劉海華，胡　艷

(中南民族大學(xué) 生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)院，武漢430074)

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視皮層簡(jiǎn)單細(xì)胞三維時(shí)空計(jì)算模型

劉海華，胡艷

(中南民族大學(xué) 生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)院，武漢430074)

摘要以模擬初級(jí)視覺皮層(V1)簡(jiǎn)單細(xì)胞基本屬性為基礎(chǔ)，構(gòu)造了能檢測(cè)視頻序列中運(yùn)動(dòng)信息的三維時(shí)空計(jì)算模型，即聯(lián)合感受野模型(3D CORF).該模型充分利用背側(cè)外側(cè)膝狀核(LGNd細(xì)胞)與V1之間的映射關(guān)系，給出了時(shí)空不可分離的LGNd細(xì)胞運(yùn)動(dòng)信息檢測(cè)方法，建立了能展現(xiàn)多個(gè)LGNd細(xì)胞響應(yīng)聯(lián)合特性的子集單元，提出了利用空間上幾何平均、時(shí)間上加權(quán)平均的方法計(jì)算特定區(qū)域內(nèi)子集單元的聯(lián)合響應(yīng)，從而實(shí)現(xiàn)了簡(jiǎn)單細(xì)胞對(duì)運(yùn)動(dòng)信息的檢測(cè).實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：建議的3D CORF模型比現(xiàn)有的時(shí)空計(jì)算模型(如3D Gabor模型)更能反映真實(shí)簡(jiǎn)單細(xì)胞的特性，且具有較好的魯棒性.

關(guān)鍵詞運(yùn)動(dòng)檢測(cè)；聯(lián)合感受野；V1簡(jiǎn)單細(xì)胞；背側(cè)外側(cè)膝狀體；時(shí)空特性

人類視覺系統(tǒng)是最高效、最完整的運(yùn)動(dòng)信息感知系統(tǒng).模擬人類視覺系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確而快速的運(yùn)動(dòng)信息檢測(cè)是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的重要研究?jī)?nèi)容，在智能監(jiān)控、目標(biāo)跟蹤、高級(jí)人機(jī)交互等方面有廣泛的應(yīng)用前景.

視皮層不同區(qū)域中不同的神經(jīng)細(xì)胞參與了提取運(yùn)動(dòng)特征的信息處理.其中，初級(jí)視覺皮層(V1)簡(jiǎn)單細(xì)胞是一系列后續(xù)信息處理的基礎(chǔ).各種模擬視皮層簡(jiǎn)單細(xì)胞運(yùn)動(dòng)信息機(jī)制的計(jì)算模型[1]應(yīng)運(yùn)而生.Simoncelli等人提出以高斯三階導(dǎo)數(shù)模擬V1簡(jiǎn)單細(xì)胞檢測(cè)運(yùn)動(dòng)信息的方法[2]；Petkov等提出了模擬V1簡(jiǎn)單細(xì)胞時(shí)空屬性的3D Gabor計(jì)算模型[3].這些計(jì)算模型都沒有考慮如響應(yīng)飽和度、交叉方位抑制等非線性性質(zhì)屬性.Azzopardi等人于2012年提出了一種檢測(cè)圖像信息的簡(jiǎn)單細(xì)胞計(jì)算模型[4]，稱之為聯(lián)合感受野(CORF).該模型充分考慮了真實(shí)簡(jiǎn)單細(xì)胞各種屬性，其圖像信息提取效果明顯優(yōu)于2D Gabor模型.本文在2D CORF空間模型的基礎(chǔ)上提出了與LGNd(背側(cè)外膝體)細(xì)胞相關(guān)聯(lián)的簡(jiǎn)單細(xì)胞三維聯(lián)合感受野計(jì)算模型(3D CORF)，實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)信息檢測(cè).

1計(jì)算模型

1.1模型的整體結(jié)構(gòu)

運(yùn)動(dòng)信息檢測(cè)的基本處理流程是輸入視頻通過LGNd細(xì)胞的處理，獲得其刺激響應(yīng).該響應(yīng)通過LGN神經(jīng)元的軸突后傳遞到V1的簡(jiǎn)單細(xì)胞前突觸，獲得V1簡(jiǎn)單細(xì)胞的輸入.這種多對(duì)一的突觸連接形成了由LGNd細(xì)胞形成的子集；這些子集之間的相互作用，實(shí)現(xiàn)了由LGN至V1的完全映射關(guān)系，從而實(shí)現(xiàn)了運(yùn)動(dòng)信息的檢測(cè).計(jì)算模型的整體結(jié)構(gòu)如圖1所示.圖1詳細(xì)顯示了三維CORF時(shí)空模型各個(gè)部分的組成以及它們之間的相關(guān)性.圖2給出了時(shí)空不可分離的3D CORF模型簡(jiǎn)單細(xì)胞(45°方向運(yùn)動(dòng)).

圖1　三維CORF模型的結(jié)構(gòu)Fig.1　Structure of 3D CORF model

需要注意的是，圖2中的子集由多個(gè)具有相同極性(中心-正或中心-負(fù))的LGNd細(xì)胞集合組成，它的響應(yīng)是一個(gè)特定時(shí)空區(qū)域內(nèi)LGNd細(xì)胞的加權(quán)和，其感受野是在該特定時(shí)空區(qū)域中所有LGNd細(xì)胞感受野的集合，因此每個(gè)子集同樣具有LGNd細(xì)胞檢測(cè)運(yùn)動(dòng)對(duì)比度變化的能力，但所檢測(cè)的區(qū)域更大.為此，子集也可看作為一種類型的細(xì)胞，具有兩個(gè)不同的極性(中心-負(fù)和中心-正)，如圖2所示.同時(shí)也考慮子集細(xì)胞對(duì)V1細(xì)胞的整體映射，即在某區(qū)域內(nèi)所有不同極性子集的響應(yīng)的綜合獲取V1簡(jiǎn)單細(xì)胞的響應(yīng)，從而獲取CORF模型響應(yīng).

圖2　三維CORF模型(45°方向)Fig.2　3D CORF model(directly 45°)

1.2LGND細(xì)胞模型

不同的文獻(xiàn)表明，靈長(zhǎng)類動(dòng)物的LGN細(xì)胞可以通過高斯差函數(shù)來模擬[5,6].然而，近來神經(jīng)生物學(xué)的研究表明，LGNd細(xì)胞具有速度調(diào)制特性，即LGNd細(xì)胞的屬性表現(xiàn)在時(shí)空域中，而不是簡(jiǎn)單的空間屬性，且在時(shí)空域上是不分離的.為此，根據(jù)Kilavik和Cugell的研究結(jié)果[7,8]，在原有的空間模型基礎(chǔ)上增加時(shí)間域上的描述因子.同時(shí)，LGNd細(xì)胞的生理學(xué)實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明其在時(shí)空域中具有一定的方向性.因此，用自主定義的三維高斯差函數(shù)(3D DoG)來模擬LGNd細(xì)胞：

(1)

由(1)可以看出，3DDoG是由一個(gè)空間域的二維高斯差函數(shù)和時(shí)間域的高斯函數(shù)的乘積構(gòu)成.σ是外環(huán)高斯函數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差，表達(dá)了其周邊作用的范圍大小，其值的選擇符合哺乳動(dòng)物中LGNd細(xì)胞的電生理數(shù)據(jù)[9].研究表明，視皮層V1簡(jiǎn)單細(xì)胞感受野的大小與速度的關(guān)系是通過局部區(qū)域內(nèi)LGNd細(xì)胞數(shù)量多少來構(gòu)造的.運(yùn)動(dòng)速度越大，參與感知的LGNd細(xì)胞就越多，因此感受野就相對(duì)較大.由于單一的LGNd細(xì)胞只能檢測(cè)運(yùn)動(dòng)速度較低的刺激，為了簡(jiǎn)化模型，忽略LGNd細(xì)胞在運(yùn)動(dòng)速度變化上的影響，則決定LGNd細(xì)胞感受野大小的σ取值為常數(shù)2.5.計(jì)算模型檢測(cè)的運(yùn)動(dòng)刺激來自于視頻序列，當(dāng)其幀率是25Hz，其時(shí)間單元大概為40ms，根據(jù)文獻(xiàn)[10]中的神經(jīng)生理學(xué)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，選取τ=2.75，而μ1=1.75.

圖3　子集細(xì)胞的2維空間模型圖Fig.3　2D space model figure for subsets

圖3給出由式(1)定義的LGNd細(xì)胞的行為，其中第一行為中心-正的LGNd細(xì)胞行為，而第二行為中心-負(fù)LGNd細(xì)胞的行為.由圖3和根據(jù)式(1)的定義可以發(fā)現(xiàn)，中心-正的LGNd細(xì)胞的模擬函數(shù)與中心-負(fù)的LGNd細(xì)胞的模擬函數(shù)之間存在以下關(guān)系，即：

(2)

根據(jù)式(1)的定義，則LGNd細(xì)胞對(duì)于其輸入刺激的響應(yīng)應(yīng)該為，其激勵(lì)與模擬函數(shù)之間卷積的非線性處理，即：

(3)

|·|+表示半波整流處理.

圖4　不同極性子集細(xì)胞對(duì)序列圖像的檢測(cè)Fig.4　Detection to different polar subsets

不同極性LGNd細(xì)胞對(duì)視頻序列刺激的響應(yīng)如圖4所示.其中第一行為輸入圖像序列，第二行為中心-正細(xì)胞對(duì)序列圖像的檢測(cè)效果，而第三行為中心-負(fù)細(xì)胞對(duì)序列圖像的檢測(cè)效果.由此可知不同極性的細(xì)胞都能檢測(cè)輸入序列圖像的運(yùn)動(dòng)邊界，且檢測(cè)的邊緣是對(duì)稱的.

1.3子集細(xì)胞感受野

1.3.1子集細(xì)胞的參數(shù)設(shè)置過程

每個(gè)CORF簡(jiǎn)單細(xì)胞由一些子集單元或是子集細(xì)胞組成，這些子集細(xì)胞在時(shí)空域上的分布如圖5所示.然而，組成在某一時(shí)空位置上子集單元的子集細(xì)胞在時(shí)空域等方面是需要滿足一些約束條件的.即在空間、時(shí)間以及細(xì)胞極性和數(shù)量等方面參數(shù)需要符合一定的要求，即1個(gè)CORF模型簡(jiǎn)單細(xì)胞可表示為：

S={(δi,ti,ρi,φi)|i=1,2,…,n},

(4)

其中n表示集合中所包含子集細(xì)胞的數(shù)量，δi表示某個(gè)子集細(xì)胞的極性，而(ti,ρi,φi)表示子集細(xì)胞時(shí)空域上相對(duì)于子集單元中心的具體位置，即時(shí)間、極徑、極角.

在本設(shè)計(jì)中，每個(gè)子集細(xì)胞由16個(gè)子集細(xì)胞的集合組成，分別分布在當(dāng)前幀和前1幀序列圖像上；而在每幀圖像上又分別由4個(gè)不同極性的子集細(xì)胞組成，如圖5所示.

圖5　子集細(xì)胞在時(shí)空上的分布Fig.5　Distribution of subsets on space-time

假設(shè)在當(dāng)前幀中子集細(xì)胞的集合為S0，其集合為：

(5)

然而，對(duì)于前1幀中的子集細(xì)胞的集合與當(dāng)前幀中的子集細(xì)胞的集合有所不同，這主要表現(xiàn)在子集單元的中心位置由于運(yùn)動(dòng)發(fā)生了變化.

1.3.2子集細(xì)胞感受野

(6)

其中x′=(x-Δxi-(x′+vt),y-Δyi-(y′+vt),t-t′),Δxi=-ρicosφi,Δyi=-ρisinφi,-3σ′≤x′,y′≤-3σ′,

其中，τ=1+exp(-(v2/2)),U(t)為階躍函數(shù).

該三維高斯函數(shù)Gσ′沒有方向，其參數(shù)設(shè)置是與3DDoG函數(shù)基本一致，只是τ為速度的正態(tài)分布函數(shù)[11].而高斯函數(shù)的范圍為L(zhǎng)GNd細(xì)胞平均RF半徑[12].標(biāo)準(zhǔn)差與極徑的關(guān)系為：σ=(d0+αρ)/6,d0=2,α=0.9.

1.4CORF模型細(xì)胞響應(yīng)

對(duì)于CORF模型的簡(jiǎn)單細(xì)胞，其響應(yīng)應(yīng)該歸咎于在其定義范圍內(nèi)所有子集細(xì)胞的響應(yīng).如何根據(jù)這些子集細(xì)胞的響應(yīng)求模型簡(jiǎn)單細(xì)胞的響應(yīng)也是該設(shè)計(jì)的關(guān)鍵問題.在文獻(xiàn)[4]中，2DCORF模型細(xì)胞的響應(yīng)rv,θ(x,y,t)為空間子集細(xì)胞的幾何平均，為此，該設(shè)計(jì)定義模型簡(jiǎn)單細(xì)胞的響應(yīng)與每幀序列圖像上的子集細(xì)胞的幾何平均相關(guān)，而與不同幀上子集細(xì)胞響應(yīng)的加權(quán)平均相關(guān)，即其定義為:

函數(shù)使用了一個(gè)增補(bǔ)數(shù)，主要是為了填補(bǔ)在幾何平均時(shí)由幾幀的積所造成的衰減[13].為了簡(jiǎn)化計(jì)算模型，計(jì)算從當(dāng)前幀至前1幀的序列圖像.

2實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

2.1方向選擇性和速度選擇性

為了驗(yàn)證簡(jiǎn)單細(xì)胞模型的有效性，首先利用人工合成序列圖像進(jìn)行測(cè)試，測(cè)試內(nèi)容包括方向選擇性和速度選擇性.圖6給出了不同方向的計(jì)算模型對(duì)不同運(yùn)動(dòng)方向邊界的檢測(cè)效果.可以看出，當(dāng)輸入圖像序列中運(yùn)動(dòng)方向與模型的方向相同時(shí)，模型細(xì)胞的響應(yīng)效果最強(qiáng)，而兩個(gè)方向不相匹配時(shí)，模型細(xì)胞的響應(yīng)較弱.

圖6　3D CORF的方向選擇性Fig.6　Direction selection of 3D CORF

同樣，圖7給出了不同速度的模型簡(jiǎn)單細(xì)胞對(duì)不同運(yùn)動(dòng)速度邊界的響應(yīng)結(jié)果.該圖顯示了5個(gè)不同的速度3D CORF簡(jiǎn)單細(xì)胞(方向?yàn)?°)，如速度為1ppF(每幀運(yùn)動(dòng)1個(gè)像素)、2ppF、3ppF和4ppF，分別對(duì)邊界水平運(yùn)動(dòng)為1ppF、2ppF、3ppF和4ppF序列圖像的響應(yīng)效果圖.從圖中同樣可以發(fā)現(xiàn)，當(dāng)序列圖像中邊界的運(yùn)動(dòng)速度與模型細(xì)胞的速度相一致時(shí)，其響應(yīng)最大；反之，響應(yīng)較小，且當(dāng)速度相差越大，其響應(yīng)越小.

圖7　3D CORF的速度選擇性效果圖Fig.7　Speed selection of 3D CORF

2.23D CORF與3D Gabor的比較

對(duì)于簡(jiǎn)單細(xì)胞時(shí)空模型，最為接近真實(shí)細(xì)胞屬性的模型有3D Gabor模型[3].為了證實(shí)建議的3D CORF模型有效性，將該模型的性能與3D Gabor模型比較.比較內(nèi)容主要從兩個(gè)基本的調(diào)制屬性進(jìn)行，即方向選擇性和速度選擇性.

圖8給出了3D CORF模型和3D Gabor模型對(duì)不同運(yùn)動(dòng)方向和速度的刺激的調(diào)制特性.其中刺激為如圖7類似的人工合成圖像序列，序列圖像中邊界以不同的速度沿不同的方向運(yùn)動(dòng)，模型固有的運(yùn)動(dòng)速度和方向分別為2ppF和0°.從圖8(a)可看出，3D CORF模型與3D Gabor模型相比具有更好的方位選擇性，即當(dāng)運(yùn)動(dòng)邊界與模型固有方向不相匹配時(shí)，建議模型對(duì)響應(yīng)的抑制更強(qiáng)，方向偏離模型固有方向越大，抑制效果約強(qiáng)，當(dāng)偏離度大于π/4時(shí)，響應(yīng)基本消失.這結(jié)果與神經(jīng)生理實(shí)驗(yàn)中簡(jiǎn)單細(xì)胞感知運(yùn)動(dòng)刺激的方位選擇性一致[14].

a)方向調(diào)制曲線　　　　　　b)速度調(diào)制曲線圖8　3D CORF和3D Gabor的調(diào)制特性比較Fig 8　The modulation contrast between 3D CORF and 3D Gabor

類似地，圖8(b)給出了兩個(gè)三維時(shí)空模型對(duì)不同運(yùn)動(dòng)速度邊界的速度調(diào)制特性.由圖可以發(fā)現(xiàn)，當(dāng)輸入圖像序列中邊界的運(yùn)動(dòng)速度2ppF時(shí)，兩個(gè)模型對(duì)刺激的響應(yīng)最大，而當(dāng)運(yùn)動(dòng)速度偏離模型固有速度時(shí)，其響應(yīng)受到抑制；運(yùn)動(dòng)速度偏離越遠(yuǎn)，響應(yīng)強(qiáng)度降低越多.同時(shí)可以發(fā)現(xiàn)3D CORF模型的速度選擇性具有較好的對(duì)稱性，而3D Gabor雖然也具有速度選擇性，但其速度調(diào)制曲線的不規(guī)則性，使得其速度選擇性不可預(yù)測(cè).

2.3魯棒性

在真實(shí)的視頻圖像序列中伴隨著各種各樣的噪聲，對(duì)于這些噪聲的抑制能力表現(xiàn)為計(jì)算模型的魯棒性.為了檢驗(yàn)建議計(jì)算模型的魯棒性，仍然采用人工合成圖像序列作為刺激，序列圖像為1根小棒在不同噪聲背景下運(yùn)動(dòng)，如圖9所示.建議模型對(duì)刺激的響應(yīng)同樣與3D Gabor模型進(jìn)行比較.圖9給出了兩個(gè)模型對(duì)于隨機(jī)高斯噪聲(SNR=30dB)背景下運(yùn)動(dòng)小棒的響應(yīng)圖，其中第2、3行分別是3D Gabor和3D CORF模型的檢測(cè)結(jié)果.該結(jié)果說明3D CORF模型具有相對(duì)較強(qiáng)的抗噪聲能力.

圖9　對(duì)有高斯噪聲的圖像序列的處理Fig.9　The process of image sequence with Gaussian noise

為了定量分析比較兩個(gè)模型的抗噪聲能力，圖10給出了兩個(gè)模型對(duì)不同類型噪聲(高斯噪聲和椒鹽噪聲)下不同信噪比圖像檢測(cè)的定量曲線圖.圖10(a)是計(jì)算模型對(duì)高斯噪聲的響應(yīng)結(jié)果，而圖10(b)是對(duì)椒鹽噪聲響應(yīng)結(jié)果，可以看出，3D CORF相對(duì)3D Gabor而言，對(duì)噪聲的響應(yīng)強(qiáng)度小，即能更好地抑制噪聲.

a) 高斯噪聲　　　　　　　　　b) 椒鹽噪聲圖10　對(duì)噪聲的魯棒性Fig.10　The robust to noise

3真實(shí)視頻檢測(cè)

為了更有效地驗(yàn)證構(gòu)建的3D CORF模型檢測(cè)動(dòng)作的有效性，本文將對(duì)其進(jìn)行簡(jiǎn)單的動(dòng)作檢測(cè)應(yīng)用.選取KTH經(jīng)典動(dòng)作數(shù)據(jù)庫(kù)，該數(shù)據(jù)庫(kù)包括6組動(dòng)作，分別為walking(走路)、jogging(慢跑)、running(跑步)、boxing(打拳)、hand-waving(揮手)、hand-clapping(拍手).檢測(cè)每一個(gè)視頻對(duì)象過程中，3D CORF模型采用的方向和速度的組合如下：角度為0°,45°,90°,135°,180°；速度為1ppF，2ppF.圖11顯示了隨機(jī)選取的一個(gè)視頻對(duì)象的效果圖.

圖11　對(duì)walking的動(dòng)作檢測(cè)Fig.11　Action detection for walking

圖11中，第一行是輸入視頻的連續(xù)5幀，第二行是用3D Gabor檢測(cè)的該輸入動(dòng)作的效果圖，第三行是用3D CORF檢測(cè)的該輸入動(dòng)作的效果圖.可以得知，用3D CORF模型進(jìn)行動(dòng)作檢測(cè)，具有良好的檢測(cè)效果.

43D CORF的其他特性

為了驗(yàn)證建議的3D CORF模型的有效性，還需要對(duì)該模型的其它特性進(jìn)一步評(píng)估，如模型的對(duì)比飽和度、交叉方位抑制性等.雖然Azzopardi等人對(duì)2D CORF模型已經(jīng)詳細(xì)論證了其是一個(gè)簡(jiǎn)單細(xì)胞模型[4]，但在這里還需要論證建議的3D CORF模型是模擬了背側(cè)通路中真實(shí)的V1簡(jiǎn)單細(xì)胞.

4.1對(duì)比飽和度

對(duì)于真實(shí)的V1簡(jiǎn)單細(xì)胞，其方位選擇特性在大約內(nèi)就慢慢衰減至消失.3D CORF模型的方位帶寬是可以通過模型參數(shù)，即給定的極徑和極角值來控制，得到其相應(yīng)的范圍.圖12給出真實(shí)簡(jiǎn)單細(xì)胞和兩個(gè)不同模型簡(jiǎn)單細(xì)胞的對(duì)比飽和度曲線.其中圖(a)為真實(shí)簡(jiǎn)單細(xì)胞的對(duì)比飽和度曲線[15]，圖(b)、(c)分別為3D CORF和3D Gabor模型的的比飽和度曲線.從這些曲線圖可以看出，3D CORF模型的方位帶寬與真實(shí)細(xì)胞一樣具有對(duì)比不變性；3D Gabor模型的方位帶寬只能通過閾值控制，也就是說隨著對(duì)比度的增加，其方位選擇范圍也增大(這是所謂的冰崩效應(yīng)).

a) 真實(shí)簡(jiǎn)單細(xì)胞

b) 3D CORF模型　　　　　　c) 3D Gabor模型圖12　簡(jiǎn)單細(xì)胞的對(duì)比飽和度Fig.12　Contrast saturability of simple cells

4.2交叉方位抑制

神經(jīng)生物學(xué)實(shí)驗(yàn)研究表明真實(shí)簡(jiǎn)單細(xì)胞具有交叉方位抑制特性[13].交叉方位抑制的意思是，與當(dāng)前測(cè)試刺激(位于最適方位)垂直的掩模刺激將會(huì)抑制細(xì)胞對(duì)測(cè)試刺激的最終響應(yīng).該特性不能通過簡(jiǎn)單的半線性空間和的方法計(jì)算，如Gabor模型.而CORF模型通過聯(lián)合感受野的方法再現(xiàn)這一特性.圖13中每行表示當(dāng)前測(cè)試刺激對(duì)比度不變(對(duì)比度分別為64%和16%)，而與測(cè)試刺激垂直的掩模刺激的對(duì)比度不斷增大.圖14給出了3D Gabor和3D CORF模型對(duì)具有不同對(duì)比度測(cè)試刺激和掩模刺激的響應(yīng).從圖14可見，當(dāng)掩模刺激的對(duì)比度增加到一定值時(shí)，3D CORF模型細(xì)胞的響應(yīng)迅速降低，而3D Gabor模型細(xì)胞的響應(yīng)始終沒有變化.這一結(jié)果證實(shí)了3D CORF模型展現(xiàn)了真實(shí)細(xì)胞的交叉抑制特性，而3D Gabor模型沒有.這主要是因?yàn)镚abor模型中正交掩模信號(hào)對(duì)興奮區(qū)和抑制區(qū)的貢獻(xiàn)是一樣的，其網(wǎng)絡(luò)貢獻(xiàn)為0，所以響應(yīng)并不受影響.而3D CORF模型的聯(lián)合感受野響應(yīng)采用的是幾何平均的方法，即乘性方法而不是加性方法.

圖13　具有不同對(duì)比度正交掩模的圖像序列Fig.13　Image sequence with different contrast orthographical masks

圖14　不同模型的交叉抑制Fig.14　Cross inhibition of different models

5結(jié)語

本文利用視覺背側(cè)通路中從LGN到V1中神經(jīng)元之間的連接映射關(guān)系，構(gòu)造了能反映V1中簡(jiǎn)單細(xì)胞屬性的時(shí)空計(jì)算模型，即3D CORF模型.該模型細(xì)胞不僅能有效地檢測(cè)視頻序列中特定方向和特定運(yùn)動(dòng)速度的運(yùn)動(dòng)信息，而且能較好地展現(xiàn)與真實(shí)細(xì)胞類似的交叉方位抑制和對(duì)比飽和度屬性.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明建議的3D CORF模型具有較強(qiáng)的魯棒性，其結(jié)構(gòu)能更貼近真實(shí)V1簡(jiǎn)單細(xì)胞的構(gòu)造，更接近解剖學(xué)上真實(shí)V1簡(jiǎn)單細(xì)胞的性能.

由于3D CORF只是模擬V1簡(jiǎn)單細(xì)胞屬性的模型，而對(duì)于運(yùn)動(dòng)信息檢測(cè)還需要復(fù)雜細(xì)胞的參與，下一步還需要將這個(gè)簡(jiǎn)單細(xì)胞模型擴(kuò)展到復(fù)雜細(xì)胞，甚至到視覺通路的更遠(yuǎn)端，以便能從視頻序列中更有效地檢測(cè)運(yùn)動(dòng)信息，提取運(yùn)動(dòng)特征，從而實(shí)現(xiàn)各類應(yīng)用，如對(duì)象跟蹤、動(dòng)作識(shí)別等，使其具有實(shí)際應(yīng)用價(jià)值，推進(jìn)仿生動(dòng)作識(shí)別道路的發(fā)展.

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3D Spatio-Temporal Computational Models of V1 Simple Cells

LiuHaihua,HuYan

(College of Biomedical Engineering, South-Central University for Nationalities, Wuhan 430074, China)

AbstractWe have built a three-dimensional spatio-temporal computational model that can detect motion information from video sequences, which also called combination of respective field(3D CORF). This model simulates V1 simple cells' main properties. The model fully takes advantage of the mapping relationship between dorsal lateral geniculate (LGNd) cells and V1 and then raises a motion information detection method of LGNd cells with inseparable space and time. It also builds sub-units which can show the combination properties among several LGNd cells' responses. At last, it presents a method of application of geometric average in the space, weighting average in the time, to accurate the combined responses of sub-units in the given field. Series of the processings above achieve the goal that simple cells' detection to motion information. Test results have indicated that suggested 3D CORF model can better reflect real simple cells' properties, and has better robust than existing three-dimensional computational model, such as 3D Gabor model.

Keywordsmotion detection; combination of respective field; V1 simple cell; LGNd; spatio-temporal properties

收稿日期2016-04-03

作者簡(jiǎn)介劉海華(1966-)，男，教授，博士，研究方向：圖像處理與模式識(shí)別，E-mail:lhh@mail.scuec.edu.cn

基金項(xiàng)目國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(9130102，60972158)

中圖分類號(hào)TP391.4

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼A

文章編號(hào)1672-4321(2016)02-0072-07