Inhalt und Überblick. Visuelle Kognition Adrian Schwaninger Universität Zürich. Erkennung und Repräsentation Ansichtenbasierte Ansatze Überblick

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1 Einleitung Visuelle Kognition Adrian Schwaninger Universität Zürich Inhalt und Überblick Repräsentation, Erkennung, Kategorisierung Traditioneller Ansatz Strukturelle Beschreibungen Ansichtenbasierte Modelle Diskussion Gesichterwahrnehmung Befunde aus den Neurowissenschaften Primäre visuelle Verarbeitung Höhere visuelle Verarbeitung Bottom-up und top-down Prozesse Selektive Aufmerksamkeit Aufmerksamkeit und Gehirn Imagery Integration und Zusammenfassung Überblick Ansichtenbasierte Ansätze Ausrichtung von 3D o. 2D Repräsentationen Lowe (1985, 1987) Huttenlocher & Ullman (1987, 1990) Olshausen et al. (1993) Linearkombination: Ullman & Basri (1991) Interpolation: Poggio & Edelman (1990) Key-Frames: Wallraven & Bülthoff (2001) Überblick zu Weiterentwicklungen Kosslyn (1994) Ullman (1996) Tarr & Bülthoff (1998) Edelman (1999) Visuelle Kognition WS 01/02 A. Schwaninger 3.1 Visuelle Kognition WS 01/02 A. Schwaninger 3.2 Die Grundidee von Lowe (1985, 1987) 3D Modell Initial guess for wievpoint with errormeasures 2. 2D Projektion 3. The precise problem we wish to solve is the following: given a set of known correspondences between three-dimensional points on a model and points in a two-dimensional image, what are the values of the unknown projection and model parameters that will result in the projection of the given model points into the corresponding image points (Lowe, 1987, p.361). 1. Image Data Least-squares solution Visuelle Kognition WS 01/02 A. Schwaninger 3.3 Visuelle Kognition WS 01/02 A. Schwaninger 3.4

Nonaccidental Properties Lowe (1984, 1985, 1987) Problem: Ein Vergleich der Inputrepräsentation mit ALLEN Gedächtnisrepräsentationen wäre

Lösung: Vorauswahl EINER Gedächtnisrepräsentation durch bottomup basierte Detektion und Gruppierung von relativ invarianten Merkmalen

Beispiele: Verbundenheit (connectivity), Kollinearität (collinearity) und Parallelität (parallelism).

Collinearity, Proximity, Parallelism 2. Higher Order Grouping (Trapezoid Shapes, Parallel Groups, Symmetries etc.

2 Nonaccidental Properties Lowe (1984, 1985, 1987) Problem: Ein Vergleich der Inputrepräsentation mit ALLEN Gedächtnisrepräsentationen wäre sehr uneffizient. Lösung: Vorauswahl EINER Gedächtnisrepräsentation durch bottomup basierte Detektion und Gruppierung von relativ invarianten Merkmalen (nonaccidental properties). Beobachtung: Das visuelle System gruppiert automatisch anhand solcher nonaccidental properties. Beispiele: Verbundenheit (connectivity), Kollinearität (collinearity) und Parallelität (parallelism). (Aus Biederman, 1995) Visuelle Kognition WS 01/02 A. Schwaninger 3.5 Visuelle Kognition WS 01/02 A. Schwaninger 3.6 Die Implementation: SCERPO (Lowe 1985, 1987) Perceptual Grouping 1. Collinearity, Proximity, Parallelism 2. Higher Order Grouping (Trapezoid Shapes, Parallel Groups, Symmetries etc.) 3D Modell 2D Projektion Edge Detection and Line Segmentation Ergebnis Input Image Visuelle Kognition WS 01/02 A. Schwaninger 3.7 Weisse Linien: Übereinstimmung zwischen Inputbild und Modellprojektion. Punktierte Linien: Ergänzungen durch Modellprojektion. (Aus Lowe, 1987) Visuelle Kognition WS 01/02 A. Schwaninger 3.8

Huttenlocher & Ullman (1987, 1990) Ausrichtungsmodell von Ohlshausen (1993) Memory Representation Dynamic Routing

(Nach van Essen et al., 1994) Visuelle Kognition WS 01/02 A. Schwaninger 3.9 Visuelle Kognition WS 01/02 A.

3 Huttenlocher & Ullman (1987, 1990) Ausrichtungsmodell von Ohlshausen (1993) Memory Representation Dynamic Routing Striate Cortex (V1) Memory Representation Dynamic Routing Striate Cortex (V1) (Aus Huttenlocher & Ullman, 1990) (Nach van Essen et al., 1994) Visuelle Kognition WS 01/02 A. Schwaninger 3.9 Visuelle Kognition WS 01/02 A. Schwaninger 3.10 Linearkombinationsmodell Grundidee (Ullman & Basri, 1991): M = M 1, M 2,..., M k seien Ansichten eines Objektes. Ein 2D Bild P gehört zu M wenn gilt: M1 N M2 LC1 LC2 LC3 (Aus Ullman, 1996, nach Ullman & Basri, 1991) Visuelle Kognition WS 01/02 A. Schwaninger 3.11 (Nach Ullman, 1996) Visuelle Kognition WS 01/02 A. Schwaninger 3.12

4 Interpolation von 2D Repräsentationen Grundidee (Poggio & Edelman, 1990): I. Für jedes Objekt existiert eine multivariate Funktion f(x), welche jede perspektivische Ansicht in eine standardisierte Ansicht des Objektes abbildet. II. Diese Funktion kann durch eine relativ geringe Anzahl von 2D Ansichten approximiert werden. Eine 2D Ansicht wird durch eine mehrdimensionale Gaussverteilung modeliert. Interpolation von 2D Repräsentationen Radial Basis Function (RBF) f(x)=b(x-x 1 )+2B(x-x 2 ) (Aus Edelman, 1999) Visuelle Kognition WS 01/02 A. Schwaninger 3.13 (From Riesenhuber & Poggio, 1999b) Visuelle Kognition WS 01/02 A. Schwaninger 3.14 The Chorus of Prototypes (Edelman & Duvdevani-Bar, 1997; Edelman, 1998, 1999) The Chorus of Prototypes RBF module (Nach Edelman, 1999) (Nach Edelman, 1999) Visuelle Kognition WS 01/02 A. Schwaninger 3.15 Visuelle Kognition WS 01/02 A. Schwaninger 3.16

5 Key-Frames Modell Voraussagen gem. Bülthoff & Edelman (1992) sowie Wallraven, Schwaninger, Schuhmacher, & Bülthoff (2002): 3 D Repräsentationen: Inter = Extra = Ortho Linearkombinationen: Inter = Extra > Ortho Interpolation: Inter > Extra, Ortho Key-Frames: Inter > Extra > Ortho -60 EXTRA ORTHO ORTHO INTER +60 (Aus Wallraven & Bülthoff, 2001) Visuelle Kognition WS 01/02 A. Schwaninger TRAINING (Modifiziert nach Wallraven, Schwaninger, Schuhmacher & Bülthoff, 2002) Visuelle Kognition WS 01/02 A. Schwaninger 3.18 Empirische Daten Daten Key-Frames Modell Recognition d' Inter Extra Ortho Up Ortho Down Recognition Performance (au) inter extra orthoup orthodown (Aus Wallraven, Schwaninger, Schuhmacher & Bülthoff, 2002) Recognition d' Inter Extra Ortho Up Ortho Down (Aus Wallraven, Schwaninger, Schuhmacher & Bülthoff, 2002) Visuelle Kognition WS 01/02 A. Schwaninger 3.19 Visuelle Kognition WS 01/02 A. Schwaninger 3.20

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