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Título: Visual attention and novelty detection: experiments with automatic scale selection
Autor(es): Nehmzow, Ulrich
Vieira Neto, Hugo
Palavras-chave: Robôs móveis
Redes neurais (Computação)
Visão por computador
Mobile robots
Computer vision
Neural networks (Computer science)
Data do documento: 2006
Câmpus: Curitiba
Citação: NEHMZOW, Ulrich; VIEIRA NETO, Hugo. Visual attention and novelty detection: experiments with automatic scale selection. In: TOWARDS AUTONOMOUS ROBOTIC SYSTEMS, 11., 2006, Guildford. Anais eletrônicos… Guildford, 2006. Disponível em: <http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.61.8433&rep=rep1&type=pdf>. Acesso em: 16 jul. 2013.
Abstract: We present experiments with an autonomous inspection robot, whose task was to highlight novel features in its environment using camera images. Experiments were conducted with two different attention mechanisms — saliency map and multiscale Harris detector — and two different novelty detection mechanisms — the Grow-When- Required neural network and incremental PCA. For both mechanisms we compared fixed-scale image encoding with automatically scaled image patches. Results show that using automatic scale selection provides a more efficient representation of the visual input space, but that performance is generally better using a fixed-scale image encoding.
URI: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/660
ISBN: 978-0-9553879-0-6
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