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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2016-03-23 16:00 ハイブリッド型視差検出器を入力とする3層ニューラルネットワークによる両眼視差の識別 芝田 賢・○田中宏喜（京都産大）  NC2015-89 |
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| 抄録 | （和） | V1野の両眼性複雑型細胞の多くは，左右受容野に位置ずれと位相ずれの両方をもつハイブリッド型視差エネルギーユニットとしてモデル化される．これらのユニットの信号から刺激の両眼視差をデコードする機構を理解するために，これらのユニットで入力層を構成した３層ニューラルネットワークにたいし，ランダムドットステレオグラム中の-0.5°から0.5°まで0.1°間隔の両眼視差を識別するよう逆誤差伝播法で学習させ，学習後の回路を解析した．学習後のネットワークは，今回用いた両眼視差を95%以上の確率で正しく識別した．入力層ユニット群の受容野位置ずれの範囲(-0.7°~ 0.7°)は，識別する両眼視差の範囲を十分カバーしていたにもかかわらず，中間層ユニットの大部分は，今回用いた最大の受容野位相ずれをもつ入力層ユニットと最も強く結合していた．本研究の結果は，今回のネットワークで両眼視差を識別するには，刺激の視差範囲に比べて相当広い範囲の両眼視差を処理伝達する必要があることを示しており，このことが，中間層ユニットが大きな受容野位相ずれをもつ入力層ユニットと強く結合する一因になっていると考えられる． |
| （英） | Binocular complex neurons in the primary visual cortex (V1) are successfully modeled as “hybrid-type” disparity-energy units whose receptive fields (RFs) contain both phase and position differences between the eyes. To understand the mechanisms for decoding stimulus binocular disparities using signals of these units, we constructed a three-layered neural network that included the hybrid-type units for the input layer and learned to classify binocular disparities (-0.5 to 0.5 degrees in 0.1 degree steps) in the random-dot stereograms. After learning, the hybrid-type network correctly (> 95%) classified the stimulus binocular disparities. Although the range of RF positional differences of the hybrid-type units (-0.7°~ 0.7°) is larger than that of the stimulus binocular disparities, nearly all of the middle-layer units are most strongly connected with the input-layer units whose RF phase difference is the maximum used in this experiment. The present results indicate that, for correct classification, the range of binocular disparities coded by the input layer should be considerably larger than that of stimulus binocular disparity. This may be one factor for the middle layer units being strongly connected with the hybrid-type units with large RF phase differences. | |
| キーワード | （和） | 両眼視差 / V1野 / ニューラルネットワーク / 視差エネルギーモデル / / / / |
| （英） | binocular disparity / V1 / neural network / disparity energy model / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 115, no. 514, NC2015-89, pp. 113-117, 2016年3月. | |
| 資料番号 | NC2015-89 | |
| 発行日 | 2016-03-15 (NC) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | NC2015-89 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | MBE NC |
| 開催期間 | 2016-03-22 - 2016-03-23 |
| 開催地（和） | 玉川大学 |
| 開催地（英） | Tamagawa University |
| テーマ（和） | ME, 一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NC |
| 会議コード | 2016-03-MBE-NC |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | ハイブリッド型視差検出器を入力とする3層ニューラルネットワークによる両眼視差の識別 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Classification of binocular disparities of a three-layered neural network with inputs of hybrid-type disparity detectors |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 両眼視差 / binocular disparity |
| キーワード(2)（和/英） | V1野 / V1 |
| キーワード(3)（和/英） | ニューラルネットワーク / neural network |
| キーワード(4)（和/英） | 視差エネルギーモデル / disparity energy model |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 芝田 賢 / Ken Shibata / シバタ ケン |
| 第1著者 所属（和/英） | 京都産業大学 (略称： 京都産大) Kyoto Sangyo University (略称： Kyoto Sangyo Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 田中 宏喜 / Hiroki Tanaka / タナカ ヒロキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 京都産業大学 (略称： 京都産大) Kyoto Sangyo University (略称： Kyoto Sangyo Univ.) |
| 講演者 | 第2著者 |
| 発表日時 | 2016-03-23 16:00:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NC |
| 資料番号 | NC2015-89 |
| 巻番号（vol） | vol.115 |
| 号番号（no） | no.514 |
| ページ範囲 | pp.113-117 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2016-03-15 (NC) |
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