הבעיה בבסיס הפרויקט, האם אפשר לנצל את סוגי התאים ש-Hubel & Wiesel גילו ב- ,primary visual cortex בפרט תאים מסוג End-stopped,
על מנת ליצור edge detector
בסגנון ה-detectors
ה"קלאסיים".
הפרוייקט הוא מעיין "בדיקת התכנות" לקיום של End-stopped based edge detector.
שימוש בגלאים מבוססי end stopped בגדלים שונים יכול לעזור ב:
·
ניפויfalse
positive
·
שיפור זיהוי פינות וצמתים
·
שיפור זיהוי edge
בסביבה רועשת
·
שלב I ניסוח edge
detector מבוסס תאים הרגישים לאוריינטציה
·
שלב IIניסוח edge detector מבוסס תאים מסוג End-stopped
·
שלב III ניסוח edge detector מבוסס על מספר תאים הרגישים לגדלים שונים
·
שלב IV ניסוח edge
detector מבוסס על שילוב של כל התאים
בכל אחד מהשלבים בוצע:
·
בדיקה האם יש הצדקה לשימוש ב- edge detector מבוסס התאים הנ"ל
יחסית ל- edge detector"קלאסיים" – לרוב מול Sobel.
·
בדיקה של תמונות עם ובלי רעש.
שימוש
ב- edge detector end stopped based מאפשר זיהוי טוב
יותר מ-edge detectors
קלאסיים, בעיקר בתמונות רועשות,
ומאפשר זיהוי edges ש-detector
אחרים מתקשים לזהות.
דוגמא די טובה היא השוואת התמונות הקישור הבא:
.
שימוש ב- edge detector המשלב end stopped מאפשר מספר יתרונות בולטים:
·
לזהות בצורה טובה יותר edge אשר לא תמיד מזוהים בedge detector קלאסיים.
·
בתמונות רועשות, הזיהוי טוב יותר באופן משמעותי.
·
להוריד משמעותית את רמת ה-false positive
·
האלגוריתם אינו דורש פרמטרים (thresh-hold),
·
רכיב ההשפעה של כל תוספת לתמונה (כמה ל-Sobel וכמה לכל גודל kernel) נקבע בהתאם לרעש של
התמונה.
·
ה-edges לא
רציפים / לא עבדתי על דרך לעבד את ה-magnitude שיצרו edges רציפים.
המסקנה מהפרויקט היא שללא כל ספק שימוש ב-end stopped kernels יכול לשפר edge detectors.
1. ICBV Course lecture note, 2007
2. End stopped visual cortical neuron analysis of a Quasi linear model
(Dobbins, Zucker and Cynader)
3. Logical
/ Linear operators for image curves (Iverson and Zucker,
1995)