Brain-inspired visuo-haptic object recognition
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 799787
- Danışmanlar: Belirtilmemiş.
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2016
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Technısche Unıversıtat Hamburg-Harburg
- Enstitü: Yurtdışı Enstitü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Özet yok.
Özet (Çeviri)
In artificial visuo-haptic object recognition systems, vision and haptics are usually modeled as separate processes. This, however, is far from what actually happens in the human brain, the object recognition capabilities of which we would like such systems to have: A lot of multimodal and crossmodal interactions take place between the two sensory modalities there. Generally, three main principles can be identified as underlying the processing of the visual and haptic object-related stimuli: 1. Hierarchical processing, 2. the divergence of the processing onto substreams for object shape and material perception, and 3. the experience-driven self-organization of the integratory neural circuits. The question arises whether an object recognition system can benefit in terms of performance from following a more brain-inspired strategy to combining the visual and haptic input, which we set out to answer in this thesis. We compare the brain-inspired integration strategy with conventionally used integration strategies on data collected with a robot that was enhanced with inexpensive contact microphones as tactile sensors. The results of our experiments involving eleven every-day objects show that 1. the contact microphones constitute a good alternative to capturing tactile information and that 2. the brain-inspired strategy is more robust to unrealiable inputs.
Benzer Tezler
- Brain-inspired learning for face analysis in artificial neural networks: A multitask and continual learning framework
Yapay sinir ağlarında yüz analizi için beyinden ilham alan öğrenme: Çok görevli ve sürekli öğrenme sistemi
SEFA BURAK OKCU
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilişsel Bilim Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
PROF. DR. ABDULLAH AYDIN ALATAN
DR. ÖĞR. ÜYESİ UMUT ÖZGE
- Brain-inspired cortical-coding algorithm for multimedia processing
Multimedya işlemek için beyinden esinlenilmiş kortikal kodlama algoritması
AHMET EMİN ÜNAL
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BURAK BERK ÜSTÜNDAĞ
- Brain-inspired robot navigation using reinforcement learning with hippocampal and striatal contributions
Hipokampal ve striatal katkılarla pekiştirmeli öğrenme kullanarak beyin esinli robot gezinim
YOUNESS LAHDILI
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Mekatronik MühendisliğiTed ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ KUTLUK BİLGE ARIKAN
DOÇ. DR. ÇAĞRI TEMUÇİN ÜNAL
- A brain-inspired cognitive architecture for developmental and social human-robot interaction
Gelişimsel ve sosyal insan-robot etkileşimi için beyin esinli bilişsel mimari
EVREN DAĞLARLI
Doktora
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜLAY ÖKE GÜNEL
DOÇ. DR. HATİCE KÖSE
- Learning how to select an action: From bifurcation theory to the brain inspired computational model
Nasıl eylem seçileceğini öğrenme: Dallanma teorisinden beyin esinlenmeli hesaplamalı modele
BERAT DENİZDURDURAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2012
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NESLİHAN SERAP ŞENGÖR