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猕猴V2和V4中的空间频率表示...
抽象空间频率（SF）是视觉场景中的重要属性，是视觉处理通道的定义特征。但是，关于灵长类动物视觉皮层中如何编码这一基本信息，还有许多尚未解决的问题。在这里，在猕猴V2和V4的视觉区域中使用固有的信号光学成像，我们量化了SF地图和（1）视觉形貌以及（2）颜色和方向图之间的关系。我们发现，在方向区域中，低到高SF的定向映射到方向。在据报道包含颜色和轻度的正交轴的颜色区域中，低SF往往比高SFS更频繁地表示。这支持与“颜色/取向”组织有关的基于人群的SF波动。我们提出了一个跨皮质区域的广义高柱模型，该模型由两个带有其他参数的正交参数组成。
机器和人类视觉的图像压缩具有空间频率适应
摘要。机器和人类视力（ICMH）的图像压缩近年来引起了人们的关注。现有的ICMH方法受到高训练和存储开销的限制，这是由于特定于任务的网络设计的大量设计。为了解决此问题，在本文中，我们为ICMH（名为Adapt-ICMH）开发了一种新颖的基于轻量级适配器的调整框架，可以更好地平衡任务性能和比特率与减少的开销。We propose a spatial-frequency modulation adapter (SFMA) that simultaneously eliminates non-semantic redundancy with a spatial modulation adapter, and enhances task-relevant frequency com- ponents and suppresses task-irrelevant frequency components with a fre- quency modulation adapter.所提出的适配器是插件播放的，并且与几乎所有现有的学到的图像压缩模型兼容，而不会损害预训练模型的性能。实验表明，适应性ICMH始终在各种机器视觉任务上的现有ICMH框架较少，并且较少的微调参数和降低的计算复杂性。代码将在https://github.com/qingshi9974/eccv2024-adpaticmh上发布。
相移的空间分辨高度响应...
摘要。在用于图形计量的相移干涉仪性能评估中，高度响应或高度传递函数很少被考虑，因为在大多数应用中，测量的是光滑表面，并且只关注最低的空间频率。对于不确定度较低的测量，重要的是要了解高度响应作为被测表面的空间频率内容的函数，特别是当它包含频率位于干涉仪空间频率通带高端的形状误差分量时。使用一个直径为 140 毫米的图案区域镜子来评估光谱响应，该镜子由几个具有不同空间频率的子图案组成。我们的目标是开发一种方法，以有效地映射相移干涉仪圆形视场上的光谱响应。描述了一种表示光谱响应对干涉仪视场依赖性的新方法。 © 2010 光学仪器工程师协会。� DOI：10.1117/1.3488052 �
强大的深度学习对象识别模型依赖于自然图像中的低频信息
机器学习模型很难推广到他们接受过分布之外的数据。特别是，视力模型通常容易受到对抗性攻击或共同腐败的影响，而人类视觉系统对此是可靠的。最近的研究发现，将机器学习模型正式化以偏爱大脑的表示可以提高模型鲁棒性，但目前尚不清楚为什么。我们假设增加的模型鲁棒性部分是由于从神经表示遗传的低空间频率偏好。我们通过几个面向频率的分析测试了这个简单的假设，包括设计和使用混合图像以直接探测模型频率灵敏度。我们还检查了许多其他公开可用的健壮模型，这些模型接受了对抗图像或数据增强的培训，并发现所有这些强大的模型都表现出对低空间频率信息的偏爱。我们表明，通过模糊的预处理可以作为对抗攻击和常见腐败的防御机制，进一步确认了我们的假设，并证明了在强大的物体识别中低空间频率信息的实用性。
稳健的深度学习对象识别模型依赖于自然图像中的低频信息
机器学习模型很难推广到它们所训练的分布之外的数据。特别是，视觉模型通常容易受到对抗性攻击或常见损坏的影响，而人类视觉系统对此具有鲁棒性。最近的研究发现，将机器学习模型正则化以支持类似大脑的表示可以提高模型的鲁棒性，但原因尚不清楚。我们假设模型鲁棒性的提高部分归因于从神经表征中继承的低空间频率偏好。我们通过几种频率导向分析测试了这个简单的假设，包括设计和使用混合图像来直接探测模型频率敏感性。我们还研究了许多其他公开可用的鲁棒模型，这些模型是在对抗性图像或数据增强上训练的，发现所有这些鲁棒模型都表现出对低空间频率信息的更大偏好。我们表明，通过模糊进行预处理可以作为防御对抗性攻击和常见损坏的机制，进一步证实了我们的假设并证明了低空间频率信息在鲁棒物体识别中的效用。
![arXiv:2305.05548v1 [eess.SP] 2023 年 5 月 7 日](/simg/g:\will\search\icon\source\1\1f26285d70e61e3293fb16ba81f12a5db6c783fd.webp)
arXiv:2305.05548v1 [eess.SP] 2023 年 5 月 7 日
利用脑电信号进行情绪识别已成为情感计算和智能交互领域的一项重大研究挑战。然而，有效地结合脑电信号的全局和局部特征来提高情绪识别的性能仍然是一项艰巨的任务。在本研究中，我们提出了一种用于脑电情绪识别的新型 CNN 交互式 Transformer 网络，称为 CIT-EmotionNet，它有效地整合了脑电信号的全局和局部特征。首先，我们将原始脑电信号转换为空间频率表示，作为输入。然后，我们以并行的方式将卷积神经网络 (CNN) 和 Transformer 集成在一个框架内。最后，我们设计了一个 CNN 交互式 Transformer 模块，促进局部和全局特征的交互和融合，从而增强模型从脑电空间频率表示中提取这两种特征的能力。所提出的 CIT-EmotionNet 优于最先进的方法，在两个公开的数据集 SEED 和 SEED-IV 上分别实现了 98.57％ 和 92.09％ 的平均识别准确率。
结构健康监测应用的发展战略1
永久安装的结构健康监测 (SHM) 系统现在是传统定期检查（无损检测 (NDT)）的可行替代方案。然而，它们的工业用途有限，本文回顾了开发实用 SHM 系统所需的步骤。SHM 中使用的传感器固定在某个位置，而在 NDT 中，它们通常被扫描。目标是使用高时间频率、低空间频率 SHM 数据达到与传统高空间频率和低时间频率 NDT 检查类似的性能。结果表明，这可以通过变化跟踪算法（例如广义似然比 (GLR)）来实现，但这取决于输入数据是否为正态分布，这只有在因操作条件变化而导致的信号变化得到令人满意的补偿时才能实现；最近在这个主题上取得了很大进展，本文对此进行了回顾。由于 SHM 系统可以生成大量数据，因此将数据转换为可操作信息至关重要，并且必须在 SHM 系统设计中解决此步骤。验证已安装的 SHM 系统的性能也至关重要，并且已经提出了一种类似于 NDT 中使用的模型辅助检测概率 (POD) (MAPOD) 方案的方法。该方法使用安装在典型未损坏结构上的 SHM 系统获得的测量值来捕获由于环境和其他影响而导致的信号变化
网络通信灵活预测视觉内容，增强表征能力，实现更快的视觉分类
视觉认知模型通常假设大脑网络会预测刺激的内容以促进其后续分类。然而，在网络层面理解预测和分类仍然具有挑战性，部分原因是我们需要从动态神经信号中逆向工程它们的信息处理机制。在这里，我们使用可以隔离特定内容通信的连接性测量来重建每个参与者（N = 11，男女皆有）的网络机制。每个人都被提示预测的 Gabor 刺激的空间位置（左 vs 右）和内容[低空间频率（LSF） vs 高空间频率（HSF）]，然后他们进行分类。使用每个参与者同时测量的 MEG，我们重建了预测和分类行为的 LSF 与 HSF 内容的网络。我们发现，在前额叶皮质的监督控制下，预测内容根据任务需求灵活地从颞叶皮质向下传播到侧枕叶皮质。当它们到达侧枕叶皮层时，预测会增强自下而上的 LSF 与 HSF 对刺激的表征，从枕叶腹侧顶叶到运动前皮层，进而产生更快的分类行为。重要的是，内容通信是通常在大脑区域之间测量的信号到信号通信的子集（即 55 – 75%）。因此，我们的研究分离了处理认知功能信息的功能网络。
平面环绕多路复用超表面
θ 0 其中是斜入射角。一般来说，绕行相位全息图由许多散射体（像素）组成，每个散射体都可以实现所需的相位延迟。因此，由一系列错位的纳米结构形成超表面以实现真正的相位调制全息术。在我们的例子中，研究作为一种基本和未修饰的构建块的各向同性纳米结构，纯粹是为了验证空间频率正交性作为一个新的自由度。根据巴比涅原理 S1,S2，已知尺寸和形状的纳米孔和纳米盘可以看作是一对互补的构建块。除了前向散射强度外，互补孔径和不透明体的衍射图案非常相似。除了纳米制造的简易性和衍射效率之间的权衡之外，还相应地采用反射配置。
自动检测和表征紧密...
空间领域感知的一个基本方面是能够探测和描述目标卫星附近的物体。在地面光学望远镜监测 GEO 卫星的情况下，由于物体的暗淡以及大气模糊和光学系统的衍射极限对角分辨率的限制，这种“近距离物体”（CSO）问题变得具有挑战性。本文介绍了在 AMOS 进行的基于散斑干涉法的 CSO 实验，散斑干涉法是一类允许从一系列短曝光图像中恢复高空间频率信息的技术。散斑干涉法不需要自适应光学 (AO)，因此在光线不足以进行被动 AO 且操作激光导星不切实际的情况下仍然有用。