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多層構造を持つ神経回路モデルによる物体認識

使用多层结构神经回路模型进行物体识别

基本信息

批准号：
10780231
负责人：
庄野逸
金额：
$ 1.47万
依托单位：
Osaka University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
财政年份：
1998
资助国家：
日本
起止时间：
1998 至 1999
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-10780231/
关键词：
神経回路モデルネオコグニトロン 3次元物体認識 IT野物体認識

项目摘要

我々は4層の多層構造を持つ神経回路モデルを構築し、この神経回路モデルに対してコンピュータグラフィクスなどを用いて3D図形を生成してシミュレーションによる認識実験を行なった。神経回路モデルの詳細部分は実際の脳の神経系の反応特性と比較し、最終層での反応特性がある程度一致するまでパラメータチューニングを行なった。過去の文献よると、高次視覚領野(サルのIT野)などに複雑な図形を与えた場合の反応では、多数の細胞が、物体のある一部分から見た特定の像に依存した反応特性を示すことが知られている。さらに物体を回転させるなどして、像を変形させると、徐々に反応のレベルが落ちてくることが知られていることがわかった。我々は、この神経回路モデルに3次元物体を学習させ、自己組織化させた上で、学習した像から、物体を回転・拡大・縮小・平行移動などの変形を行い、どのような特性を示すのかを検討した。我々の構築した神経回路モデルでは生理実験で調べられている限りの上での不整合は見られなかった。その結果を確認した上で我々はどのような空間フィルタが形成されているかを調べ、物体の角や、T-ジャンクションと呼ばれる部分のフィルタが多数形成されているのを確認した。これらのフィルタは2次元物体を識別する際に重要な特徴と考えられており、3次元物体の認識を行う際にも重要な特徴であるということが確認できた。

We have four layers of multi-layer structure to maintain the structure of the circuit, the circuit of the circuit. The detailed part of the neural loop is the reflection characteristics of the neural system in the real time and the reflection characteristics of the final layer are consistent. In the past, the high-order visual field (IT field) has been shown to be complex and reflective, and most of the cells and some of the objects have been shown to be specific to the image. The object is in the middle of the night. I, the mental loop, the three-dimensional object, the learning, the organization, the learning, the image, the object, the rotation, the reduction, the parallel movement, the shape, the characteristics, the discussion. We are building a mental circuit that is not integrated into the physical system. The result is that the space is formed, the angle of the object is formed, and the number of the call is formed. The important characteristics of 2D object recognition are examined and confirmed.