INSPIRE: Symmetry Group-based Regularity Perception in Human and Computer Vision

INSPIRE:人类和计算机视觉中基于对称群的规则感知

基本信息

  • 批准号:
    1248076
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 80万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
    Standard Grant
  • 财政年份:
    2012
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2012-10-01 至 2016-09-30
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

This INSPIRE award is partially funded by the Robust Intelligence (RI) Program in the Division of Information and Intelligent Systems in the Directorate for Computer and Information Science and Engineering, and the Perception, Action and Cognition (PAC) Program in the Division of Behavioral and Cognitive Sciences in the Directorate for Social, Behavioral and Economic Sciences.This research integrates theoretical, experimental and algorithmic thrusts to construct a novel conceptual framework for predicting and understanding the full range of regularity perception, both in humans, by measuring human brain activation and behavior, and in machines, through a computational framework for adaptive symmetry detection in computer vision. The ability to detect patterns in natural scenes serves critical biological needs while posing substantial computational difficulties for machine intelligence. Research on human and computer perception of pattern regularity has primarily focused on bilateral symmetry, despite a wide variety of regular patterns beyond reflection. A unique feature of the proposed project is to use symmetry group theory as an organizing principle for the study of both human and computer perception of patterns. Symmetry group theory, instantiated by its subgroup hierarchy, provides a formal and exhaustive categorization of all regular patterns. The project sits at an interdisciplinary nexus between computer science, psychology, neuroscience, and mathematics. The outcomes of this research could potentially transform the theory of human pattern perception and make a quantum leap in robust automatic detection of real world regularities. Because patterns are ubiquitous, this research impacts all information processing systems challenged by large digital datasets that are hard to explore manually. Its impact is strengthened further by a systemic outreach to the respective research communities through interdisciplinary workshops, publications, data sharing, classroom lectures, postdoc and student training. Applications include anomaly detection in medicine and surveillance data; mobile robot localization in man-made environments; and generic pattern indexing and retrieval.
该Inspire奖是由强大情报(RI)计划在计算机和信息科学与工程局的信息和智能系统部门的部分资助,以及行为和行为和行为部门的感知,行动与认知计划(PAC)计划社会,行为和经济科学局的认知科学。这项研究整合了理论,实验和算法的推力,以构建一个新颖的概念框架,以通过衡量人类的人类脑激活和行为的行为和行为激活和行为,以预测和理解各种规律性的知觉范围,在机器中,通过计算框架,用于计算机视觉中的自适应对称性检测。在自然场景中检测模式的能力可满足关键的生物学需求,同时为机器智能带来了实质性的计算困难。尽管超出反射的各种规则模式,但对人类和计算机对模式规律性的看法的研究主要集中在双边对称性上。拟议项目的一个独特特征是将对称群体理论用作研究模式和计算机感知的组织原理。由其亚组层次结构实例化的对称群体理论提供了所有常规模式的形式和详尽的分类。该项目位于计算机科学,心理学,神经科学和数学之间的跨学科联系。这项研究的结果可能会改变人类模式感知的理论,并在对现实世界规律的强大自动检测中实现量子飞跃。由于模式无处不在,因此这项研究会影响大型数字数据集挑战的所有信息处理系统,这些数据集很难手动探索。通过跨学科的研讨会,出版物,数据共享,课堂讲座,博士后和学生培训,通过全身向各自的研究社区进行全身性宣传,进一步加强了其影响。应用包括医学和监视数据中的异常检测;人造环境中的移动机器人本地化;以及通用模式索引和检索。

项目成果

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