| 研究領域 | 質感認知の脳神経メカニズムと高度質感情報処理技術の融合的研究 |
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| 研究課題/領域番号 |
25135709
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| 研究種目 |
新学術領域研究(研究領域提案型)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 審査区分 |
複合領域
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
岡田 真人 東京大学, 大学院新領域創成科学研究科, 教授 (90233345)
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| 研究期間 (年度) |
2013-04-01 – 2014-03-31
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| 研究課題ステータス |
中途終了 (2013年度)
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| 配分額 *注記 |
5,720千円 (直接経費: 4,400千円、間接経費: 1,320千円)
2013年度: 5,720千円 (直接経費: 4,400千円、間接経費: 1,320千円)
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| キーワード | スパースモデリング / 計算論的アプローチ / 受容野 / 画像特徴量 / 視覚 |
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| 研究概要 |
本研究では，質感に関する本質的な因子(プリミティブ)をスパースモデリングによって抽出する理論的枠
組みを提案する．スパースモデリングとはデータが少数の隠れた変数であるプリミティブで再構成できると仮定し，データからプリミティブを自動抽出する枠組である．
平成25年度はスパースモデリングの一種である圧縮センシングによるスパイクトリガー平均の計測時間の大幅短縮について研究した．圧縮センシングは，標本化定理を満足しない少数の信号から，その系の再構成を可能とし，世界中で注目を浴びている．ここで我々は計測方法自体の開発ではなく圧縮センシングを用いてソフト的に，同じ計測回数でも高精度な推定できる方法を開発した．
神経細胞は入力された情報を，スパイクとよばれるパルス状の出力に符号化することにより，情報処理を行っている．スパイクを引き起こす入力時系列の統計的性質を推定する方法として，スパイクトリガー平均があり，生理実験に基づいた神経細胞の符号化特性の推定に用いられている．しかし，実験で得られるスパイクトリガー平均のデータにはノイズが重畳され，正確に求めるのは困難である．本研究では，圧縮センシングに基づいてスパイクトリガー平均を推定する方法を提案した．スパイクトリガー平均を展開する基底としてフーリエ基底だけでなく，多項式基底を用いて圧縮センシングすることにより，スパイクトリガー平均に対してはフーリエ基底とともに多項式基底を用いる必要があることを示した．
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| 現在までの達成度 (区分) |
理由
25年度が最終年度であるため、記入しない。
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| 今後の研究の推進方策 |
25年度が最終年度であるため、記入しない。
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