Navegando por Autor "Gomes, Herman Martins"
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Artigo Cross-modal responses in the primary visual cortex encode complex objects and correlate with tactile discrimination(2011-09-13) Vasconcelos, Nivaldo; Pantoja, Janaina; Belchior, Hindiael; Caixeta, Fábio Viegas; Faber, Jean; Freire, Marco Aurelio M.; Cota, Vinícius Rosa; Macedo, Edson Anibal de; Laplagne, Diego Andrés; Gomes, Herman Martins; Ribeiro, Sidarta Tollendal GomesCortical areas that directly receive sensory inputs from the thalamus were long thought to be exclusively dedicated to a single modality, originating separate labeled lines. In the past decade, however, several independent lines of research have demonstrated cross-modal responses in primary sensory areas. To investigate whether these responses represent behaviorally relevant information, we carried out neuronal recordings in the primary somatosensory cortex (S1) and primary visual cortex (V1) of rats as they performed whiskerbased tasks in the dark. During the free exploration of novel objects, V1 and S1 responses carried comparable amounts of information about object identity. During execution of an aperture tactile discrimination task, tactile recruitment was slower and less robust in V1 than in S1. However, V1 tactile responses correlated significantly with performance across sessions. Altogether, the results support the notion that primary sensory areas have a preference for a given modality but can engage in meaningful cross-modal processing depending on task demand.Dissertação Multi-resolução com fóvea móvel para redução e abstração de dados em tempo real(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2009-08-07) Gomes, Rafael Beserra; Gonçalves, Luiz Marcos Garcia; ; http://lattes.cnpq.br/1562357566810393; ; http://lattes.cnpq.br/5849107545126304; Gomes, Herman Martins; ; http://lattes.cnpq.br/4223020694433271; Leite, Luiz Eduardo Cunha; ; http://lattes.cnpq.br/4080017602605582; Carvalho, Bruno Motta de; ; http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4791070J6Nós propomos uma nova abordagem para reduzir e abstrair informações visuais para aplicações de visão robótica. Basicamente, usamos uma representação emmulti-resolução em combinação com uma fóvea móvel para reduzir a quantidade de informações de uma imagem. Apresentamos a formalização matemática do modelo em conjunto com funções de mapeamento que auxiliam na utilização do modelo. Propomos dois índices (resolução e custo) que visam auxiliar na escolha das variáveis do modelo proposto. Com essa nova abordagem teórica, é possível aplicar diversos filtros, calcular disparidade estéreo e obter análise de movimento em tempo real (menos de 33ms para processar um par de imagens em um notebook AMD Turion Dual Core 2GHz). Como principal resultado, na maior parte do tempo, a fóvea móvel permite ao robô não realizar movimentação física de seus dispositivos robóticos para manter uma possível região de interesse visível nas duas imagens. Validamos o modelo proposto com resultados experimentaisDissertação Segmentação Fuzzy de Texturas e Vídeos(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2012-08-17) Santos, Tiago Souza dos; Carvalho, Bruno Motta de; ; http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4791070J6; ; http://lattes.cnpq.br/0990860702842858; Gomes, Herman Martins; ; http://lattes.cnpq.br/4223020694433271; Santos, Selan Rodrigues dos; ; http://lattes.cnpq.br/4022950700003347A segmentação de uma imagem tem como objetivo subdividi-la em partes ou objetos constituintes que tenham algum conteúdo semântico relevante. Esta subdivisão pode também ser aplicada a um vídeo, porém, neste, os objetos estão presentes nos diversos quadros que compõem o vídeo. A tarefa de segmentar uma imagem torna-se mais complexa quando estas são compostas por objetos que contenham características texturais, com pouca ou nenhuma informação de cor. A segmentação difusa, do Inglês fuzzy, é uma técnica de segmentação por crescimento de regiões que determina para cada elemento da imagem um grau de pertinência (entre zero e um) indicando a confiança de que esse elemento pertença a um determinado objeto ou região existente na imagem, fazendo-se uso de funções de afinidade para obter esses valores de pertinência. Neste trabalho é apresentada uma modificação do algoritmo de segmentação fuzzy proposto por Carvalho [Carvalho et al. 2005], a fim de se obter melhorias na complexidade temporal e espacial. O algoritmo foi adaptado para segmentar vídeos coloridos tratando-os como volumes 3D. Para segmentar os vídeos, foram utilizadas informações provenientes de um modelo de cor convencional ou de um modelo híbrido obtido através de uma metodologia para a escolha dos melhores canais para realizar a segmentação. O algoritmo de segmentação fuzzy foi aplicado também na segmentação de texturas, fazendo-se uso de funções de afinidades adaptativas às texturas de cada objeto. Dois tipos de funções de afinidades foram utilizadas, uma utilizando a distribuição normal de probabilidade, ou Gaussiana, e outra utilizando a divergência Skew. Esta última, uma variação da divergência de Kullback- Leibler, é uma medida da divergência entre duas distribuições de probabilidades. Por fim, o algoritmo foi testado com alguns vídeos e também com imagens de mosaicos de texturas criadas a partir do álbum de Brodatz e outros