平均相互情報量による眼球運動制御モデル
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概要
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眼球運動を伴う視覚的注意に対する数学モデルを提案した。モデルは初期視覚、視覚メモリ、注意マップから構成される。初期視覚では、入力画像を多重解像度部分空間(SubMRR)で表現する。視覚メモリでは、認識対象に関する知識を確率セルオートマトン(PCA)で表現する。PCAはSubMRRの離散パラメタと同じセル空間を持ち、セルの確率分布は条件付き確率で結びつけられている。注意マップはPCAのセル空間と同様に配置されたノードより構成され、それぞれのノードには、対応するセルに関する平均相互情報量が割り当てられている。この平均相互情報量によって次のFOAが決定される。シミュレーション実験では、周辺視と事前知識(文脈)の影響がモデルで表現されているかどうかを検証した。
- 1997-03-17
著者
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鷲沢 輝芳
(株)テレマティーク国際研究所
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鷲澤 輝芳
早稲田大学(キャノン(株)中央研究所)
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鷲澤 輝芳
キヤノン株式会社
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鷲沢 輝芳
早稲田大学理工学部電子・情報通信学科
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鷲澤 輝芳
キャノン株式会社cxプロジェクト
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