20120408発表資料
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Why The Brain Separates Face Recognition From Object Recognition
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20120408発表資料
- 1. NIPS2011読み会発表資料 Why The Brain Separates Face Recognition From Object Recognition Takuya Minagawa
- 2. 概要 “Why The Brain Separates Face Recognition From Object Recognition” J.Z.Leibo, J.Mutch and T.Poggio (@MIT) 「なぜ、脳は顔認識と物体認識の回路を分けたの か？」 脳には顔に対して選択的に反応する領域がある。それは なぜか。 解剖学的な観点ではなく、計算モデルの観点から、説明を 試みる 結論： 視点の変化や照明の変化にロバストな認識を行うために、回 路を分ける必要があった。
- 3. 概要 脳の視覚皮質の画像処理プロセス 顔に選択的に反応する領域 視覚皮質の計算モデル（HMAXモデル） 視点/照明変化のためのHMAXモデルの拡張 拡張HMAXモデルによる顔/物体認識実験 結論：なぜ顔認識を分けたのか？
- 4. 視覚皮質の画像処理プロセス 背側経路(dorsal stream) 腕を伸ばして何かを掴むな どの際に利用される、行動 に関わる経路。”Where”経 路 腹側経路(ventral stream) それが犬か、猫か、などを 認識する、知覚に関わる経 路。”What”経路
- 5. “瞬間的な認識”の画像処理モデル 霊長類は、目や注意の動きが起こらない程度の短い 時間（100msec）画像を見せただけで、認識すること ができる。 瞬間的な認識(Rapid Categorization)では腹側経路の フィードフォワードパスのみ使用される 画像が十分な時間提示された場合、「注意」が働きフィー ドバックパスが活性化される。 色情報は瞬間的な認識においては重要ではない。
- 7. 腹側経路の階層構造
- 8. 腹側経路の階層構造 階層が上位に位置するほど、複雑な刺激に対して選択 性を持つようになる。 階層が上位になるほど、位置、サイズなどに対する普遍 性が上がる。 カバーする受容野の大きさも同時に広くなる。 上位の階層ほど可塑性が高い。 学習に対して早く柔軟に対応する。
- 9. 顔に選択的に反応する脳の領域 マカクザルの脳 個人の顔に選択的に反応 顔の向きに選択的に反応 向きの違いには反応せず
- 10. 視覚皮質の計算モデル Hubel & Wieselの階層モデル： 単純型細胞(Simple Cell) ある形状に対して選択的に反応 複雑型細胞(Complex Cell) 単純細胞からの出力を受け取る。 位置とスケールの選択性を除去する。 単純型細胞と複雑型細胞で交互に処理される。
- 11. 単純型細胞 ある特定の信号(位置、大きさ、 形状)に対して最も強く反応する。 テンプレートマッチング 信号の形が変わると、それに 伴って反応も減っていく。 ガウス関数で近似。 V1において反応する形状の例
- 12. 複雑型細胞 ある領域内、あるスケール範囲内にある、同一の形状に 対する選択性を持つ単純型細胞からの信号受け取る。 そのうち最大の入力を選択する 位置とサイズに対する普遍性実現の例
- 14. 視覚皮質の計算モデル（HMAXモデル） Machine Learning C2 S1, S2: 単純型細胞 Max C1,C2: 複雑型細胞 S2 S1 & C1≒ V1 & V2 Tuning S2 ≒ PIT C1 C2 ≒ PIT & AIT Max Machine Learning ≒ AIT S1 & PFC Tuning
- 15. 視覚皮質の計算モデル（HMAXモデル） Machine Learning S1： C2 入力画像に対し、様々な方向/スケールの Max ガボールフィルタをかける S2 Tuning C1 Max S1 Tuning
- 16. 視覚皮質の計算モデル（HMAXモデル） Machine Learning C1： C2 近傍位置/スケールのS1から入力を受け取 Max り、最大値を出力 S2 Tuning C1 C1 Max Max S1 S1 Tuning
- 17. 視覚皮質の計算モデル（HMAXモデル） Machine Learning S2： C2 C1からの入力と、事前に取得したN個の形 Max 状パッチとの類似度を出力する。 Shape patch S2 Pi Tuning r exp X Pi 2 C1 Max C1 Output X S1 Tuning 形状パッチは事前に学習画像からランダムに 取得しておく。
- 18. 視覚皮質の計算モデル（HMAXモデル） Machine Learning C2： C2 S2から入力を受け取り、各形状毎に全ての Max 位置/スケールで最大の信号を出力する S2 C2 Max Max Tuning C1 S2 Max S1 Machine Learning： C2の出力ベクトル（各形状の最大類似度） Tuning から機械学習を用いてカテゴリを学習。
- 19. 物体の変形への耐性 以下の変形は、どの物体のカテゴリにも共通 位置の変化 スケールの変化 回転（画像平面上） 以下の変形は、物体のカテゴリ毎に見えが違う 向きの変化 照明の変化
- 20. HMAXモデルの拡張 視点に変化に頑健なHMAXモデル • S3/C3層を追加 • S3層は様々な顔の向きのテンプレー トを持つ • C3層では、すべての顔の向きを統合 S/Cユニットの出力モデル w xj n rw ( x) max exp 1 2 t 2 t, j j 1 応答 テンプレート Sユニットへの （位置t） 入力
- 21. 実験 視点変化および照明変化につい て実験 視点変化： S2パッチx2000 S3パッチx10人x71視点 C3ユニットx10 照明変化： S2パッチx80 S3パッチx80人x15照明 C3ユニットx80 パッチ作成に使用した画像と学 習/試験画像は別 学習画像数：１枚 (1-shot learning) 試験画像を入力し、学習画像と の類似度を算出
- 23. 視点変化に対する実験結果
- 24. 照明変化に対する実験（試験/学習画像例） 木 金属 ガラス
- 25. 照明変化に対する実験
- 26. 結論 視覚皮質の腹側経路における生理学の知見に基づいた モデルを用いて、視点や照明に頑健な認識を行うために は、そのカテゴリ専用のモジュール（回路）を構築してや る必要がある。 マカクザルのML/MF、およびAM領域は拡張HMAXモデ ルのC2, S3, C3ユニットに対応する。 顔のような３次元的構造を持つものは、視点の変化に よって見え方が大きく変わるため、独自のモジュールを 持つ必要がある。 顔認識は、専用のリソースを与える必要があるほど重要 人体認識のモジュールも見つかっているが、同様の理由と推 察できる。
- 27. Any Questions?