V1細胞モデルのGPU実装による実時間8方向運動検出と窓問題の特定(ニューロコンピューティングの実装及び人間科学のための解析・モデル化,一般)

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概要

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大脳皮質V1野に存在する単純型・複雑型細胞の動き検出モデルとして知られる時空間エネルギーモデルを、GPU(Graphic Processing Unit)を用いた並列演算によって実時間実装した。垂直・水平および斜め方位の8方向、4解像度、5フレーム時間加算の動き検出において、1フレーム毎の処理を10ms以下で完了できた。これは、通常のビデオ・Webカメラのサンプリングレートである30Hz(33ms/フレーム)に十分余裕を持って収まっている。また、8方向の運動検出により、各運動方向検出フィルタの応答強度の分布から、4方向検出では不可能な、窓問題が生じているか否かを特定することが可能となった。本システムにより、自然画像入力において窓問題がどの程度問題となるか等について、実時間での検証が可能となった。また、窓問題の解決アルゴリズムの有効性についての検証に利用可能である。
2011-10-12

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