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首页> 外文会议>2015 IEEE Student Symposium in Biomedical Engineering amp; Sciences >ABM and CNN application in ventral stream of visual system
【24h】

ABM and CNN application in ventral stream of visual system

机译：ABM和CNN在视觉系统腹侧流中的应用

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This paper addresses an investigation regarding the suitability of two different techniques, Active Basis Model (ABM) and Gabor based Convolutional Neural Network (CNN or G-ConvNets) in the mechanism for recognition of biological movement (mammalian visual system model). This method inspired by ventral streams which provide the form information. Both of these approaches contain information of the shape of human object obtained by the Gabor features. The comparison of these methods concludes advantages and drawbacks of both methods that shown CNN have advantage of recognition of the action (for CNN only walking, running and waving) however ABM basically used for object recognition task (not particularly for action recognition).
机译：本文针对两种不同技术的适用性进行了调查：主动基础模型（ABM）和基于Gabor的卷积神经网络（CNN或G-ConvNets）在识别生物运动的机制（哺乳动物视觉系统模型）中的适用性。这种方法的灵感来自提供表格信息的腹侧流。这两种方法都包含通过Gabor特征获得的人体形状信息。这些方法的比较得出两种方法的优缺点，表明CNN具有识别动作的优势（仅对于CNN行走，奔跑和挥动），但是ABM基本上用于对象识别任务（尤其不是动作识别）。

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