Formalization and Simulation of Bio-Inspired On-chip Dynamic Attractors for Low Power Computer Vision
Formalisation et simulation des Attracteurs Dynamiques sur composant bio-inspiré pour une vision artificielle à faible consommation énergétique
Résumé
High performance in real-time is one of today's challenge of embedded Computer Vision. The study of the human vision models inspires several solutions. The bio-inspired method used by the BVS-Tech component caught the attention of the community with its hardware characteristics and its application in different industrial projects. However, the lack of mathematical formalization and simulation of the method does not allow to analyse it on academical databases.This thesis focused on the understanding, the formalization and the reproduction of the method. The mathematical model and the simulator produced allowed to validate the concept on artificial images, to analyse its behaviour and performances in a specific application. The promising results shows, however, the strong influence of several parameters. Two extensions of the method have recently been proposed: the automatic adaptation of the feature inputs and the prediction integration.
Il devient difficile aujourd'hui de maintenir une amélioration des performances en vision artificielle tout en gardant une capacité de traitement embarqué temps-réel. L'étude du modèle de vision de l'être humain apporte différentes inspirations pour répondre à ce problème. La méthode utilisée par le composant bio-inspirée de BVS-Tech a attiré l'attention de la communauté par ses caractéristiques matérielles et sa mise en oeuvre dans plusieurs projets industriels. Mais l'absence de formalisme mathématique et de simulation de la méthode ne permet pas une analyse des performances de la méthode sur des bases académique. Cette thèse s'est appliquée à approfondir, formaliser et reproduire le concept du système. La modélisation mathématique et la création d'un simulateur ont permis de valider le concept de la méthode sur un set d'images artificielles et d'analyser son comportement et ses performances dans une application spécifique. Les résultats prometteurs mettent cependant en avant la forte dépendance paramétrique de la méthode. Deux extensions de la méthode ont récemment été proposées : l'adaptation automatique des caractéristiques d'entrée d'une part, et la mise en place d'un suivi de cible.
Origine : Version validée par le jury (STAR)
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