「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: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。
* 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)でこの作業を平行して行う(画像処理の分野でのmulti-scale representationに対応) 。
* 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)。


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