両眼視型ネオコグニトロンを用いた立体視のモデル
スポンサーリンク
概要
- 論文の詳細を見る
本論文では,人間の視覚系の両眼性細胞のモデルを提唱する.モデルは,以前提唱された,両眼視型ネオコグニトロンという階層型のニューラルネットワークに両眼性細胞のfar cell,near cell,tuned cellに対応する細胞のモデルを組み込んで構築されている.モデルでは,カメラから取り込まれた画像から,コントラスト,エッジ及び視差を抽出する.さらに,視差情報からは,注視点に対する物体の相対的な奥行きが決定される.本モデルの動作を,コンピューターシミュレーションによって確認した.
- 1993-06-25
著者
関連論文
- 点対応を用いない両眼視からの構造復元アルゴリズム
- オクルージョンを考慮した視差推定アルゴリズム
- Near Cell, Far Cellの神経回路モデル
- 時系列パターン認識のためのネオコグニトロン型学習法の改善
- ネオコグニトロンにおける特徴抽出細胞のしきい値設定法
- 網膜と皮質の不均一性を考慮した視覚系のモデル
- 網膜と皮質の不均一性を考慮した視覚系のモデル
- 網膜と皮質の不均一性を考慮した注視点移動モデル
- 網膜と皮質の不均一性を考慮した注視点移動モデル
- 網膜の不均一性と皮質での特徴抽出機構を考慮した注視点移動モデル
- 運動によって引き起こされる錯視を説明する計算モデルについて
- 動く輪郭の速度知覚について
- 両眼視型ネオコグニトロンを用いた立体視のモデル
- 選択的注意機構による顔の部分パターンの切り出し
- ネオコグニトロンのC細胞の自己組織化
- 第1次視覚野における神経細胞の反応特性を説明するモデル
- 解像度の異なる二つの神経回路を用いた顔の特徴抽出
- 運動視の処理系の神経回路モデル
- 選択的注意機構のモデルの改善
- ネオコグニトロンの実用化 : ETL文字データベースによる評価
- ETL文字データベースに対するネオコグニトロンの認識率
- ネオコグニトロンの誤差逆伝搬法による学習
- 選択的注意機構のモデルの改良
- ネオコグニトロンの新しい学習法
- Pattern Recognition Research for the Future