図領域検出の神経細胞(Border-Ownership (BO) 選択性細胞)の計算モデルについて。
（4月21日 Sakaiらのモデルの資料を更新
6月15日 Sakaiらのモデルのサンプルプログラムを追加）
Border-Ownership選択性細胞とは
物体（図）と背景（地）の境界である輪郭から見て、どちら側に物体が存在するのか？
言い換えると、輪郭を所有しているのはどちら側の物体なのか？
これが物体検出の最も基礎となる情報となります。
この「輪郭がどちら側に所有されているのか」という事を「境界所有」、Border-Ownership (BO)と呼びます。
BOを検出していると考えられている神経細胞が中低次の大脳視覚野で発見されています。
(Zhou, et al., 2000, Journal of Neuroscience)
また、この細胞の反応特性を再現するモデルも提案されています。
例）
Nishimura, et al., 2006, Journal of Cognitive Neuroscience.
SakaiらのBO細胞の計算モデル
BO細胞の反応は、初期視覚V1が検出した輪郭を統合することにより発生すると考えられています。
Sakaiら(Sakai, et al., 2012)は、周囲変調と呼ばれる神経細胞の特性に着目したモデルを提案しました。
このモデルは、V1で検出された輪郭を多様なシナプス結合に基づき統合する計算モデルです。
詳しい説明はこちら。
モデルのサンプルプログラムはこちら。