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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2021-03-04 14:10 ヒトは視覚運動から自己運動を抽出するためにどのような情報を使うか？ ～ 機械学習による統計的関係性の記述と内部表現の評価 ～ ○中村大樹・五味裕章（NTT）  NC2020-57 |
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| 抄録 | （和） | ヒトの視覚野や聴覚野などで行われている情報処理に関する仮説として，Efficient codingという考え方がある． 感覚情報がこの符号化に基づいてコードされているとすると，少数の細胞で効率的に符号化する特性を持ち，出力の要件によらず何かしらの入力特徴量をできるだけ互いに疎となるような基底で符号化することが予想される．視覚運動情報に関してもこの神経符号化の可能性が示唆されているが，視覚運動によって誘発される追従性運動応答の応答特性は，この符号化の特性によって説明可能であろうか。検討のため本研究では，日常動作中の頭部カメラ映像から自己運動を推定するニューラルネットワークを構築し，その時空間周波数特性を調べたところ，その特性は追従性運動応答の特性と類似していた．また出力の分布やシステムの制約により，獲得される出力特性が変化した．加えて，ネットワークの内部表現に関して細胞特性を表すインデックスをもとに評価したところ，脳の階層構造と類似した傾向を示すことが分かった．それらの結果から，追従性運動応答の特性は，Efficient coding によるものではなく，自己運動をコードするために得られたものであることが示唆された． |
| （英） | Efficient coding is a prevailing computational models of sensory coding in the brain. If the sensory information is transformed by this coding mechanism, it could be expected that the neural activities represent sparse and efficient bases decomposed from input signals, independent of the output requirements. While this model was examined as the visual motion coding in the early visual processing, it has not been tested whether or not the characteristics derived by this coding are preserved in the motor output quickly induced by visual motion, which has been considered as a compensatory response to the self-motion. Here we examined this issue by developing a convolutional neural network (CNN) for estimating self-motion from sequential images taken by head-mount camera, and found a spatiotemporal frequency specificity which was similar to that of the motion-induced quick motor response. Interestingly, the specificity was affected by the velocity range of self-motion and a system limitation of the input image sampling. In addition, we analyzed internal representation of the CNN with several indexes employed in describing neural properties in visual cortexes, and found those representation changes in the CNN hierarchy as was found in the brain hierarchical processing. These results suggest that the spatiotemporal frequency specificity of the visually induced motor response is ascribed to the self-motion coding from visual motion rather than the efficient coding. | |
| キーワード | （和） | 視覚運動 / 自己運動 / 畳み込みニューラルネットワーク / 追従性腕応答 / 追従性眼球応答 / / / |
| （英） | Visual motion / Self-motion / Convolutional neural network / Manual following response / Ocular following response / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 120, no. 403, NC2020-57, pp. 83-88, 2021年3月. | |
| 資料番号 | NC2020-57 | |
| 発行日 | 2021-02-24 (NC) | |
| ISSN | 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 | NC2020-57 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC MBE |
| 開催期間 | 2021-03-03 - 2021-03-05 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | NC, ME, 一般 |
| テーマ（英） | Neuro Computing, Medical Engineering, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NC |
| 会議コード | 2021-03-NC-MBE |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | ヒトは視覚運動から自己運動を抽出するためにどのような情報を使うか？ |
| サブタイトル（和） | 機械学習による統計的関係性の記述と内部表現の評価 |
| タイトル（英） | What characteristics are acquired in coding self-motion from visual motion? |
| サブタイトル（英） | Reconstruction of statistical relationship by neural network and its internal representation |
| キーワード(1)（和/英） | 視覚運動 / Visual motion |
| キーワード(2)（和/英） | 自己運動 / Self-motion |
| キーワード(3)（和/英） | 畳み込みニューラルネットワーク / Convolutional neural network |
| キーワード(4)（和/英） | 追従性腕応答 / Manual following response |
| キーワード(5)（和/英） | 追従性眼球応答 / Ocular following response |
| 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） | 中村 大樹 / Daiki Nakamura / ナカムラ ダイキ |
| 第1著者 所属（和/英） | NTTコミュニケーション科学基礎研究所 (略称： NTT) NTT Communication Science Laboratories (略称： NTT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 五味 裕章 / Hiroaki Gomi / ゴミ ヒロアキ |
| 第2著者 所属（和/英） | NTTコミュニケーション科学基礎研究所 (略称： NTT) NTT Communication Science Laboratories (略称： NTT) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2021-03-04 14:10:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NC |
| 資料番号 | NC2020-57 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | no.403 |
| ページ範囲 | pp.83-88 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2021-02-24 (NC) |
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