階層的ニューラルネットによる局所運動検出
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概要
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人間の視覚系における運動知覚の過程は,まず運動方向,空間周波数ごとに独立に局所運動を検出し,次にそれを互いに相互作用させながら真の運動として知覚するという2段階によりなると言われといる.こうした2段階の処理を実現するために3層の階層的にューラルネットを適用した.学習の結果.継時的な画像間で対応する領域ごとに差分をとる構造が形成され,運動知覚の計算論的モデルにおける親和力測度に相当する特徴が中間層で抽出されることを確認した.各運動の親和力測度は,互いに相補関係にある二つの受容野によって極性の異なる差分値を計算し,それらをバイアス値によって飽和したシグモイド関数を介することによって表現されることがわかった.こうした構造は異なる運動それぞれに形成された.また,中間層から出力層にかけて側抑制型の荷重が得られ,親和力測度が互いに相互作用する機構がモデルに取り込まれることも確認した.なお,最後に,画像の多重解像度表現の利用によるCoarse to fine処理によって任意の大きさと方向の局所運動検出についても検討し,このようなモデルの有効性を確認した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1994-03-25
著者
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