| 研究協力者 |
草野 勉 東京大学, インテリジェント・モデリング・ラボラトリー, 特任研究員
千田 明 高砂香料株式会社, 研究員
DENNIS M.Levi University of California Berkeley, School of Optometry, Professor
STANLEY A.Klein University of California Berkeley, School of Optometry, Professor
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| 研究概要 |
人の視覚情報処理において,空間的輝度分布をもつ刺激パターンの検出に使われる鋳型を調べた.ノイズが空間周波数上で一様である場合は,検出鋳型はテストパターンに近い重みづけを示した.ノイズのコントラストをテストパターンのピークコントラストの周波数を境にステップ関数で変化させた場合,ノイズのコントラストが高い側の周波数により大きく重みづけする検出鋳型が観察された.学習が検出鋳型に及ぼす効果には限度があり,また個人差があった.
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