PCNNを用いた運動検出モデル
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概要
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Pulse-Coupled Neural Network(PCNN)は、猫の視覚皮質におけるニューロン群の同期した発火現象を説明するために提案されたニューラルネットワークモデルである。生体模倣型ビジョンの研究において、このモデルは基本的なものであり、パルス型のニューラルネットワークモデルを用いて視覚情報処理過程を模倣することは、生体における視覚情報処理をシステムとして理解するために重要となる。本論文では、脳の視覚情報処理の流れに沿って、外側膝状体と第1次視覚野のニューロンの受容野の特徴をPCNN上に実装することで運動物体の検出とその運動方向の検出を安定して行うモデルを構築したので報告する。
- 2002-01-21
著者
-
田中 勝
埼玉大学
-
栗田 多喜夫
産業技術総合研究所つくば中央第二
-
栗田 多喜夫
産業技術総合研究所脳神経情報研究部門
-
栗田 多喜夫
筑波大学大学院システム情報工学研究科:産業技術総合研究所脳神経情報研究部門
-
田中 勝
埼玉大学工学部情報システム工学科
-
吉田 稔
埼玉大学工学部
-
田中 勝
埼玉大学工学部
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