一次視覚野情報からの画像再構築
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概要
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一次視覚野(V1)における輪郭抽出の性質は,特定の傾きに対しての方向選択性を持つモジュールの働きによるものであり,この性質を現す単純なモデルとしてGaborフィルタが用いられる.本研究では,視覚画像にGaborフィルタをかけて得られたフィルタ出力から,Bayes推定によって視覚画像を逆推定するという実験を試みた.これは,V1での脳活動情報を観測することで,今見ている視覚画像を推定することに相当する.Bayes推定を用いた画像修復の問題において,事前確率やノイズに並進対称性がある場合はFourier変換を用いて簡単に画像修復をすることができるが,畳み込みフィルタであるGaborフィルタも,Fourier変換を利用することで計算量を減らし,解析解を導くことができる.また,モデルに含まれるハイパーパラメータも,観測画像より推定が可能なことを示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2008-03-05
著者
-
井上 真郷
早稲田大学先進理工学部電気・情報生命工学科
-
岡田 真人
東京大学大学院 新領域創成科学研究科
-
井上 真郷
早稲田先進理工
-
橋口 友美
早稲田大学大学院電気・情報生命専攻
-
岡田 真人
東大新領域:理研bsi
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