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A correspondence-based neural mechanism for position invariant feature processing

  • Poster presentation: Introduction We here focus on constructing a hierarchical neural system for position-invariant recognition, which is one of the most fundamental invariant recognition achieved in visual processing [1,2]. The invariant recognition have been hypothesized to be done by matching a sensory image of a particular object stimulated on the retina to the most suitable representation stored in memory of the higher visual cortical area. Here arises a general problem: In such a visual processing, the position of the object image on the retina must be initially uncertain. Furthermore, the retinal activities possessing sensory information are being far from the ones in the higher area with a loss of the sensory object information. Nevertheless, with such recognition ambiguity, the particular object can effortlessly and easily be recognized. Our aim in this work is an attempt to resolve such a general recognition problem. ...

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Verfasserangaben:Yasuomi D. Sato, Evgueni Jitsev, Philipp Wolfrum, Christoph von der Malsburg
URN:urn:nbn:de:hebis:30-70807
DOI:https://doi.org/10.1186/1471-2202-10-S1-P366
Titel des übergeordneten Werkes (Englisch):BMC neuroscience 2009, 10(Suppl 1):P366
Dokumentart:Wissenschaftlicher Artikel
Sprache:Englisch
Jahr der Fertigstellung:2009
Jahr der Erstveröffentlichung:2009
Veröffentlichende Institution:Universitätsbibliothek Johann Christian Senckenberg
Datum der Freischaltung:20.09.2009
Jahrgang:10(Suppl 1)
Ausgabe / Heft:P366
Bemerkung:
© 2009 Sato et al; licensee BioMed Central Ltd.
Quelle:from Eighteenth Annual Computational Neuroscience Meeting: CNS*2009 Berlin, Germany. 18–23 July 2009
HeBIS-PPN:218991649
Institute:Wissenschaftliche Zentren und koordinierte Programme / Frankfurt Institute for Advanced Studies (FIAS)
DDC-Klassifikation:5 Naturwissenschaften und Mathematik / 57 Biowissenschaften; Biologie / 570 Biowissenschaften; Biologie
Sammlungen:Sammlung Biologie / Sondersammelgebiets-Volltexte
Lizenz (Deutsch):License LogoDeutsches Urheberrecht