Semantic and structural image segmentation for prosthetic vision

Sanchez-Garcia, M. (Universidad de Zaragoza) ; Martinez-Cantin, R. (Universidad de Zaragoza) ; Guerrero, J. J. (Universidad de Zaragoza)
Semantic and structural image segmentation for prosthetic vision
Resumen: Prosthetic vision is being applied to partially recover the retinal stimulation of visually impaired people. However, the phosphenic images produced by the implants have very limited information bandwidth due to the poor resolution and lack of color or contrast. The ability of object recognition and scene understanding in real environments is severely restricted for prosthetic users. Computer vision can play a key role to overcome the limitations and to optimize the visual information in the prosthetic vision, improving the amount of information that is presented. We present a new approach to build a schematic representation of indoor environments for simulated phosphene images. The proposed method combines a variety of convolutional neural networks for extracting and conveying relevant information about the scene such as structural informative edges of the environment and silhouettes of segmented objects. Experiments were conducted with normal sighted subjects with a Simulated Prosthetic Vision system. The results show good accuracy for object recognition and room identification tasks for indoor scenes using the proposed approach, compared to other image processing methods.
Idioma: Inglés
DOI: 10.1371/journal.pone.0227677
Año: 2020
Publicado en: PloS one 15, 1 (2020), e0227677 [22 pp]
ISSN: 1932-6203

Factor impacto JCR: 3.24 (2020)
Categ. JCR: MULTIDISCIPLINARY SCIENCES rank: 26 / 73 = 0.356 (2020) - Q2 - T2
Factor impacto SCIMAGO: 0.99 - Multidisciplinary (Q1)

Financiación: info:eu-repo/grantAgreement/ES/MINECO/BES-2016-078426
Financiación: info:eu-repo/grantAgreement/ES/MINECO-FEDER/DPI2015-65962-R
Financiación: info:eu-repo/grantAgreement/ES/MINECO-FEDER/RTI2018-096903-B-I00
Tipo y forma: Artículo (Versión definitiva)
Área (Departamento): Área Ingen.Sistemas y Automát. (Dpto. Informát.Ingenie.Sistms.)

Creative Commons Debe reconocer adecuadamente la autoría, proporcionar un enlace a la licencia e indicar si se han realizado cambios. Puede hacerlo de cualquier manera razonable, pero no de una manera que sugiera que tiene el apoyo del licenciador o lo recibe por el uso que hace.


Exportado de SIDERAL (2021-09-02-08:44:16)


Visitas y descargas

Este artículo se encuentra en las siguientes colecciones:
Artículos



 Registro creado el 2020-10-26, última modificación el 2021-09-02


Versión publicada:
 PDF
Valore este documento:

Rate this document:
1
2
3
 
(Sin ninguna reseña)