SciPy Sampa: Evolução da visão computacional utilizando redes neurais

Nosso próximo encontro do SciPy Sampa, ocorrerá no Eretz, incubadora do Einstein, onde discutiremos a evolução da visão computacional utilizando as ferramentas de redes neurais. Venha participar conosco e contar com o que você tem trabalhado!!! O evento será dia 14/03, você pode submeter seu tema de palestra até o dia 07/03, e dia 08/03 já disponibilizaremos o resultado.


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Proposals

Potenciais de Utilização da Teoria BCM em Visão Computacional

A teoria BCM, desenvolvida por Bienenstock, Cooper e Munro [1], nomes dos quais vem sua sigla, é um modelo de plasticidade sináptica que aprimora a clássica regra de Hebb. A BCM foi concebida com o objetivo de modelar a plasticidade e desenvolvimento de seletividade dos neurônios presentes no cortex visual de animais e já obteve sucesso em simulações como as descritas em [2, 3, 4], por exemplo. Esses estudos comprovam sua capacidade em executar atividades úteis em problemas de visão computacional, tais como discriminação e reconhecimento de padrões em imagens.
Mas há um problema: para se obter um entendimento completo da teoria BCM, é necessário o domínio de conceitos de matemática e biofísica relativamente complexos. Esta característica faz com que seja difícil encontrar aplicações fora do meio acadêmico, o que faz com que sejam escassos programas Python aproveitando o modelo para resolver problemas de visão computacional, possivelmente desperdiçando seu potencial.
O objetivo da palestra é fazer uma contribuição para sanar essa dificuldade. Os aspectos relevantes da teoria BCM serão filtrados e introduzidos de forma didática aos ouvintes, abordando o assunto com foco em sua aplicação imediata em algoritmos de visão computacional utilizando a biblioteca SciPy. Serão ainda feitas demonstrações ao vivo do reconhecimento de padrões em imagens.

[1] Bienenstock EL, Cooper L, Munro P. Theory for the development of neuron selectivity: orientation specificity and binocular interaction in visual cortex. J Neuroscience. 1982;2:32–48.

[2] Intrator N, Cooper L. Objective function formulation of the BCM theory for visual cortical plasticity: statistical connections, stability conditions. Neural Networks. 1992;5:3–17.

[3] Intrator N. Feature extraction using unsupervised neural network. Neural Computing. 1992;4:98–107.

[4] Poljovka A, Benuskova L. Pattern classification with the BCM neural network. In: Stopjakova V, editor. Proc. 2nd Electronic Circuits and Systems Conference—ECS’99; 1999.

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