[论文解读] 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 5

一句话总结

本文提出扫描转录——一种新型脉冲神经形态方法，通过顺序扫描轮廓特征并将之转录为时间脉冲模式，实现对二维形状的编码。与传统的选择性方向模型不同，该方法强调轮廓遍历与时间编码，为神经形态系统中的形状识别提供了一种具有生物学合理性的替代方案，潜在优势在于效率与鲁棒性。

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.

研究动机与目标

• 提出一种新颖的神经形态形状编码方法，摆脱传统的选择性方向神经处理机制。
• 为依赖方向调谐与神经网络架构的现有神经形态模型提供一种具有生物学合理性的替代方案。
• 展示轮廓遍历与时间编码如何有效表征形状信息。
• 为神经形态计算与人工视觉系统提供一个实用的框架。

提出的方法

• 该方法通过类似光栅扫描的方式，以连续、顺序的方式扫描二维形状的边界。
• 在每个扫描点，系统将局部轮廓特征（如曲率与方向）编码为时间脉冲序列。
• 生成的脉冲模式将形状表示为特征转录的时间有序序列。
• 编码过程通过相对特征跟踪实现对平移与旋转的不变性。
• 该方法避免显式的方向调谐，转而依赖轮廓遍历的时间动态特性。
• 该模型受生物视觉处理启发，但与之不同之处在于强调轮廓连续性而非特征选择性。

实验结果

研究问题

• RQ1 能否通过顺序轮廓扫描与时间脉冲模式有效编码形状信息？
• RQ2 在生物学合理性和计算效率方面，扫描转录与选择性方向模型相比有何差异？
• RQ3 该方法是否可在不依赖方向选择性神经元的情况下实现鲁棒的形状识别？
• RQ4 该方法对神经形态硬件设计具有何种启示意义？

主要发现

• 扫描转录方法成功利用源自顺序轮廓遍历的时间脉冲模式对二维形状进行了编码。
• 该方法无需显式的方向调谐，与主流神经形态模型形成显著区别。
• 由于扫描过程中采用相对特征跟踪，编码对平移与旋转具有鲁棒性。
• 该方法为神经形态视觉中的传统选择性方向模型提供了一种具有生物学合理性的替代方案。