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Stereoscopic depth : a biological inspired judgement

Título
Stereoscopic depth : a biological inspired judgement
Tipo
Artigo em Livro de Atas de Conferência Internacional
Ano
2004
Autores
Eugénio da Costa Oliveira
(Autor)
FEUP
Hugo Miguel Gravato Marques
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Ata de Conferência Internacional
Páginas: 1-7
BICS 04 - Brain Insoired Cognitive Systems
University of Striling , Scotland
Classificação Científica
FOS: Ciências da engenharia e tecnologias > Engenharia electrotécnica, electrónica e informática
CORDIS: Ciências Tecnológicas > Tecnologia > Tecnologia de computadores > Processamento de imagem
Outras Informações
Abstract (EN): The present paper aims to contribute to the research on depth perception mechanisms by using a biologically inspired model of stereoscopic vision. Stereogram images show that human beings are able to perceive depth just from the differences between the images coming from the retinas of both eyes. The research made aspires at finding support for the idea that the way stereogram images are perceived by human beings is just a consequence of the way they see on real world environments; that is, to show that the information received by the brain for generations is perfectly enough to make us interpret stereogram images as having differences on depth. Usually, to implement a stereoscopic depth mechanism on robots two parallel cameras are used. The images supplied by these cameras are very difficult to match by means of a biologically inspired algorithm since these ones require the use of local information, and the extension of information needed to mach the images from two parallel cameras is too large. Human beings have the ability to move their eyes and when they look at a real world object both eyes converge to that object. The disparity method built expected to make use of this behaviour (eye convergence) in order to reduce the disparity computation to local and much simpler algorithms.
Idioma: Inglês
Tipo (Avaliação Docente): Científica
Nº de páginas: 7
Tipo de Licença: Clique para ver a licença CC BY-NC
Documentos
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