使用带有水平连接的V1神经模型进行视觉显著轮廓检测
摘要：通过推导得到了一个卷积模型，该模型考虑了主视觉皮层中的神经活动动力学，并用于在图像中检测视觉显著的轮廓。模型的图像输入通过远程的水平连接进行调制，允许图像中的上下文效应确定视觉显著性，即形成封闭轮廓的线段引发比形成背景杂乱的线段更大的神经反应。模型在3种类型的轮廓上进行了测试，包括线段、圆形封闭轮廓和非圆形封闭轮廓。通过使用改进的关联场描述水平连接，发现该模型在不同的参数值下表现良好。对于每种类型的轮廓，找到了不同的促进机制。作为前馈网络运行时，该模型通过增加水平连接促进的线段神经活动来分配显著性。另外，作为反馈网络运行时，通过合作相互作用，模型可以通过多次迭代进一步改进。该模型没有动态稳定性问题，并适用于在生物启发的神经网络中使用。
作者：P. N. Loxley and L. M. Bettencourt
论文ID：1103.3531
分类：Biological Physics
分类简称：physics.bio-ph
提交时间：2011-03-21