Vous êtes ici : GIPSA-lab >AGPIGProjets
Équipe

Architecture-Géométrie, Perception, Images, Gestes
Responsable(s) d'équipe : Isabelle SIVIGNON, Michèle ROMBAUT

  

Perception visuelle temps-reel - Plateforme de calcul parallèle (GPU) pour des modèles de vision artificielle bio-inspirée

Coordonnateur du projet : Dominique HOUZET

Projet réalisé grace au soutien de : Région Rhône-Alpes

Date du projet : 01/10/2010

Durée : 38 mois


URL du projet : http://www.gipsa-lab.fr/projet/perception/

 

Nos connaissances sur le système visuel chez l'homme sont basées essentiellement sur des données comportementales neuropsychologiques (observation sur des patients présentant des lésions du système visuel), sur des extrapolations d'observations faites en électrophysiologie chez l'animal et de plus en plus de manière non invasive par imagerie cérébrale. Toutes ces données alimentent les modèles comportementaux, fonctionnels, "computationnels",... afin, entre autres, de formaliser les connaissances acquises.

Ce projet de recherche est un projet essentiellement pluridisciplinaire faisant le pont entre les disciplines : les neurosciences pour les données expérimentales caractérisant le fonctionnement du système visuel humain, la psychophysique déterminant les relations entre les stimuli, les données comportementales et la perception visuelle, et les sciences de l'ingénieur utilisant les techniques de traitement de l'information pour développer des modèles fonctionnels.
Le modèle de vision au coeur de ce projet se veut donc, pour les neuroscientifiques, être un outil de simulation pour développer des modèles comportementaux et, pour les ingénieurs, une plateforme de développement d'algorithmes innovants de vision bio-inspirée avec exécution temps-réel sur des données réalistes de durée conséquente en ayant recours aux nouvelles technologies de calcul intensif (High Performance Computing) pour élaborer et valider de nouvelles solutions algorithmique.  
Les applications du projet de recherche sont multiples, en vision par ordinateur, robotique,... Mais surtout, ces travaux trouvent leurs applications dans la recherche plus fondamentale dédiée à la compréhension des mécanismes neuronaux et des processus cognitifs liés à la vision, préparant l’avènement de machines de vision intelligentes.

L'ambition de ce projet, qui englobe plusieurs parties de la chaîne de traitement de l'information de notre système de vision, ainsi que leur implémentation sur supercalculateur pour expérimentation et validation temps-réel, est d'apporter des contributions significatives à la modélisation de la vision humaine, en particulier au niveau des modèles de saillance visuelle attentionnelle qui sont construits pour tenter d'expliquer, prédire les mouvements oculaires suivants les conditions expérimentales. Que l'on considère des modèles utilisant des stimuli visuels statiques ou dynamiques, ces modèles représentent des algorithmes complexes implémentant une chaîne de traitement depuis la rétine jusqu'au cortex. Cette complexité d'ensemble impose des simplifications à différents niveaux, rétinien et cortical. Pour intégrer la dynamique temporelle des voies rétiniennes, il est nécessaire de simuler la rétine dans ses dimensions spatiotemporelles à partir des réponses transitoires. L'objectif est d'obtenir un modèle de saillance spatio-temporel même avec des stimuli visuels statiques compatibles avec les données temporelles oculométriques (durée moyenne de fixations entre 100ms et 300ms, durée moyenne de saccades entre 50ms et 150 ms). L'environnement de calcul parallèle tel qu'il est prévu dans ce projet permettra d'intégrer ces propriétés dans les modèles avec pour objectif de suivre autant que possible les données temporelles expérimentales, afin d'aller plus loin dans la modélisation pour aborder les aspects fondamentaux où la dimension temporelle est essentielle, tel que l'étude des stratégies de programmation de la saccade par exemple. L’autre originalité de ce projet est de viser systématiquement leur implémentation temps-réel sur supercalculateur moderne permettant d’envisager des solutions algorithmiques originales et ainsi progresser significativement vers l’obtention de modèles efficaces, robustes et représentatifs de l’ensemble de la chaîne de perception humaine.

 

Le projet Perception visuelle temps-reel a bénéficié d'un soutien de la région Rhône-Alpes.

logo Région Rhône-Alpes


GIPSA-lab, 11 rue des Mathématiques, Grenoble Campus BP46, F-38402 SAINT MARTIN D'HERES CEDEX - 33 (0)4 76 82 71 31