关键问题。 图像理解的问题不仅对于我们对我们如何获取世界知识的理解很重要,而且正式很难,可以抵制计算机科学家的最大努力,以生产可以识别自然图像中对象的机器。 这项任务的进展可以为大脑机制和计算机视觉的研究提供信息。

项目成果

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