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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.11
- 수록면
- 938 - 941 (4page)
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Retinal impant devices simulate prosthethic vision for retinal degeneration patients or age-related macular degeneration patients. In the field of artificial vision, many studies focus on creating phosphenes to represent complex visual world with limited number of pixels. Conventionally, human psychophysical experiments have been conducted to check how much resolution is needed in a facial recognition task of artificial vision. In this paper, we compare machine learning models on low-resolution phosphene images of Korean face dataset. Specifically, we found that Principal Component Analysis machine learning algorithm is more robust than deep learning models -AlexNet & VGG in low-pixelated resolutions (1616, 2424, and 3232) when we change the test data distribution from optogenetic to electric simulated prosthetic vision images. Also, there is not much of an improvement after four grayscales on recognition accuracy, which implies that four levels of electric currents or light intensities may be enough to reach the maximum hit rates for facial prosthetic vision tasks. Hence, we argue that machine learning models be an alternative of human psychophysical test, which can fasten up developing algorithms of Video Processing Unit (VPU) for new visualizations of prosthetic vision by exploiting their computational power.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험 결과
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
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