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人工知能研究のための視覚情報処理

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人工知能研究のための視覚情報処理

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人工知能研究のための視覚情報処理

  1. 1. 人工知能研究のための 視覚情報処理 慶応義塾大学 理工学部 情報工学科 中村 晃貴 全脳アーキテクチャ 若手の会 勉強会 後援:ドワンゴ人工知能研究所
  2. 2. 1 自己紹介 中村 晃貴  慶応義塾大学 理工学部 情報工学科4年 萩原研究室 →代表の大澤さんと同じ研究室  人工知能、機械学習を研究してます  ウェブエンジニアっぽいこともたまにしてます http://miss-sato.com
  3. 3. 動いて見える?ストレスチェック出来る画像まとめ http://matome.naver.jp/odai/2133544395137711901
  4. 4. 3 はじめに “ものを視る”とは私達が想像するよりも はるかに創造的な行為 ↓ 脳の情報処理の創造的な性質を理解することは 人工知能を研究する者にとって不可欠!
  5. 5. 目次 4 人工知能研究者のための視覚情報処理 1. 視覚情報処理の概要 2. 網膜での視覚情報処理  視神経  網膜神経節細胞 3. 中間段階での情報の統合  視覚野の概要  一次視覚野 4. 高次視覚情報処理と認知 5. 視覚情報処理と工学
  6. 6. 視覚情報処理の概要 5 視覚野 下側頭皮質 眼 背側皮質視覚路 https://ja.wikipedia.org/wiki/背側皮質視覚路
  7. 7. 視覚情報処理の概要 6 視覚野 下側頭皮質 眼 腹側経路 物体認識 背側経路 物体の位置を認識 背側皮質視覚路 https://ja.wikipedia.org/wiki/背側皮質視覚路
  8. 8. 7 視覚情報処理の概要 方位 輪郭線 物体認識 低次レベル処理 中間レベル処理 高次レベル処理 色 視差 テクスチャ 奥行き 局所的・単純 大域的・複雑
  9. 9. 8 視覚情報処理の概要 引用:カンデル神経科学
  10. 10. 9 視覚情報処理の概要 方位 輪郭線 物体認識 低次レベル処理 中間レベル処理 高次レベル処理 視差 奥行き 引用:カンデル神経科学
  11. 11. 10 視覚情報処理の概要~まとめ~  視覚情報処理経路は二種類 腹側経路:物体認識 背側経路:物体の位置を認識  異なるレベルごとに 段階的に情報処置が行われる  異なる特徴ごとに 並列的に情報処理が行われる
  12. 12. 目次 11 人工知能研究者のための視覚情報処理 1. 視覚情報処理の概要 2. 網膜での視覚情報処理  視神経  網膜神経節細胞 3. 中間段階での情報の統合  視覚野の概要  一次視覚野 4. 高次視覚情報処理と認知 5. 視覚情報処理と工学
  13. 13. 網膜での情報処理の概要 12 視覚野 下側頭皮質 眼 腹側経路 物体認識 背側経路 物体の位置を認識 背側皮質視覚路 https://ja.wikipedia.org/wiki/背側皮質視覚路
  14. 14. 13 網膜での情報処理の概要 網膜の視覚情報処理の概要 網膜神経節細胞 視細胞 引用:カンデル神経科学
  15. 15. 14 視細胞 視細胞  錐体(cone) 3種類、明るい状況での視覚を担う →色覚をもたらす  桿体(rod) 1種類、暗い状況での視覚を担う 人類の進化 https://ja.wikipedia.org/wiki/人類の進化
  16. 16. 15 視細胞 http://an-immortal-flower.hatenablog.com/entry/2015/03/25/4色型色覚チェックで自分に見える色をチェック!あ
  17. 17. 16 視細胞 http://an-immortal-flower.hatenablog.com/entry/2015/03/25/4色型色覚チェックで自分に見える色をチェック!あ
  18. 18. 17 網膜神経節細胞 網膜神経節細胞  複数の視神経からの電気信号を統合、編集する  視覚像の境界線や 光刺激の時間的変化を強調する働きがある →人間が物体認識をしやすくする  受容野の性質の違いなどにより いろいろな種類に分類される(約20種類) →オン型、オフ型 M型、P型
  19. 19. 18 網膜神経節細胞 感覚系のニューロンの神経応答(多くの場合、神経発火)に 変化を生じるような刺激が提示される空間の領域のこと 受容野 →次のスライドで詳しく説明します
  20. 20. 19 網膜神経節細胞 眼 網膜神経節細胞 ニューロンの活動
  21. 21. 20 網膜神経節細胞 眼 網膜神経節細胞 ニューロンの活動 光
  22. 22. 21 網膜神経節細胞 眼 網膜神経節細胞 ニューロンの活動 光  網膜神経節細胞は受容野が中心ー周辺拮抗型
  23. 23. 22 網膜神経節細胞 眼 網膜神経節細胞 ニューロンの活動 光  網膜神経節細胞は受容野が中心ー周辺拮抗型 視覚像の境界線を強調 ↓ 背景と物体の分離を促進
  24. 24. 23 網膜神経節細胞 オン領域に比較的光刺激 強く反応 オン領域とオフ領域 うちけしあうため 弱い反応 反応 反応
  25. 25. 動いて見える?ストレスチェック出来る画像まとめ http://matome.naver.jp/odai/2133544395137711901
  26. 26. オフ領域にかかる 光刺激が多い ↓ 暗くみえる オフ領域にかかる 光刺激が少ない ↓ 普通にみえる
  27. 27. 26 網膜神経節細胞 網膜神経節細胞の分類  オン型、オフ型  網膜神経節細胞の受容野は 中心ー周辺拮抗型  中心が興奮性、周辺が抑制性:オン型 中心が抑制性、周辺が興奮性:オフ型
  28. 28. 27 網膜神経節細胞  M型、P型細胞  受容野が広く、反応が一過性:M型細胞 受容野が狭く、反応が持続的:P型細胞 光刺激の時間的変化を強調 ↓ 物体の動きを強調
  29. 29. 28 網膜神経節細胞 光 P型細胞 M型細胞 引用:カンデル神経科学
  30. 30. 29 網膜~まとめ~  視細胞が光を電気信号に変換し その後神経節細胞が編集  神経節細胞は視覚像の境界線 光刺激の時間的変化を強調 中心ー周辺拮抗型の受容野:境界線を強調 M型細胞:刺激の時間的変化を強調
  31. 31. 目次 30 人工知能研究者のための視覚情報処理 1. 視覚情報処理の概要 2. 網膜での視覚情報処理  視神経  網膜神経節細胞 3. 視覚野での情報の統合  視覚野の概要  一次視覚野 4. 高次視覚情報処理と認知 5. 視覚情報処理と工学
  32. 32. 視覚野での情報の統合 31 視覚野 下側頭皮質 眼 腹側経路 物体認識 背側経路 物体の位置を認識 背側皮質視覚路 https://ja.wikipedia.org/wiki/背側皮質視覚路
  33. 33. 視覚野での情報の統合 視覚野の情報処理の概要 引用:カンデル神経科学
  34. 34. 視覚野での情報の統合 視覚野の情報処理の概要 輪郭統合、面分割 運動の空間情報 色や物体の形 物体表面の性質 背側経路: 腹側経路: 引用:カンデル神経科学
  35. 35. 34 視覚野での情報の統合 視覚野は6層構造  より上位の領野へ向かう 2-3層(一部5-6層)から4層への 上行性接続  より下位の領野へ向かう 2-3層、5-6層から1、5-6層への 下行性接続  同層間における長距離の平行接続 https://www.nips.ac.jp/scinfo/kaisetsu.htm
  36. 36. 35 視覚野での情報の統合 視覚野は6層構造  より上位の領野へ向かう 2-3層(一部5-6層)から4層への 上行性接続  より下位の領野へ向かう 2-3層、5-6層から1、5-6層への 下行性接続  同層間における長距離の平行接続 ベイジアンネットワーク BESOMモデル などでモデル化(前回の発表) https://www.nips.ac.jp/scinfo/kaisetsu.htm
  37. 37. 36 一次視覚野(V1) 一次視覚野(V1)  網膜からの情報を受け取り 視覚野内で最も低次の情報処理を担う  視覚皮質のニューロンはある特徴に対し 選択的に反応する eg)色、方位  似たような特徴選択性を持つ ニューロンが集まりコラム構造を形成している
  38. 38. 37 一次視覚野(V1)  コラム構造 似たような性質を持つニューロンでコラムを形成 →情報処理のスピードアップ 脳の容積の有効利用 eg)方位コラム 眼優位性コラム すべてのコラムが結合し ハイパーコラムを構成 引用:カンデル神経科学
  39. 39. 38 一次視覚野(V1) 外側膝状体細胞 (方位選択制無し) V1の方位コラムの ニューロン 一次視覚野での情報処理 →“輪郭線の抽出”を例にあげて説明します  方位選択制 引用:カンデル神経科学
  40. 40. 39 一次視覚野(V1) 方位選択制細胞の分類  単純型細胞(simple cell) 特定の位置における、 特定の方位を持つ線状の刺激に反応  複雑型細胞(complex cell) 複数の単純型細胞からの入力を受け、 受容野内のあらゆる範囲における 特定の方位を持つ線状の刺激に反応する →複雑型細胞は特徴の位置ずれを吸収する役割 eg)ネオコグニトロン 引用:カンデル神経科学
  41. 41. 40 一次視覚野(V1) 方位→輪郭線 引用:カンデル神経科学
  42. 42. 41 一次視覚野(V1) 方位→輪郭線 引用:カンデル神経科学
  43. 43. 42 一次視覚野(V1)  あるV1の方位選択制ニューロンの 受容野を で表す  受容野内の光刺激はほぼ同じ ↓ しかし下の画像の方が ニューロンの反応は強い  この現象は“コラム間の水平接続” によるもの 引用:カンデル神経科学
  44. 44. 43 一次視覚野(V1) コラム間の水平接続  離れた位置にある(受容野の異なる) 似た特徴選択性のあるニューロン同士を接続 引用:カンデル神経科学
  45. 45. 44 一次視覚野(V1)  同じ最適方位を持つニューロンの 受容野を で表す  これらのニューロンは 水平接続されている  それぞれが最適方位にあう光刺激 により反応 ↓ 水平接続されているため 反応を強め合う 引用:カンデル神経科学
  46. 46. 45 視覚野の情報の統合~まとめ~  視覚野はV1~V5野の各領野に分かれていて、 段階的により高次の情報処理を行っている  視覚野は6層構造  一次視覚野では同じような性質のニューロンが 集まりコラム構造を形成している  視覚野の同層間の水平接続は 比較的広い範囲の視覚情報の統合に関わっている
  47. 47. 目次 46 人工知能研究者のための視覚情報処理 1. 視覚情報処理の概要 2. 網膜での視覚情報処理  視神経  網膜神経節細胞 3. 視覚野での情報の統合  視覚野の概要  一次視覚野 4. 高次視覚情報処理と認知 5. 視覚情報処理と工学
  48. 48. 下側頭皮質と認知 47 視覚野 下側頭皮質 眼 腹側経路 物体認識 背側経路 物体の位置を認識 背側皮質視覚路 https://ja.wikipedia.org/wiki/背側皮質視覚路
  49. 49. 下側頭皮質と認知 下側頭皮質の役割  視覚野で解析された視覚特徴(輪郭、色など)から 物体の認知を行う →複雑なパターンに反応する  視覚野以外からも入力を受ける 他の感覚、記憶、注意などからも 認知機構は影響を受ける 48
  50. 50. 下側頭皮質と認知 下側頭皮質の構造  V1と同様機能コラムを構成する 似たパターンのコラムは集まり ハイパーコラムを構成  後部下側頭皮質と前部下側頭皮質に分類 49
  51. 51. 引用:カンデル神経科学
  52. 52. 51 下側頭皮質と認知 下側頭皮質の領域の分類  後部下側頭皮質 入力された視覚特徴を“感覚表現”に統合  前部下側頭皮質 物体の“感覚表現”を物体の意味、機能等の 知識、概念と結びつける
  53. 53. 引用:カンデル神経科学
  54. 54. 53 下側頭皮質と認知~まとめ~  コラム構造 似たような刺激特性をもつニューロンが集まる  後部下側頭皮質と前部下側頭皮質に分類 後部下側頭皮質は視覚要素を“感覚表現”に統合、 前部下側頭皮質は物体の“感覚表現”を物体の概念と 結びつける
  55. 55. 目次 54 人工知能研究者のための視覚情報処理 1. 視覚情報処理の概要 2. 網膜での視覚情報処理  視神経  網膜神経節細胞 3. 視覚野での情報の統合  視覚野の概要  一次視覚野 4. 高次視覚情報処理と認知 5. 視覚情報処理と工学
  56. 56. 55 視覚情報処理と工学 ガボールフィルタ  ガウス関数と正弦波の積 https://ja.wikipedia.org/wiki/ガボールフィルタ
  57. 57. 56 視覚情報処理と工学 ネオコグニトロン C細胞層 特徴の位置ずれを吸収 S細胞層 特徴を抽出 http://uran.donetsk.ua/~masters/2014/fknt/tkachuk/library/article6.htm
  58. 58. 57 視覚情報処理と工学 ネオコグニトロ K. Fukushima, Neocognitron: A self-organizing neural network model for a mechanism of pattern recognition unaffected by shift in position, Biological Cybernetics, vol. 36, pp. 193-202, 1980
  59. 59. 58 視覚情報処理と工学 CNN(convolutional neural network) LeNet [LeCun et al. 1986~98]
  60. 60. 59 視覚情報処理と工学 CNN(convolutional neural network) 畳み込み層 →フィルタを畳み込んだ値を次の層の特徴マップへ送る
  61. 61. 60 視覚情報処理と工学 CNN(convolutional neural network) プーリング層 →ある範囲内の情報を統合し次の層の特徴マップへ送る (しばしば最大値を選択:maxプーリング) →
  62. 62. 61 視覚情報処理と工学 CNN(convolutional neural network) http://ohzawa-lab.bpe.es.osaka- u.ac.jp/resources/text/KisokouKoukai2009/Ohzawa20 09Koukai04.pdf
  63. 63. 62 視覚情報処理と工学 Deep learning Googleの猫[2012] Quoc V. Le Building et al. 2012 High-level Features Using Large Scale Unsupervised Learning
  64. 64. 63 視覚情報処理と工学 Convolutional RBM https://deeplearningworkshopnips2010.files.wordpress.c om/2010/09/nips10-workshop-tutorial-final.pdf
  65. 65. ご清聴ありがとうございました

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