Наведено короткий огляд принципів організації сітківки ока людини. Розглянуто принципи локальності під час взаємодії нейронів, кільцевої організації рецептивних полів з on- і off-центрами, спеціалізації шарів нейронів, організації зворотних зв’язків, адаптації до рівня освітлення і контрасту, стиснення даних у відеопотоці. Показано, що досконала організація сітківки ока людини дає змогу значно поліпшити технічні характеристики систем комп’ютерного зору в разі застосування сітківки як прототипу. Результати досліджень використано у процесі створення сім’ї інтелектуальних відеокамер і низки систем на їхній основі, а також під час побудови спеціалізованих нейронних мереж для первинного оброблення інформації безпосередньо на сенсорній матриці.
Приведен краткий обзор принципов организации сетчатки глаза человека. Рассмотрены принципы локальности при взаимодействии нейронов, кольцевой организации рецептивных полей с on- і off-центрами, специализации слоев нейронов, организации обратных связей, адаптации к уровню освещения и контрасту, сокращения объема данных в видеопотоке. Показано, что совершенная организация сетчатки глаза человека позволяет значительно улучшить технические характеристики систем компьютерного зрения при использовании сетчатки в качестве прототипа. Результаты работы использованы при создании семейства интеллектуальных видеокамер и ряда систем на их основе, а также при построении специализированных нейросетей для первичной обработки информации непосредственно на сенсорной матрице.
The paper provides a summary of the principles of human retina’s organization. The paper explores the principles of: locality in the interaction of neurons; receptive fields ring organization with on- and off-centers (center-surround organization); neuron layers specialization; feedbacks organization; adaptation to light and contrast levels; data reduction in a video stream. The perfect organization of the human retina makes it possible to significantly improve the technical characteristics of computer vision systems when using the retina as a prototype. The results of this research were used in creation of a family of intelligent video cameras and systems based on them, as well as in building a number of specialized neural networks for primary information processing directly on the sensor matrix.
