그리고 어디에서나 연구자가 사용할 수 있는 240시간 이상의 슬롯 커뮤니티로 대규모 비디오 데이터베이스를 구축
네바다 슬롯 커뮤니티교 심리학과 조교수 겸 신경과학자
그들의 시각적 경험 데이터베이스는 이미지 분석 및 인식에 의존하는 분야의 연구를 지원하고 향후 연구에 영향을 미치는 데 사용될 수 있습니다.
두 대의 카메라가 세상을 보기 위해 앞을 향하고 있고 두 대의 카메라가 눈의 움직임을 추적하기 위해 눈을 향하고 있습니다.
시각적 데이터 수집을 위해 헤드셋을 착용한 피험자의 연령은 5세에서 70세까지 다양합니다.
네바다슬롯 커뮤니티교 과학슬롯 커뮤니티 조교수 및 신경과학자
이 기술은 턱 받침대와 디스플레이를 갖춘 시선 추적 연구를 위해 실험실에서 일반적으로 사용되는 고정 장치보다 훨씬 더 복잡합니다.
이것은 확실히 실험실에서 수행되는 안구 운동에 대한 동일한 유형의 연구와 다릅니다
슬롯 커뮤니티원생들이 획기적인 연구에 참여하는 곳
머리와 몸의 움직임 측정
이를 통해 순간순간 시각적 입력을 재구성하고 감각 운동 제어에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다.
Lescroart와 슬롯 커뮤니티원생 Christian Sinnott가 헤드셋을 시험해 보았습니다.
캠퍼스를 가로질러 걸으며 물건을 찾으면 환경을 탐색하려고 할 때 행동이 어떻게 변하는 지 확인할 수 있습니다.
팀원 중 한 명이자 네바다 슬롯 커뮤니티 과학 슬롯 커뮤니티의 조교수이자 신경과학자
인공지능
시스템이 인터넷에서 선별된 사진과 비디오만을 기반으로 작동하는 대신
우리는 인간의 인식에 기초한 편견을 바탕으로 데이터베이스를 구축하는 것을 목표로 합니다.
시각적 콘텐츠를 인식하는 현재 인공 지능 시스템은 우수한 성능을 달성하기 위해 수백만 개의 훈련 예제가 필요합니다.
팀에서는 녹음 시간당 약 80GB의 데이터가 생성될 것으로 예상합니다.
Tahoe Reno 데이터 센터에 위치한 컴퓨터 서버의 Reno 고성능 "Pronghorn" 클러스터
역사가와 예술가까지도 풍부한 자원의 혜택을 누릴 수 있습니다
시각 및 인지 신경과학자이자 노스다코타 주립슬롯 커뮤니티교 심리학과 부교수
이 프로젝트의 다양한 목표는 자연 환경에서 머리 움직임에 대한 MacNeilage의 조사를 계속할 것입니다.
