A bio-inspired model of central and peripheral vision for scene categorization
Modèle bio-inspiré de la vision centrale et périphérique pour la catégorisation de scènes
Résumé
Peripheral vision has been left aside both in modeling approaches and in psychological experiments, with the majority of existing studies mainly dedicated to our central vision exclusively. Using an existing model of central vision, we investigate whether adding a spatially variant filter simulating the decrease of visual acuity toward periphery allows us to reproduce human performances in a task of categorization of scenes positioned at different eccentricities in the visual field. The results we obtain fit human performances for a subset of images of natural scenes, however, for the moment these results cannot be extended to the entire database. We explain this result by the fact that the human performances were measured using colored scenes and the proposed model only processed the luminance information.
La vision périphérique a été souvent négligée dans les modèles, qui simulent pour une grande partie la vision centrale, et dans les expériences comportementales, qui étudient majoritairement les capacités de la vision centrale. A partir d'un modèle de vision centrale déjà existant, nous testons si l'ajout d'un filtrage spatialement variant modélisant la diminution d'acuité visuelle en périphérie nous permet de répliquer des performances humaines de catégorisation de scènes présentées a différentes excentricités. Les résultats obtenus correspondent aux résultats comportementaux pour une sous-base d'images sans être généralisables a la totalité de la base. Nous expliquons ces résultats par le fait que notre modèle ne prend pas en compte l'information de couleur et utilise uniquement l'information de luminance pour décrire les images.
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)
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