- Код статьи
- 10.31857/S0033849424120064-1
- DOI
- 10.31857/S0033849424120064
- Тип публикации
- Статья
- Статус публикации
- Опубликовано
- Авторы
- Том/ Выпуск
- Том 69 / Номер выпуска 12
- Страницы
- 1183-1190
- Аннотация
- Рассмотрены методы нейроморфного кодирования и декодирования больших объемов данных на основе моделирования известных нейромеханизмов восприятия информации. Исследованы известные механизмы зрительной системы, такие как агрегация отсчетов рецептивными полями, центрально-латеральное торможение и др. Разработана модель декодирования, реализующая функцию простых клеток первичной зрительной коры, отвечающих за пространственное восприятие контрастов стимулов. Предложена модель декодирования, позволяющая восстанавливать локальные границы объектов на изображении, улучшая при этом визуальное качество изображений в сравнении с качеством восстановления при классической билинейной интерполяции.
- Ключевые слова
- нейроморфные системы выборочное представление нейронное кодирование система рецептивных полей адаптивная интерполяция
- Дата публикации
- 16.09.2025
- Год выхода
- 2025
- Всего подписок
- 0
- Всего просмотров
- 10
Библиография
- 1. Lu Z., Huang D., Bai L. et al. // arXiv preprint arXiv:2304.13023. 2023. https://doi.org/10.48550/arXiv.2304.13023
- 2. Pinkston J. T. // IEEE Trans. 1969. V. IT-15. № 1 P. 66. https://doi.org/10.1109/TIT.1969.1054274
- 3. Milner D., Goodale M. The Visual Brain in Action. Oxford: Univ. Press, 2006. https://doi.org/10.1093/acprof: oso/9780198524724.001.0001
- 4. Antsiperov V., Kershner V. // Pattern Recognition Applications and Methods, ICPRAM 2021–2022. Lecture Notes in Computer Sci. P. 13822. Cham: Springer, 2023. https://doi.org/10.1007/978-3-031-24538-1_3
- 5. Yang M., Sun X., Jia F. et al. // Polymers. 2022. V. 14. № 10. Р. 2019. https://doi.org/10.3390/polym14102019
- 6. Keeler H. P. Notes on the Poisson Point Process. Technical Report. Berlin: Weierstrass Inst. 2016. 36 p. https://hpaulkeeler.com/wp-content/uploads/2018/08/PoissonPointProcess.pdf
- 7. Antsiperov V. // Proc. 11th Int. Conf. on Pattern Recognition Applications and Methods – ICPRAM. 3–5 Feb. 2022. Setúbal: SciTePress – Science and Technology Publ., 2022. P. 354. https://doi.org/10.5220/0010836800003122
- 8. Latecki L. J., Lakamper R., Eckhardt T. // Proc. IEEE Conf. Computer Vision and Pattern Recognition, CVPR-2000. Hilton Head Island. 15 Jun. N.Y.: IEEE, 2000. P. 424. https://doi.org/10.1109/CVPR.2000.855850
- 9. Hubel D. H., Wiesel T. N. Brain and Visual Perception: The Story of a 25-year Collaboration. Oxford: Univ. Press, 2004. https://doi.org/10.1016/0001-6918 (64)90136-2
- 10. Keller A. J., Roth M. M., Scanziani M. // Nature. 2020. V. 582. № 7813. Р. 545. https://doi.org/10.1038/s41586-020-2319-4
- 11. Hoon M., Okawa H., Santina L. D., Wong R. O. // Progress in Retinal and Eye Research. 2014. V. 42. Р. 44. https://doi.org/10.1016/j.preteyeres.2014.06.003
- 12. Antsiperov V. // Proc. 12th Int. Conf. on Pattern Recognition Applications and Methods (ICPRAM 2023). Lisbon. 22–24 Feb. 2023. Setúbal: SciTePress – Science and Technology Publ., 2023. P. 517. https://doi.org/10.5220/0011792800003411
- 13. Fish J., Wagner G. J., Keten S. // Nature Mater. 2021. V. 20. № 6. Р. 774. https://doi.org/10.1038/s41563-020-00913-0
- 14. Ranstam J., Cook J. A. // J. British Surgery. 2018. V. 105. № 10. Р. 1348. https://doi.org/10.1002/bjs.10895
- 15. Tam W. S., Kok C. W., Siu W. C. // J. Electron. Imaging. 2010. V. 19. № 1. Р. 013011. https://doi.org/10.1117/1.3358372
- 16. Marr D., Hildreth E. // Proc. Royal Society of London. Ser. B. Biol Sci. 1980. V. 207. № 1167. P. 187. https://doi.org/10.1098/rspb.1980.0020. PMID6102765.
- 17. Yu S., Zhang R., Wu Sh. et al. // Biomedical Engineering Online. 2013. V. 12. Р. 1. https://doi.org/10.1186/1475-925X-12-102
