1. Perception visuelle :
La première étape consiste à capturer les informations visuelles de l’environnement à travers les yeux. Cette information est ensuite transmise au cerveau, où différents mécanismes de traitement visuel entrent en jeu.
2. Détection des contours :
Une étape cruciale consiste à détecter les bords et les limites au sein de l’entrée visuelle. Cela permet d'identifier des caractéristiques et des objets distincts dans la scène.
3. Reconnaissance de lignes et de formes :
Le cerveau reconnaît les lignes, les formes et les contours pour identifier divers éléments, tels que les bâtiments, les arbres, les voitures et les piétons.
4. Relations spatiales :
Le cerveau analyse les relations spatiales entre différents objets et leurs positions relatives pour créer une compréhension cohérente de la scène.
5. Reconnaissance d'objet :
Le cerveau s'appuie sur ses connaissances stockées sur les objets et leurs propriétés visuelles pour identifier des éléments spécifiques dans la scène de rue.
6. Informations contextuelles :
Le cerveau intègre des informations contextuelles, telles que la disposition typique des objets dans les environnements urbains, pour faciliter la reconnaissance des scènes.
7. Segmentation sémantique :
Le cerveau segmente la scène en régions sémantiquement significatives, comme les trottoirs, les routes et la végétation, pour aider à comprendre le contexte global.
8. Achèvement de la scène :
Le cerveau remplit les informations visuelles manquantes et complète les objets partiellement obscurcis pour créer une représentation complète de la scène.
9. Perception de la profondeur :
Le cerveau utilise la vision binoculaire et d’autres indices de profondeur pour percevoir la profondeur relative des objets dans la scène, donnant ainsi une impression de structure 3D.
10. Détection de mouvement :
La détection de mouvement est essentielle pour reconnaître les objets en mouvement, tels que les véhicules et les piétons.
11. Suivi d'objet :
Le cerveau suit les objets en mouvement pour évaluer leurs trajectoires et prédire leurs positions futures.
12. Reconnaissance historique :
Le cerveau identifie des points de repère remarquables, comme des bâtiments, des panneaux ou des points de repère spécifiques, qui facilitent la reconnaissance des lieux et la navigation.
13. Mémoire et apprentissage :
Le cerveau apprend et met constamment à jour ses connaissances des scènes de rue grâce à l’expérience. Il stocke à la fois des informations générales sur les environnements urbains et des détails spécifiques sur des lieux familiers.
14. Cartes cognitives :
Le cerveau construit des cartes cognitives des scènes de rue fréquemment rencontrées. Cela aide à s'orienter et fournit une représentation mentale de l'environnement.
15. Planification du chemin :
Le cerveau utilise sa compréhension de la scène pour planifier et parcourir des chemins et des itinéraires, notamment en identifiant les obstacles et en choisissant des chemins efficaces.
16. Attention et concentration :
Les mécanismes d’attention permettent au cerveau de se concentrer sur des aspects spécifiques de la scène tout en ignorant les informations non pertinentes.
17. Prise de décision :
Le cerveau combine toutes les informations visuelles traitées pour prendre des décisions concernant la navigation, l'interaction avec les objets et l'évitement des dangers potentiels.
18. Réponse émotionnelle :
La réponse émotionnelle du cerveau à la scène influence également la façon dont il l’interprète et la perçoit.
19. Méthodes de calcul :
Imiter ces processus implique d’utiliser des méthodes informatiques avancées telles que des techniques d’apprentissage en profondeur, de vision par ordinateur et de traitement d’images.
20. Boucle de rétroaction :
Le processus de reconnaissance de scènes du cerveau est une boucle de rétroaction continue dans laquelle de nouvelles informations affinent et mettent continuellement à jour la compréhension cérébrale de l'environnement.
Imiter la façon dont le cerveau reconnaît les scènes de rue présente de nombreux défis, mais les recherches en cours dans les domaines de la vision par ordinateur, de l'intelligence artificielle et des sciences cognitives visent à développer des systèmes capables de reconnaître et d'interpréter les informations visuelles d'une manière similaire au cerveau humain.
