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  Linear Combinations of Optic Flow Vectors for Estimating Self-Motion: a Real-World Test of a Neural Model

Franz, M. (2003). Linear Combinations of Optic Flow Vectors for Estimating Self-Motion: a Real-World Test of a Neural Model. Advances in Neural Information Processing Systems, 1319-1326.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-DB45-0 Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-DB46-E
Genre: Konferenzbeitrag

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Franz, MO1, Autor           
Becker S. Thrun, S., Herausgeber
K., Obermayer, Herausgeber
Affiliations:
1Department Empirical Inference, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497795              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: The tangential neurons in the fly brain are sensitive to the typical optic flow patterns generated during self-motion. In this study, we examine whether a simplified linear model of these neurons can be used to estimate self-motion from the optic flow. We present a theory for the construction of an estimator consisting of a linear combination of optic flow vectors that incorporates prior knowledge both about the distance distribution of the environment, and about the noise and self-motion statistics of the sensor. The estimator is tested on a gantry carrying an omnidirectional vision sensor. The experiments show that the proposed approach leads to accurate and robust estimates of rotation rates, whereas translation estimates turn out to be less reliable.

Details

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Sprache(n):
 Datum: 2003-10
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: ISBN: 0-262-02550-7
URI: http://books.nips.cc/nips15.html
BibTex Citekey: 1947
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: Sixteenth Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS 2002)
Veranstaltungsort: Vancouver, BC, Canada
Start-/Enddatum: -

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Advances in Neural Information Processing Systems
Genre der Quelle: Zeitschrift
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: Cambridge, MA, USA : MIT Press
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 1319 - 1326 Identifikator: -