How Does the Cerebral Cortex Work? Developement, Learning, Attention, and 3D Vision by Laminar Circuits of Visual Cortex

A key goal of behavioral and cognitive neuroscience is to link brain mechanisms to behavioral functions. The present article describes recent progress towards explaining how the visual cortex sees. Visual cortex, like many parts of perceptual and cognitive neocortex, is organized into six main layers of cells, as well as characteristic sub-lamina. Here it is proposed how these layered circuits help to realize the processes of developement, learning, perceptual grouping, attention, and 3D vision through a combination of bottom-up, horizontal, and top-down interactions. A key theme is that the mechanisms which enable developement and learning to occur in a stable way imply properties of adult behavior. These results thus begin to unify three fields: infant cortical developement, adult cortical neurophysiology and anatomy, and adult visual perception. The identified cortical mechanisms promise to generalize to explain how other perceptual and cognitive processes work.Air Force Office of Scientific Research (F49620-01-1-0397); Office of Naval Research (N00014-01-1-0624

Sensor fusion in smart camera networks for ambient intelligence

This short report introduces the topics of PhD research that was conducted on 2008-2013 and was defended on July 2013. The PhD thesis covers sensor fusion theory, gathers it into a framework with design rules for fusion-friendly design of vision networks, and elaborates on the rules through fusion experiments performed with four distinct applications of Ambient Intelligence

Mobile Robots

The objective of this book is to cover advances of mobile robotics and related technologies applied for multi robot systems' design and development. Design of control system is a complex issue, requiring the application of information technologies to link the robots into a single network. Human robot interface becomes a demanding task, especially when we try to use sophisticated methods for brain signal processing. Generated electrophysiological signals can be used to command different devices, such as cars, wheelchair or even video games. A number of developments in navigation and path planning, including parallel programming, can be observed. Cooperative path planning, formation control of multi robotic agents, communication and distance measurement between agents are shown. Training of the mobile robot operators is very difficult task also because of several factors related to different task execution. The presented improvement is related to environment model generation based on autonomous mobile robot observations

Altimetric system: Earth observing system. Volume 2h: Panel report

A rationale and recommendations for planning, implementing, and operating an altimetric system aboard the Earth observing system (Eos) spacecraft is provided. In keeping with the recommendations of the Eos Science and Mission Requirements Working Group, a complete altimetric system is defined that is capable of perpetuating the data set to be derived from TOPEX/Poseidon, enabling key scientific questions to be addressed. Since the scientific utility and technical maturity of spaceborne radar altimeters is well documented, the discussion is limited to highlighting those Eos-specific considerations that materially impact upon radar altimetric measurements

Probabilistic Models and Inference for Multi-View People Detection in Overlapping Depth Images

Die sensorübergreifende Personendetektion in einem Netzwerk von 3D-Sensoren ist die Grundlage vieler Anwendungen, wie z.B. Personenzählung, digitale Kundenstromanalyse oder öffentliche Sicherheit. Im Gegensatz zu klassischen Verfahren der Videoüberwachung haben 3D-Sensoren dabei im Allgemeinen eine vertikale top-down Sicht auf die Szene, um das Auftreten von Verdeckungen, wie sie z.B. in einer dicht gedrängten Menschenmenge auftreten, zu reduzieren. Aufgrund der vertikalen top-down Perspektive der Sensoren variiert die äußere Erscheinung von Personen sehr stark in Abhängigkeit von deren Position in der Szene. Des Weiteren sind Personen aufgrund von Verdeckungen, Sensorrauschen sowie dem eingeschränkten Sichtfeld der top-down Sensoren häufig nur partiell in einer einzelnen Ansicht sichtbar. Um diese Herausforderungen zu bewältigen, wird in dieser Arbeit untersucht, wie die räumlich-zeitlichen Multi-View-Beobachtungen von mehreren 3D-Sensoren mit sich überlappenden Sichtbereichen effektiv genutzt werden können. Der Fokus liegt insbesondere auf der Verbesserung der Detektionsleistung durch die gemeinsame Betrachtung sowohl der redundanten als auch der komplementären Multi-Sensor-Beobachtungen, einschließlich des zeitlichen Kontextes. In der Arbeit wird das Problem der Personendetektion in einer Sequenz sich überlappender Tiefenbilder als inverses Problem formuliert. In diesem Kontext wird ein probabilistisches Modell zur Personendetektion in mehreren Tiefenbildern eingeführt. Das Modell beinhaltet ein generatives Szenenmodell, um Personen aus beliebigen Blickwinkeln zu erkennen. Basierend auf der vorgeschlagenen probabilistischen Modellierung werden mehrere Inferenzmethoden untersucht, unter anderem Gradienten-basierte kontinuierliche Optimierung, Variational Inference, sowie Convolutional Neural Networks. Dabei liegt der Schwerpunkt der Arbeit auf dem Einsatz von Variationsmethoden wie Mean-Field Variational Inference. In Abgrenzung zu klassischen Verfahren der Literatur wird hier keine Punkt-Schätzung vorgenommen, sondern die a-posteriori Wahrscheinlichkeitsverteilung der in der Szene anwesenden Personen approximiert. Durch den Einsatz des generativen Vorwärtsmodells, welches die Charakteristik der zugrundeliegenden Sensormodalität beinhaltet, ist das vorgeschlagene Verfahren weitestgehend unabhängig von der konkreten Sensormodalität. Die in der Arbeit vorgestellten Methoden werden anhand eines neu eingeführten Datensatzes zur weitflächigen Personendetektion in mehreren sich überlappenden Tiefenbildern evaluiert. Der Datensatz umfasst Bildmaterial von drei passiven Stereo-Sensoren, welche eine top-down Sicht auf eine Bürosituation vorweisen. In der Evaluation konnte nachgewiesen werden, dass die vorgeschlagene Mean-Field Variational Inference Approximation Stand-der-Technik-Resultate erzielt. Während Deep Learnig Verfahren sehr viele annotierte Trainingsdaten benötigen, basiert die in dieser Arbeit vorgeschlagene Methode auf einem expliziten probabilistischen Modell und benötigt keine Trainingsdaten. Ein weiterer Vorteil zu klassischen Verfahren, welche häufig nur eine MAP Punkt-Schätzung vornehmen, besteht in der Approximation der vollständigen Verbund-Wahrscheinlichkeitsverteilung der in der Szene anwesenden Personen