[論文レビュー] Scan transcription of two-dimensional shapes as an alternative neuromorphic concept

Ernest Greene, Yash Patel|arXiv (Cornell University)|Mar 21, 2018

Visual perception and processing mechanisms参考文献 44被引用数 5

ひとこと要約

本稿では、輪郭特徴を順次走査し、それらを時間的スパイクパターンに変換する神経モルフィック手法「スキャントランスクリプション」を提案する。従来の方向選択性を持つモデルとは異なり、輪郭走査と時間的符号化に重点を置き、神経モルフィックシステムにおける形状認識の生物学的に妥当な代替手法を提供する。効率性と頑健性の面で利点を有する可能性を示す。

ABSTRACT

Selfridge, along with Sutherland and Marr provided some of the earliest proposals for how to program computers to recognize shapes. Their emphasis on filtering for contour features, especially the orientation of boundary segments, was reinforced by the Nobel Prize winning work of Hubel & Wiesel who discovered that neurons in primary visual cortex selectively respond as a function of contour orientation. Countless investigators and theorists have continued to build on this approach. These models are often described as neuromorphic, which implies that the computational methods are based on biologically plausible principles. Recent work from the present lab has challenged the emphasis on orientation selectivity and the use of neural network principles. The goal of the present report is not to relitigate those issues, but to provide an alternative concept for encoding of shape information that may be useful to neuromorphic modelers.

研究の動機と目的

• 方向選択性を持つ神経処理とは異なる、形状符号化のための新しい神経モルフィック手法を提示すること。
• 方向チューニングやニューラルネットワークアーキテクチャに依存する既存の神経モルフィックモデルとは対照的に、生物学的に妥当な代替手法を提供すること。
• 輪郭走査と時間的符号化が、形状情報の効果的な表現にどのように寄与するかを示すこと。
• 神経モルフィックコンピューティングおよび人工ビジョンシステムに有用なフレームワークを提供すること。

提案手法

• この手法は、ラスタスキャンに類似した連続的かつ順次的な方法で2次元形状の境界を走査する。
• 各走査点において、局所的な輪郭特徴（たとえば、曲率や方向）が時間的スパイクトレインに符号化される。
• その結果得られるスパイクパターンは、特徴の時間的順序による符号化として形状を表現する。
• 相対的特徴追跡により、平行移動および回転に対して不変となるように設計されている。
• 明示的な方向チューニングを避ける一方で、輪郭走査の時間的ダイナミクスに依存する。
• 生物学的視覚処理にインspirationを受けるが、特徴選択性よりも輪郭の連続性に重点を置く点で相違する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 順次的輪郭走査と時間的スパイクパターンを用いて、形状情報を効果的に符号化できるか？
• RQ2 生物学的妥当性と計算効率の観点から、スキャントランスクリプションは方向選択性モデルと比べてどのように異なるか？
• RQ3 方向選択性ニューロンに依存せずに、この手法が頑健な形状認識を達成できるか？
• RQ4 この手法は神経モルフィックハードウェア設計にどのような意味を持つのか？

主な発見

• スキャントランスクリプション手法は、順次的輪郭走査から得られる時間的スパイクパターンを用いて、2次元形状を効果的に符号化できた。
• このアプローチは、明示的な方向チューニングを必要とせず、支配的であるとされる神経モルフィックモデルとは一線を画す。
• 走査中に相対的特徴追跡がなされるため、平行移動および回転に対して頑健な符号化が実現された。
• 従来の方向選択性モデルとは対照的に、神経モルフィックビジョン分野における生物学的に妥当な代替手法を提供した。