Séance de cours

Perception et action : mouvement biologique

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Dans cours

CS-444: Virtual reality

The goal of VR is to embed the users in a potentially complex virtual environment while ensuring that they are able to react as if this environment were real. The course provides a human perception-action background and describes the key programming techni ...

Description

Cette séance de cours explore la perception du mouvement biologique, en se concentrant sur la forme 3D dérivée du mouvement du corps rigide et de l'affichage de la lumière ponctuelle des mouvements biologiques. Il traite de la découverte des neurones miroirs et du chemin neuronal du traitement du mouvement humain. L'instructeur souligne l'importance de la qualité de l'animation dans la perception humaine et les conséquences potentielles du mouvement qui ne s'aligne pas avec la dynamique humaine.

Enseignant·e

Ronan Boulic

I come from Brittany, France, where I have completed my PhD degree in Computer Science in 1986 from the University of Rennes, France, at the INRIA-IRISA research institute. I also received the Habilitation degree from the University of Grenoble, France, in march 1995. I was hired in 1989 as First Assistant in the VRLAB, I became scientific collaborator, and senior researcher. I'm presently Senior Scientist (MER) and leader of the Immersive Interaction research Group (IIG). I'm co-author of around 150 research papers among which 43 appeared in international peer-reviewed journals. I have contributed to multiple SNF projects and EU projects. Please check iig.epfl.ch for more details.

Source officielle

Concepts associés (32)

Motion perception

Motion perception is the process of inferring the speed and direction of elements in a scene based on visual, vestibular and proprioceptive inputs. Although this process appears straightforward to most observers, it has proven to be a difficult problem from a computational perspective, and difficult to explain in terms of neural processing. Motion perception is studied by many disciplines, including psychology (i.e. visual perception), neurology, neurophysiology, engineering, and computer science.

Réseau de neurones artificiels

Un réseau de neurones artificiels, ou réseau neuronal artificiel, est un système dont la conception est à l'origine schématiquement inspirée du fonctionnement des neurones biologiques, et qui par la suite s'est rapproché des méthodes statistiques. Les réseaux de neurones sont généralement optimisés par des méthodes d'apprentissage de type probabiliste, en particulier bayésien.

Perception

La perception est l'activité par laquelle un sujet fait l'expérience d'objets ou de propriétés présents dans son environnement. Cette activité repose habituellement sur des informations fournies par ses sens. Chez l'espèce humaine, la perception est aussi liée aux mécanismes de cognition. Le mot « perception » désigne : soit le processus de recueil et de traitement de l'information sensorielle ou sensible (en psychologie cognitive par exemple) ; soit la prise de conscience qui en résulte (en philosophie de la perception notamment).

Neural network

A neural network can refer to a neural circuit of biological neurons (sometimes also called a biological neural network), a network of artificial neurons or nodes in the case of an artificial neural network. Artificial neural networks are used for solving artificial intelligence (AI) problems; they model connections of biological neurons as weights between nodes. A positive weight reflects an excitatory connection, while negative values mean inhibitory connections. All inputs are modified by a weight and summed.

Animation (audiovisuel)

L’animation, dans le domaine de l’audiovisuel, est un ensemble de techniques qui ont été mises au point à partir du , d'abord par la reprise du principe de la bande dessinée et l'utilisation de procédés optiques et mécaniques ne dépassant pas deux secondes dans leur représentation (jouet optique, folioscope), puis, dès 1892, par le perfectionnement de ces procédés en permettant des durées de représentation plus importantes, de une à cinq minutes (Théâtre optique) et par l'utilisation en 1906 de la prise de

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Intelligence cérébrale : Apprentissage continu des modèles de représentation

S'engage dans l'apprentissage continu des modèles de représentation après déploiement, soulignant les limites des réseaux neuronaux artificiels actuels.

Les humains virtuels : capture de mouvement et animation en temps réel

Discute de la capture de mouvement pour les humains virtuels réalistes et l'équilibre de l'utilisation du CPU / GPU.

Apprentissage sensoriel avec les réseaux neuronaux

Explore les représentations sensorielles, la perception, la mémoire, le contrôle cognitif et les réseaux neuraux.

Perception : Approches fondées sur les données

Explore la perception dans l'apprentissage profond pour les véhicules autonomes, couvrant la classification d'image, les méthodes d'optimisation, et le rôle de la représentation dans l'apprentissage automatique.

Continuum spatial: Équations sur le terrain MOOC: Dynamique neuronale 2- Neurosciences computationnelles : Dynamique neuronale de la cognition

Explore les modèles de continuum spatial, les équations de champ et les mécanismes de couplage dans la neuroscience computationnelle.

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