| 講演名 | 2011-03-07 多ニューロン活動データを使って設計する視覚情報処理アルゴリズム 倉重 宏樹, 大脇 崇史, 星野 博之, 加藤 英之, |
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| 抄録(和) | 本論文では,脳の視覚処理特性を模した人工視覚情報処理システムの開発手法を提案し,その妥当性を疑似脳(人工ニューラルネット)のシミュレーションデータを用いて確かめる.提案手法の特徴は,視覚野の多ニューロン活動の定量的データから動物の視覚情報処理様式を推定し,その結果を直接的に人工システムに組み入れるところにある.提案手法では,まず画像と神経活動のペアデータにカーネル正準相関分析を適用し,神経活動によく反映される画像特徴を同定する.この画像特徴は視覚情報処理に重要と考えられるので、それらのみから成る部分空間を構成し,その中での近さをカーネル法におけるカーネル関数(NCカーネルと呼称する)として表す.NCカーネルを用いたSVMは,疑似脳の持つ知識を継承しているため,通常のカーネルを用いたSVMでは分離指針を持ちえないテストデータをも正しく分離できることを示す.またNCカーネルの構築に使う画像データは,後にSVMが解く課題の画像とは異なる種類のもので良いことを示し,実際の課題では自然画像を用いると良いことを議論する.最後に本提案手法がもたらすメリットについて議論をする. |
| 抄録(英) | We propose the method to develop a brain-like visual processing system using quantitative multi-neuron data and examine the whether the method works to do it by simulation data from artificial neural network as pseudo-brain. At the method, we try to extract the image feature represented well by activity of pseudo-brain with kernel canonical correlation analysis. The extracted features are probably effective to visual processing because they are utilized by high performance 'brain'. Therefore, we identify the subspace spanned by such features and describe the similarity in the subspace as kernel called NC kernel. SVM inheriting the brain's knowledge with the NC kernel can correctly discriminate test data which were not used for training and which SVM with Gaussian kernel never discriminate correctly. To identify the NC kernel, the data directly relating the problem that SVM should solve is not required. Then we argue that natural images are suitable for identification of the NC kernel in real situation. Finally, we discuss the merits achieved through proposed method. |
| キーワード(和) | 脳型視覚情報処理 / カーネル正準相関分析 / 多ニューロン活動データ |
| キーワード(英) | brain-like visual processing systems / kernel canonical correlation analysis / multi-neuron activity data |
| 資料番号 | NC2010-129 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC |
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| 開催期間 | 2011/2/28(から1日開催) |
| 開催地（和） | |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
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| 副委員長氏名（和） | |
| 副委員長氏名（英） | |
| 幹事氏名（和） | |
| 幹事氏名（英） | |
| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Neurocomputing (NC) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 多ニューロン活動データを使って設計する視覚情報処理アルゴリズム |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Design Method for Visual Processing Algorithm Using Multi-Neuron Activity Data |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 脳型視覚情報処理 / brain-like visual processing systems |
| キーワード(2)（和/英） | カーネル正準相関分析 / kernel canonical correlation analysis |
| キーワード(3)（和/英） | 多ニューロン活動データ / multi-neuron activity data |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 倉重 宏樹 / Hiroki KURASHIGE |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 独立行政法人理化学研究所理研BSI-トヨタ連携センター RIKEN BSI-TOYOTA Collaboration Center, RIKEN |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 大脇 崇史 / Takashi OWAKI |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 株式会社豊田中央研究所 Toyota Central R&D Labs, Inc. |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 星野 博之 / Hiroyuki HOSHINO |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 株式会社豊田中央研究所 Toyota Central R&D Labs, Inc. |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 加藤 英之 / Hideyuki CATEAU |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 独立行政法人理化学研究所理研BSI-トヨタ連携センター RIKEN BSI-TOYOTA Collaboration Center, RIKEN |
| 発表年月日 | 2011-03-07 |
| 資料番号 | NC2010-129 |
| 巻番号（vol） | vol.110 |
| 号番号（no） | 461 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |