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Communication Dans Un Congrès Année : 2017

Bio-inspired quantization

Résumé

This paper introduces a novel retina-inspired sparse representation which is applied to temporally constant 2D inputs. This architecture consists of the recently released retina-inspired filtering which mimics the transformation of the visual stimulus into current as it takes place in the retina. This transform is very redundant. As a result, we propose the Perfect Leaky Integrate and Fire (Perfect-LIF) as a model which sparsifies the over-complete retina-inspired decomposition mimicking the spike generation mechanisms of the neurons. The Perfect-LIF is a thresholding function based on a time-depended deadzone. Numerical results show the efficiency of our architecture which provides almost equivalent reconstruction results between the over-complete and the sparse representation of the input image.
Cet article présente une nouvelle représentation parcimonieuse des images inspirée de la rétine. Cette représentation consiste en un filtrage inspiré par le fonctionnement de la rétine qui imite la transformation du stimulus visuel en un signal spatio-temporel fortement redondant. Nous proposons d’utiliser un codage du type “Intègre-et-Tire” parfait pour réduire la redondance de cette transformation en mimant la génération des potentiels d’action neuronaux. L’encodage “Intègre-et-Tire” parfait est équivalent à un seuillage basé sur une zone morte dépendante du temps d’observation de l’image. Les résultats numériques montrent l’efficacitè de cette représentation parcimonieuse qui fournit des résultats de reconstruction presque équivalents à ceux de la représentation redondante.
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Dates et versions

hal-01562644 , version 1 (04-06-2019)

Identifiants

  • HAL Id : hal-01562644 , version 1

Citer

Effrosyni Doutsi, Lionel Fillatre, Marc Antonini, Julien Gaulmin. Bio-inspired quantization. XXVIeme Colloque GRETSI, Sep 2017, Juan-les-Pins, France. ⟨hal-01562644⟩
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