Retina insan (bagian dari mata yang mengubah cahaya menjadi sinyal yang diterima elektrokimia) mempunyai sekitar 100 juta sel sensitif cahaya. Oleh sebab itu, gambar retina mengandung sejumlah besar informasi. Dalam kiprah pengolahan visual tingkat tinggi, menyerupai contohnya untuk mengenali obyek, untuk memperkirakan ukuran dan jarak, atau menghitung lintasan sebuah benda bergerak, otak mungkin tidak memakai semua data yang ada, sebab itu sepertinya tidak mempunyai cukup neuron didedikasikan untuk ini. Makara para ilmuwan mengasumsikan untuk waktu yang lama, bahwa otak harus entah bagaimana meringkas isi gambar retina, sehingga mengurangi jumlah informasi dari mereka sebelum mentransfernya ke proses mental tingkat tinggi.
Kebanyakan model dari pengenalan obyek insan menganggap / mengasumsikan bahwa hal pertama otak dengan gambar retina yakni untuk mengidentifikasi tepi, yaitu, batas-batas antara tempat dengan sifat reflektif cahaya yang berbeda, dan semacam perjanjian dengan alignment dasar: horizontal, vertikal dan diagonal. Kemudian, berdasarkan teori ini, otak mulai merakit ciri-ciri ini dalam bentuk primitif, rekaman, misalnya, bahwa di suatu tempat di bidang visual fitur muncul di cuilan atas dari fitur vertikal, atau dua diagonal yang saling silang.
Kemudian, dari bentuk-bentuk primitif, dibangun lebih bentuk kompleks, misalnya, empat item dengan "L" dan orientasi sanggup membentuk persegi, dan seterusnya, hingga bentuk yang dibangun dan fitur dikenali benda yang dikenal.
Ruth Rosenholtz, seorang peneliti di Departemen Ilmu Otak dan Kognitif di MIT (Massachusetts Institute of Technology), Amerika Serikat, telah membuat model matematika gres ihwal bagaimana otak melaksanakan ringkasan di atas data. Model akurat memprediksi bahwa sistem visual tidak sanggup melaksanakan beberapa jenis kiprah pengolahan citra, indikasi yang baik bahwa model dengan benar membuat beberapa aspek kognisi insan dan juga lebih setia mereproduksi model tradisional pengolahan data visual ke otak.
Model Rosenholtz meliputi asumsi lebih dari orientasi fitur, juga memperhitungkan pengukuran atau asumsi parameter menyerupai ukuran, warna kecerahan, dan banyak lagi.
# sumber: http://populer-science.net
0 komentar:
Posting Komentar