研究課題/領域番号 |
26240021
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研究種目 |
基盤研究(A)
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配分区分 | 補助金 |
応募区分 | 一般 |
研究分野 |
認知科学
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研究機関 | 国立研究開発法人理化学研究所 |
研究代表者 |
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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研究期間 (年度) |
2014-04-01 – 2018-03-31
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キーワード | 物体認識 / 顔認知 / 深層学習 / AI / DCNN |
研究成果の概要 |
視覚的に提示された顔画像は、目、鼻、口など顔のパーツに分解されているのか、あるいは、パーツの配置の情報が重要なのか?、脳の顔に応答する細胞がコードしている特徴の自然画像の断片による近似によってこの問題に取り組んだ。得られた特徴は、顔細胞の顔の向きに対する選択性をよく再現し、さらに複数の細胞の特徴を組み合わせることで、顔の向きに非依存的な個人の顔の弁別が可能になった。これらの特徴には顔の中の局所的な特徴に応じるものと局所的な特徴の間の空間的な配置を捉えているものがあったが、局所的な特徴は顔パーツそのものではなく、パーツ、髪の生え際、フェースラインなどによって作られるコントラストの境界であった。
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自由記述の分野 |
システム神経科学
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研究成果の学術的意義や社会的意義 |
脳において、視覚物体像は何層にもわたる多層ネットワークを経て処理されている。私たちの研究は、この多層なネットワークが低次の局所的なエッジを抽出する初期層と局所的な情報の特定の組み合わせを作る層の2層によって近似できることを示した。この結果は、脳における視覚物体処理の本質の理解に大きく貢献している。近年、AIの一分野として、視覚物体処理を行うネットワークの開発されている。しかし、それらのネットワークは多層構造を持つため、中で行われている演算はわからないという問題点がある。我々の研究で用いた手法はAIにも適用できるので、AIの解析に大きな貢献をすることが期待される。
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