Kernels en reconocimientoKernels en reconocimiento de carasde caras

Juan M. Enríquez (dc), M.Laura González Silva (df) y Alejo Salles (df).

Seminario de Neurociencia Depto. Computación/Física

FCEyN, UBAMayo 2011

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Qué es un Kernel?

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Qué es un Kernel?

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Qué es un Kernel?

”Gaussian noise” (Ludwing)”regresion weights as a function of time” (Ludwing)

” the average noise values... ” (Caspi et Al.)

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El Experimento

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El Experimento

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El Experimento

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Resultados: ”analysis loop”

DISEÑO

IMPLEMENTACIÓN

ANÁLISIS

RESULTADOS

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Rediseño I: buscando mu0

Trials iniciales de calibración

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Rediseño II: mejor lo hacemos adaptativo!

Implementamos ”QUEST”: distancia(h,m) óptima para cada individuo

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Otros estudios

Integral total del kernel elegido Duración de cada trial (tpp + Número de

frames por secuencia) Número grande de trials

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Resultados

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Resultados

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Conclusiones

Ciclo diseño → implementación → análisis Signos ok, pico hacia el final del estímulo? Estudios de confianza: no se observó nada Para la próxima:

Multiplicidad de identidades Más trials Análisis no-lineal

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Referencias

P. Neri and D.J.Heeger, ”Spatiotemporal mechanisms for detecting and identifying image features in human vision”, Nature Neuroscience August 2002, vol 5 no 8

F. Gosselin, P.G. Schyns, ”Bubbles: a technique to reveal the use of information in recognition tasks”, Vision Research 41 (2001) 2261– 2271

C. Ludwing et Al.,”The Temporal Impulse Response Underlying saccadic decisions”, The Journal of Neuroscience, October 26, 2005, 25(43): 9907 – 9912

A.Caspi et Al., ”The time course of visual information accrual guiding eye movement decisions”, PNAS August 31, 2004 vol. 101 no. 35 13086-13090