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J-GLOBAL ID：202202215120537114   整理番号：22A0802554

形状の視覚的複雑性:階層的知覚学習モデル【JST・京大機械翻訳】

Visual complexity of shapes: a hierarchical perceptual learning model

著者 (6件)： Dai Lingchen (State Key Laboratory of CAD&CG, Zhejiang University, Hangzhou, Zhejiang, China) ,  Zhang Kang (Department of Computer Science, University of Texas at Dallas, Dallas, TX, USA) ,  Zheng Xianjun Sam (Department of Psychology, Tsinghua University, Beijing, China) ,  Martin Ralph R. (School of Computer Science and Informatics, Cardiff University, Cardiff, UK) ,  Li Yina (School of Management, University of Science and Technology of China, Hefei, China) ,  Yu Jinhui (State Key Laboratory of CAD&CG, Zhejiang University, Hangzhou, Zhejiang, China)
資料名： Visual Computer  (Visual Computer)
巻： 38  号： 2  ページ： 419-432  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0285A  ISSN： 0178-2789  CODEN： VICOE5  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 人々がどのように形状の視覚複雑性を知覚するかを理解することは,実際的な意味と同様に重要な理論を持っている。情報理論によって駆動される思考の1つの学校は,視覚複雑性の認識に寄与する局所特徴を研究することに焦点を合わせる。対照的に,他の学校は,知覚された複雑性に対する形状の全体的特性の影響を強調する。神経科学における最近の発見に触発されて,著者らのモデルは,エッジ長さと頂点角度,およびグローバル特徴:凹凸の局所的特徴の両方を考慮し,形状複雑性の人間の主観的評価と92%の一致である。モデルはまた,階層的知覚学習理論と一致し,視覚システムにおけるニューロンの異なる層が視覚形状複雑性の知覚をもたらすために一緒に作用する方法を説明した。Copyright Springer-Verlag GmbH Germany, part of Springer Nature 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *視覚 ,  情報理論 ,  回帰分析 ,  *学習モデル ,  ニューロン ,  形態 ,  神経科学 ,  階層構造 ,  主観評価
準シソーラス用語： 複雑性 ,  学習理論 ,  局所特徴 ,  視覚システム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： ニューロン ,  階層構造 ,  形状 ,  視覚的複雑性 ,  回帰分析

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 視覚 ,  複雑性 ,  知覚 ,  学習モデル