Решение задачи эталонного поиска методом нейронного кортекса

Индексный подход и его
применение к проблеме
слежения за движущимися
объекатми
Сергийчук Михаил
Домунян Андрей
ИПУ РАН
Задача эталонного поиска
Запомненные типы изображений
Входящее
изображение
Алгоритм нейронного кортекса
23
98
Mary had a little lamb
Рассматриваемый
объект
32
66
34
46
45
25
28
27
37
18
53
42
47
15
85
28
24
45
28
28
23
84
23
57
95
mary
sara
litle
big
lamb
sheep
Номера
запомненных
шаблонов
Признаки
42
Экономия вычислений
• Z – динамический диапазон изменения
признака (например, количество разных
слов)
• Можно показать что экономия вычислений
(за счет того что мы просматриваем не всю базу данных)
пропорциональна Z(в случае если распределение
числа запомненных эталонов по значениям признаков
равномерно)
{x}matching _ templates 
{x}y , zinput ( y )
y
Пример используемых данных
Используемые признаки
• Используемые признаки –
вертикальные и
горизонтальные проекции
Результаты
реальный
динамический
диапазон
256
65536
2,6
210,2
72,3
5547,8
8000
7000
6000
5000
4000
3000
2000
1000
Значение проекций
240
224
208
192
176
160
144
128
112
96
80
64
48
32
16
0
0
Возможно
использование
динамического
диапазона 2563,
2564…
Экономия времени по
сравнению с Full
Search
Количество шаблонов с данным
значением проекции
Полученный
выигрыш в
вычислениях по
сравнению с Full
Search составляет
210 раз.
динамический
диапазон
Спасибо за внимание
• [email protected]
• [email protected]
• Если Х – общее количество запомненных эталонов,
Y – число признаков в каждом шаблоне а Z –
динамический диапазон изменения признака то
каждое выписанное множество будет содержать в
среднем X/Z имен шаблонов, а всего таких
множеств выписано Y. Таким образом, задача
сводится к выписыванию подряд X*Y/Z имен
шаблонов и определению наиболее часто
встречающегося имени. Таким образом время
выполнения одной операции не сильно отличается
при индексном подходе и методе полного
перебора, а количество операций сокращается в Z
раз.
Активные области мозга при рассматривании
приведенных картинок
Поворот осей
X
z = f (x,y)
x=g (y,z)
Z
X - номер шаблона
Y - номер признака
Z - значение признака
{x}(y,z)
Z
X
Y
Y
• Слева показан традиционный способ
хранения данных RAM
• Справа показан способ хранения данных
Pattern Access Memory
{x}matching _ templates 
{x}y , zinput ( y )
y