• Fri frakt över 249 kr
  • •
  • Snabba leveranser
  • •
  • Billiga böcker
Kundservice

Du är på sajten för privatpersoner.

Företag, bibliotek eller offentlig verksamhet?

Du handlar på classic.bokus.com, där alla dina funktioner finns intakta.
Till classic.bokus.com
Bokus logotyp. Gå till startsidan.
  • Erbjudanden
  • Nyheter
  • Student
  • Topplistor
  • Barn & ungdom
  • Bokus Play
  • E-böcker
  • Pocketböcker
  • Spel & pussel

10% rabatt på allt med kod NYSTART10 →

Sidfot

Mina sidor

    Hjälp

    • Kundservice
    • Vanliga frågor och svar
    • Frakt och leverans
    • Retur vid ångerrätt
    • Reklamera vara
    • Betalning
    • Köpvillkor
    • Allmänna villkor
    • Information om webbplatsens tillgänglighet

    Om Bokus

    • Om oss
    • Pressrum
    • För studenter
    • För företag
    • För bibliotek och offentlig verksamhet
    • För leverantörer
    • Hållbarhet

    Populärt

    • Aktuella erbjudanden
    • Presentkort
    • Studentlitteratur
    • Nya böcker
    • Topplistor
    • Signerade böcker
    • Engelska böcker

    Inspiration

    • Boktips
    • BookTok
    • Populära bokserier
    • Barnbokskaraktärer
    • Populära författare
    Logotyp för Bokus
    Följ oss på Facebook (extern länk)Följ oss på Instagram (extern länk)Följ oss på YouTube (extern länk)Följ oss på TikTok (extern länk)
    bokus @ CookiesAnpassa cookiesIntegritetspolicyKöpvillkor
    Till Citymail hemsida (extern länk)Till Budbee hemsida (extern länk)Till Postnord hemsida (extern länk)Till Schenker hemsida (extern länk)Till Early Bird hemsida (extern länk)Till Walleys hemsida (extern länk)
    1. Data och IT
    2. Systemvetenskap och AI

    Dynamic Neural Field Theory for Motion Perception

    AvMartin A. Giese

    Inbunden, Engelska, 1998

    Del i serien Springer International Series in Engineering and Computer Science

    1 117 kr

    Beställningsvara. Skickas inom 10-15 vardagar. Fri frakt över 249 kr.

    Fler format och utgåvor

    Häftad

    1 085 kr

    E-bok

    1 416 kr

    Beskrivning

    Dynamic Neural Field Theory for Motion Perception provides a new theoretical framework that permits a systematic analysis of the dynamic properties of motion perception. This framework uses dynamic neural fields as a key mathematical concept. The author demonstrates how neural fields can be applied for the analysis of perceptual phenomena and its underlying neural processes. Also, similar principles form a basis for the design of computer vision systems as well as the design of artificially behaving systems. The book discusses in detail the application of this theoretical approach to motion perception and will be of great interest to researchers in vision science, psychophysics, and biological visual systems.

    Produktinformation

    • Utgivningsdatum:1998-10-31
    • Mått:155 x 235 x 20 mm
    • Vikt:594 g
    • Format:Inbunden
    • Språk:Engelska
    • Serie:Springer International Series in Engineering and Computer Science
    • Antal sidor:257
    • Upplaga:1999
    • Förlag:Kluwer Academic Publishers
    • ISBN:9780792383000

    Utforska kategorier

    • Systemvetenskap och AI inom Data och IT

    Innehållsförteckning

    • 1 Introduction.- I Basic Concepts.- 2 Visual perception of motion.- 3 Basic principles of the dynamic approach.- 4 Dynamic neural fields.- II Model for Motion Perception.- 5 Dynamic neural field model for motion perception.- 6 Necessity of the concepts: Model for the motion quartet.- 7 Sufficiency of the concepts: Field model for 2D-motion perception.- 8 Relationships: neural fields and computational algorithms.- 9 Identification of field models from neurophysiological data.- III Other Applications of Neural Fields.- 10 Neural field model for the motor planning of eye movements.- 11 Technical applications of neural fields.- 12 Discussion.- Appendices.- A Appendix of chapter 3.- A.1 Relationship: Eye-Position and Relative Phase Dynamics.- B Appendix of chapter 6.- B.1 Geometry Dependence of Feed-Forward Input.- B.2 Stochastic Bistable Dynamics.- B.3 Parameters of the Model for the Motion Quartet.- C Appendix of chapter 7.- C.1 Properties of the Interaction Function.- C.2 One-Dimensional Neural Field Model for Motion Direction.- C.3 Parameters of the Neural Field Model.- D Appendix of chapter 8.- D.1 Proof of Theorem 4.- D.2 Proof of Lemma 1.- D.3 Proof of Theorem 5.- E Appendix of chapter 9.- E.2 Least Squares Estimation of Kernel Functions.- E.3 Equivalent Feed-Forward System for a Linear Threshold.- F Appendix of chapter 11.- F. 1 Transformation between Robot and World Coordinates.- F.2 Transformations between the Perceptive Spaces.- F.3 Learning of the Parameters of the Approximation Dynamics.- List of Symbols.