| 研究概要 |
視覚の最大の目的である物体認識を行うためには,その前処理として,画像中から物体領域を特定する計算が必要となる.これまでの物体領域計算に関する研究としては,(a)工学的観点による有効な画像処理方法の提案,(b)神経生理学的知見を導入した視覚モデルの構築,(c)認知心理学的実験による図地分離および図地反転現象のモデル化が挙げられる.
本研究では,(a)から得られた画像処理方法の有効性は,実験者の視知覚によって判断されることが多いという事実から,既存の有効な画像処理手法によって,神経細胞特性や,視覚特性を説明できるのではないかと考え,研究を進めた.
具体的には,工学的観点から提案された,動的輪郭法を基礎とする物体検出方法に着目した.まず,動的輪郭法の初期値と局所解に関する問題点を解決するために,動的輪郭法の定常解を解析し、認知心理学的知見を導入することでこれらの問題を解決し,新しい画像処理方法を提案した.次に,提案方法を実現する神経回路網モデルを理輪的に導出し,数値実験により,実際に物体検出が可能であることを示した.
また,V4野の神経細胞が,物体検出に大きく関わっているという神経生理学的知見に着目し,理論的に導出した神経回路網モデルと,V4野に関する神経生理学的知見の対応を検証した.その結果,拡散方程式に従うV4野からのフィードバック結合により,V1およびV2野における反応の時間遅れを説明することができた.,
さらに,提案モデルにより,知覚現象の1つである図地反転現象をエネルギーの観点から説明できることを示した.加えて,視単的注意の変化により知覚が変化する現象を再現することができた.
提案モデルは,動的輪郭法を基本としているために理論解析が可能である.これは実画像への適応の際には非常に重要な特徴である.
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