2017 Fiscal Year Annual Research Report
Sparse modeling to approach spatial and temporal representation of objects in the brain
| Project Area | Initiative for High-Dimensional Data-Driven Science through Deepening of Sparse Modeling |
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| Project/Area Number |
25120004
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| Research Institution | Institute of Physical and Chemical Research |
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Principal Investigator |
谷藤 学 国立研究開発法人理化学研究所, 脳神経科学研究センター, チームリーダー (60197530)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
佐藤 多加之 国立研究開発法人理化学研究所, 脳神経科学研究センター, 研究員 (20391964)
内田 豪 国立研究開発法人理化学研究所, 脳神経科学研究センター, 専門職研究員 (50321732)
大橋 一徳 国立研究開発法人国立精神・神経医療研究センター, 神経研究所 疾病研究第三部, 流動研究員 (90617458)
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| Project Period (FY) |
2013-06-28 – 2018-03-31
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| Keywords | 物体認識 / 下側頭葉視覚連合野 / マシンビジョン |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は、物体像表現の空間構造の解明（課題１）、物体像表現の空間構造と時間構造の統合理解(課題2)、脳における物体像のスパース表現の意味を解明する（課題3）の3課題から成る。平成２９年度は、課題３について大きな進展があった。
１．下側頭葉視覚連合野の機能コラムから、大規模な物体像応答の記録を進め、そのデータをもとに交差検定を行った。具体的には、記録の半分をトレーニングデータとしてコラムの図形特徴を推定し、次に、残りのデータ（テストデータ）について、実際の神経応答と推定された図形特徴から予測される神経応答を比較した結果、新たに記録を行った全てのコラムについて、実際の神経応答と推定された応答の間には、有意な相関があった。
２．我々の記録したコラムは、顔に高い応答を示すコラムである。これらのコラムの半数は、ある特定の向きの顔に応答するという性質がある。我々は、さらに、１．で推定された図形特徴について、顔の向きに対する応答を推定してみると、それが実際の神経応答が示す顔の向きに対する反応と一致することを見出した。図形特徴の推定には顔の向きに対する反応は含まれていないので、この結果は図形特徴の推定の確からしさを示す強い証拠である。
３．多くの物体像刺激に関する神経応答と推定された応答の間の相関はおよそ0.7で、統計的に有意である。この値は、物体応答のばらつきの４９％を説明する。従来の研究と比較すると、これは極めて高い値である。しかし、１００％には届かない。これは、物体像の処理に関わる多層神経ネットワークを少ない層から成るネットワークで近似しているからである。しかし、そうすることで、物体像処理のネットワークの中で行われている処理をよりよく理解することが可能になった。
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| Research Progress Status |
平成29年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
平成29年度が最終年度であるため、記入しない。
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[Journal Article] Searching for visual features that explain response variance of face neurons in inferior temporal cortex2018
Author(s)
Owaki, T, Vidal-Naquet, M, Nam, Y, Uchida, G, Sato, T, Cateau, H, Ullman, S, Tanifuji, M.
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Journal Title
PlosOne
Volume: 13
Pages: e0201192 1-27
DOI
Peer Reviewed / Open Access
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