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「サリエンシー」の版間の差分
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→サリエンシー・マップ(saliency map)
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サリエンシー・マップの機能的な特徴としては以下の二つがあげられる。 | サリエンシー・マップの機能的な特徴としては以下の二つがあげられる。 | ||
* | * 平行処理（並行でしょうか？）：特徴統合理論からの影響を受けているため、サリエンシーはまず各特徴ごとに計算されて、特徴マップを作る。 | ||
* Winner-take-allルール：これら複数の特徴マップが足しあわされて計算されたサリエンシー・マップの中からいちばんサリエンシーの高い部分が選択される。 | * Winner-take-allルール：これら複数の特徴マップが足しあわされて計算されたサリエンシー・マップの中からいちばんサリエンシーの高い部分が選択される。 | ||
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* 各特徴ごとのサリエンシーを計算するため、center-surround抑制を用いる。 | * 各特徴ごとのサリエンシーを計算するため、center-surround抑制を用いる。 | ||
* さまざまな解像度(pyramids) | * さまざまな解像度(pyramids)でこの作業を平行（並行でしょうか？）して行う(画像処理の分野でのmulti-scale representationに対応) 。 | ||
* 以上の操作を繰り返して正規化する(iterative normalization)。 | * 以上の操作を繰り返して正規化する(iterative normalization)。 | ||