視覚画像中の運動検出学習により発現する線形時空間フィルタの機能と構造
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概要
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時空間パターンを扱えるように拡張した階層型ニューラルネットワークを用い, 画像中の運動方向や速さの検出に必要な時空間フィルタの最適化を行った. ネットワーク内部に発現した構造を解析した結果, 興奮領域と抑制領域が最適速度方向に並んだ縞状の時空間特性をもつ線形時空間フィルタ1個としきい値関数, および低域フィルタによって構成される線形-非線形-線形回路により画像中の運動を検出できることがわかった. この基本構造は種々の速さの検出課題に対しても共通の構造であり, 線形時空間フィルタの細かいチューニングと非線形関数の調節によって運動検出課題に応じた望ましい出力が得られることがわかった. またこの構造はネコの1次視覚野の方向選択性ニューロンと類似した構造となっていることが示唆された.
- 1997-10-25
著者
-
古川 徹生
九州工業大学大学院 生命体工学研究科 脳情報専攻
-
古川 徹生
九州工業大学大学院生命体工学研究科
-
安井 湘三
九州工業大学
-
古川 徹生
九州工業大学 大学院生命体工学研究科 脳情報工学専攻
-
古川 徹生
九州工業大学
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