統合的視覚モデルの研究

集成视觉模型研究

基本信息

批准号：
14780254
负责人：
佐藤俊治
金额：
$ 1.73万
依托单位：
Tohoku Fukushi University (2004)Tohoku University (2002-2003)
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
财政年份：
2002
资助国家：
日本
起止时间：
2002 至 2004
项目状态：
已结题

项目摘要

ヒトの視覚情報処理過程を説明する数理モデルは、視覚の柔軟性や汎化性を考慮すると、画像工学的にも有効である必要がある。そこで、物体検出を行なっているV4野細胞の動作原理として、動的輪郭法を採用し、物体検出を行なう視覚モデルを提案した。また、動的輪郭法が抱える問題を、認知心理学研究で得られた視覚特性(凸性)を導入することで解決した。神経生理学的実験により、視覚的注意の影響はV4細胞の活動度に影響を及ぼすことがわかっている。そこで、提案した物体検出モデルに視覚的注意の効果を導入した、統合的な視覚モデルの提案を行なった。統合的視覚モデルの妥当性を評価するために、図地反転現象に関する視覚心理実験を行なった。この心理実験結果と、モデルの動作特性が一致することを数値シミュレーションにより見出した。さらに、提案モデルの理論的な動作解析から、注意の範囲が知覚に影響を及ぼすことを予測した。この予測の妥当性を評価するために現在、新しい心理実験を行なっている。提案モデルは基本的に、反応拡散方程式に基づいて動作するが、結果を得るまでに長い時間を要するという問題点があった。そこでこの問題を解決するために、多解像度理論であるスケールスペース理論を用いて、スケールで一般化された微分演算子を統合的視覚モデルに導入した。数値シミュレーションにより上記問題点が解決され、さらに、V4野における長距離水平結合の計算論的解釈が可能となった。より高次の視覚情報処理であるパターン認識に関しても研究を進め、大きな位置ずれや変形に対しても頑健に動作する視覚モデルを提案した。また、ICA(独立成分解析)とPCA(主成分分析)を複数回組み合わせたパターン学習方法を提案し、同時に、汎用性の高いパターン認識のための神経回路網モデルの提案を行なった。

解释人类视觉信息处理过程的数学模型必须对图像工程有效，这是考虑到视觉性的灵活性和多功能性。因此，我们提出了一种视觉模型，该模型使用动态轮廓方法作为检测对象并执行对象检测的V4婚姻单元的原理。此外，通过引入认知心理学研究中获得的视觉特征（凸度）来解决动态轮廓方法的问题。神经体科学实验表明，视觉影响会影响V4细胞的活性。因此，我们提出了一个集成的视觉模型，该模型将视觉预防措施引入了提出的对象检测模型。为了评估综合视觉模型的有效性，对倒置现象进行了视觉心理实验。数值模拟发现该心理实验结果和模型的运动特征匹配。此外，提出的模型的理论操作分析预测了注意力的范围会影响感知。我们目前正在进行新的心理实验，以评估该预测的有效性。提案模型基本上是根据反应扩散方程来运行的，但需要很长时间才能获得结果。因此，为了解决这个问题，使用比例空间理论将量表特异性差异衍生算子引入了一个集成的视觉模型，该模型是多分辨率理论。数值模拟解决了上述问题，并且可以在V4场中长距离水平组合的计算解释。他还对模式识别进行了研究，这是一个较高阶的视觉信息过程，并提出了一种视觉模型，该模型固执地用于大型或变形。此外，我们提出了一种模式学习方法，该方法将ICA（独立成分分析）和PCA（主要组件分析）多次结合，同时提出了用于多功能模式识别的神经曲线电路网络模型。