Научная литература
booksshare.net -> Добавить материал -> Биология -> Позин Н.В. -> "Элементы теории биологических анализаторов " -> 107

Элементы теории биологических анализаторов - Позин Н.В.

Позин Н.В., Любинский И.А., Левашов О.В., Шараев Г.А. Элементы теории биологических анализаторов — М.: Наука, 1978. — 360 c.
Скачать (прямая ссылка): elementiteoriibiologicheskihanalizatorov1978.djvu
Предыдущая << 1 .. 101 102 103 104 105 106 < 107 > 108 109 110 111 112 113 .. 154 >> Следующая

Центры рецептивных полей (зона суммации) нейронов слоя 1 в начале рассматриваемого интервала времени имеют наибольший размер (10—15°). После остановки глаза рецептивные поля быстро начинают уменьшаться, достигая примерно через 70 мс величины 10—30'. Рассмотрим, что будет на выходе схемы в моменты ti и t2. Момент ti соответствует достижению рецептивным полем величины зерна той текстурной области, которая на рис. 131, -S расположена правее. В этот момент дают максимальный ответ те нейроны, которые обслуживают именно зту зону поля зрения. Остальные ней-ропы слоя 1 отвечают слабее, так как размер соответствующих
стимулов для них (зерна другой текстурной области, расположенной на рис. 131, о левое) далек от онти.малыюго.
Выходы нейронов слоя 1 идут на слой интернойронов 2 (рис. 130), ответ каждого из которых пропорционален суммарпой активности («своей группы» нейронов слоя 1. Далее идет слой тормозных интернейронов 3. За счет латерального торможения па выходе этой сети будет наблюдаться подчеркнутая граница между двумя текстурными областями (рис. 131, 6).
В момент t2 картина будет обратной — оптимальные ответы будут давать те нейроны слоя 1, рецептивные поля которых, уменьшаясь, достигли величины, равные размерам зерен текстуры, показанной на рис. 131, 3 левее. Ответы остальных нейронов 1 слоя будут слабыми, так как для них зерна соответствующей текстуры захватывают и центр, и нериферию рецептивных полей, что тормозит ответ соответствующих нейронов 1 слоя. ТТа выходе всей сети п этот момент также будет наблюдаться сильно подчеркнутая граница между двумя областями.
В другие моменты рассматриваемого интервала граница между текстурами хотя и будет подчеркиваться, но слабо, поскольку размеры рецептивных нолей в эти моменты будут промежуточными (будут отличаться от размеров зерен как одной, так и другой рассматриваемой текстуры).
Итак, согласно этой модели в период фиксации глаза (вслед за скачком) граница между текстурами будет подчеркнута дважды. Можно ожидать, что изложенный механизм в отдельных случаях сможет выделить границу между более сложными текстурами — просто за счет детектирования неоднородностей распределения плотности элементов непосредственно по границе между текстурами.
Меха п и з м выделения гр ани ц текстур
2-г о тина. Рассмотренный выше первый механизм выделения границ текстур основан па использовании нейронов с круглыми рецептивными нолями. Эта его особенность представляется фактором, указывающим на неприспособленность первого механизма для выделения границ более сложных текстур 2-го типа, характеризующихся определенной ориентацией своих элементов или их сложной формой. Вероятно, в зрительной системе имеется еще и второй механизм для выделения границ сложных текстур, связанный с работой более высокого — коркового — отдела, где выявлены нейроны-детекторы пространственной частоты. Этот второй механизм дополняет первый.
В общих чертах он заключается в следующем. На первом этапе обработки с помощью детекторов пространственных частот из входного текстурного изображения (каждого его небольшого участка) извлекается набор пространственно-частотных составляющих. На следующем этапе для двух соседних участков происходит
вычитание из двух наборов тех частотных составляющих, которые соннадают по частоте и ориентации. Затем для каждого участка происходит суммация амплитуд оставшихся нространственно-частотных компонент. Чем более регулярна текстура, тем больше будет совпадать спектр пространственно-частотных составляющих,
Virc. 132. Нейронная структура, выделяющая границы между текстурами II типа; 7. 2 — соседние сверхколопкп, 3 — выходной слой, 4 • элементарные фильтры к отдельной колонке, <5 - гормонные IlHTOpiIOMj. опы.
выделяемых и различных участках в пределах одной из текстур. В пределах другой текстуры картина будет такой же. Однако в участках изображепия, примыкающих к области границ между текстурами набор частотных составляющих будет разным. В результате иосле суммации па выходе схемы будет выделена граница .между текстурами. Идея подобного механизма выделения границ текстур была высказана Глезером и др. 129(5, ИЗО].
На рис. 132 приведена схема, иллюстрирующая механизм выделения границ между сложными текстурами. Выделение границ
происходит с помощью многослойной нейронной структуры, организованной в отдельные сверхколонки, содержащие алемелтар-пые фильтры всех пространственных частот и ориентаций. Эта нейронная структура соответствует частотному анализатору, расположенному предположительно в 17—18 полях коры. Данный анализатор состоит из элементарных фильтров разной пространственной частоты и ориентации (рис. 132, 4), тормозных иптерыей-ропов (рис. 1152, о) и выходных нейронов-сумматоров, получающих возбуждающие свяли от всех сработавших элементарных фильтров-детекторов пространственных частот.
Нейроны в отдельной колонке вычисляют амплитуду соответствующих частотных компонент для части текстуры, попавшей в зону поля зрения, обслуживаемую данной колонкой нейронов. Если в соседних зонах поля зрения попадают элементы одной и той же текстуры, то амплитуды (ответы соответствующих нейронов) в общем случае были бы одинаковы. За счет латерального торможения ответы этих нейронов будут сильно снижены по величине. Наибольший ответ будут давать лишь те нейроны, которые входят в состав снерхколопок с рецептивными полями, непосредственно примыкающими к зоне границы между текстурами. В результате на выходных нейронах-сумматорах установится рельеф возбуждения. соответствующий границе между текстурами.
Предыдущая << 1 .. 101 102 103 104 105 106 < 107 > 108 109 110 111 112 113 .. 154 >> Следующая

Реклама

c1c0fc952cf0704ad12d6af2ad3bf47e03017fed

Есть, чем поделиться? Отправьте
материал
нам
Авторские права © 2009 BooksShare.
Все права защищены.
Rambler's Top100

c1c0fc952cf0704ad12d6af2ad3bf47e03017fed