视皮层超柱结构的自组织网络模型

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1、视皮层超柱结构的自组织网络模型+危辉(北京航空航天大学计算帆系北京100083)何新责(北京系统工程研究所北京100101)摘娶在视皮培的初级皮层区中，有许多非常规整的桂形功能结构．它们形成的局域网络具有抽取视图像中最基本的微小特征的计算能力。相邻视神经细胞闻的侧抑制机制和神经细胞的感受野为实现这样的并行计算能力提供了保证．并且视皮层的这种等级组构为许多心理现像提供了生理解释，这ai仅对模式识别、计算机视觉有重要的价值．而且对人工智能系统的知识获取和知识表示都具有非常重要的意义，本文通过构造一个金字塔状的

2、神经蹰络层次模型，来对模拟视网膜的输入点阵信息进行运级加工。在汁算实现上我们使用r无监督的自组织语义映射结构，以使模型具有一定的自适应能力。本文对模式识别、知识获墩、表示与应用取认知观点，强调的是认知心理功能的计算依托和生理基础．也即“解释智能”的思想。关键词神经视觉初级皮屠区自组织映射网络物体识辨知识表示1计算机视觉与神经视觉1．1计算机视觉计算机科学领域的计算机视觉分支是一个年轻的分支。80年代初Mart的计算机视觉理论的提出，把计算机视觉的研究水平提高到了一个新的层次。视觉计算理论认为，对于视觉系统

3、这样复杂的信息加工系统，必须从三个不同的层次上加以研究和理解：(1)计算理论，研究计算的目的是什么?为什么这一计算是合适的?执行这一计算的策略逻辑是什么样的?(2)表示和算法，研究如何实现这个计算理论?输入、输出表示是怎样的?为实现表示问的变换应当采用什么算法?(3)硬件实现，研究在物理上如何实现这种表示和算法?然而，作为一个研究学科而言，计算机视觉似乎还不存在一个基本的理论框架【吴健康，肖锦云，1993】。Mart提出了视觉信息的三个表达层次，从认知、数学和实验方面完整地论述了原始草图的零交叉方法，论述

4、了由体视恢复结构的方法，因此，该理论是有其深刻和系统的一面的。但是，我们不能不看到Man"理论的不足之处：首先，视觉信息是一种信息，如何从数学的角度严格地描述这种空间信息，Man"没有触及；其次，Mart较为充分地研究了早期视觉，至于视觉的高层次，即视觉知识的表‘丰谦题得到国家智能机研宄开发中心井行处理机曙光iooG的技术直持，并获得国家岛性能计算基金970064号和国家自然羊f学基金6970500[弓的瓷助．危辉一博士生、研究方向为人工智目￡理论．认知锚梅．计算机视觉．模式识别．知识工程．何新贵．研究员

5、．博士生导师．研究方向为数据库，人工智能，模糊知识处理．·J44·达、使用、基于视觉知识的识别等等，Marr自己也承认，这方面尚需认知学提供解答，他还未论及。总体而言，目前的计算机视觉还是较重地体现r图像处理的咏道。但其对视觉过程的“广义图像表示、分割图像表示、几何表示、关系表示”信息表达方式的描述[Ballad&，Brown，1982】，考虑了认知心理过程。因而计算机视觉的研究对人工智能的贡献决不仅是图像理解、景物识别等，其对知识获取和知识表示的研究也是极深入和本源性的。在计算机视觉中，有几种水平的信息

6、处理：低级视觉，从光强度阵列中抽取基本特征：分割，对线条、区域之类较高级的特征以及表面的方向和闶含形状等信息进行抽取；高级视觉，依据领域特定的知识构成对景物的描述。参见嘲1，对比计算视觉和神经视觉的不同模型，虽然从将视信息的细节数据上升到抽像的表示这样一个转化和再组织过程来看，生物视觉过程在“从信号到符号”这样一个范型的高度上和经典的计算机视觉过程基本相似，但两者所使用的计算结构完全不同．前青具有极往的实时性，，对计算机视觉而言，其难点在：三维景物投影到二维图像．深度信息丢失；图像像素的亮度是许多因素混合

7、成作剧的结果，在图像上很难区别开各种因素；理解需要先验知识；心理学、生理学基础知识的一度缺乏；计算量很大[Cohen＆Feigenbaum．1983】。当前计算机视觉采取的技术与人视觉当然是相差极人。对于人视觉机制的研究不断取得进展，而计算机视觉却遇到不小的困难【赵南元，1994】。我们认为通过对人视觉的研究，借助于神经生理和认知心理理论，完全可能找到一些新的突破点。1．2感受野与侧抑制的联合数学模型视网膜的各种神经元呈现不同形式的感受野(神经细胞的感受野：在光照视网膜此fx．域时该神经元有反应)。在感觉

8、信息加。I。的科学实验qJ，还证实了一个很最要陷机制：侧抑制一一个细胞的活动可以被其邻近的细胞活动所改变。(从交错的神经细胞突触和视网膜各层间细胞的结构形态学来看，这～点所容易接受的)。在理论卜这’‘点是简单的，它反映着一个抑制过程的操作，这过程使一个细胞的反应从另～个的反麻中减去：计算两种输入之蚓的j笙。这种简单性只是表面的，它提供了全部计算能力，以便把落在箨感受器上的复台光模式转变为抽像安排的、最终要送到脑高级中枢区的感觉