JPS63501905A - 境界輪郭システム及び境界を検出しかつ規定する方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるため要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 機械視覚のための神経網 政府の遁肱 米国政府は、ＡＦＯ３Ｒ８５−０１４９とＤＡＡＧ−２９−に−００９５の政府 契約の下で本発明に対し権利を有する。

Ｋ浪座尻 これは、１９８５年１１月２７日出願の米国出願第８０２．７７７号の一部継続 出願である。参照によりここに編入された他の関連出願は、ｒ項類（Ｃａｔｅｌ ？ｏｒｙ）聴取と認識の神経勧学：注意、記憶着生（ＭｅＩＩ！ｏｒｙＣｏｎｓ ｏｌｉｄａｔｉｏｎ）と記憶消失」ど題する１９８５年１１月２７日出願の米国 第８０２．５７６号、「音声と言語コード化の神経勧学：発達プログラム、知覚 分類、と短期記憶に対する競合」と題する１９８５年１１月２７日出願の米国第 ８０２．４７９号、と「連想学習（ＡｓｓｏｃｉａｔｉｖｅＬｅａｒｎｉｎｇ） により動作パラメーターを自己キャリプレートすることができるロボットに対す る大規模並列実時間網アーキテクチャ−」と題する１９８５年１２月１２日出願 の米国第８０８．０５５号である。

艮逼巳坂撫 次の出版物が、本発明の特徴を記載しており、参照によりここに編入される。

グロスベルブ、Ｓ、とミンゴラ、Ｅｏ、「形式知覚の神経勧学（Ｎｅｕ−ｒａｌ 　Ｄｙｎａｍｉｃｓ）　：境界完成、錯覚図、とネオン・カラー拡散」、必温ス チャー、境界、と発生区分化」、知宜上椅控撫風７．３８　（２）、１４１−１ ７１、（１９８５）。

グロスベルブ、Ｓ、とミンゴラ、Ｅｏ、「神経勧学と陰影による形状」、ユＺ回 五二２二掠鴬、グラフィックス　と　像　理　１９８６年７月。

艷東技が 本発明は、コンピューター視覚システムと人工知能システムにおいて使用される 実時間画像処理システムに関する。多量の調査作業と研究が、生物学の視覚シス テムを理解する試みに費やされた。そのような理解によって得られた知識の本質 的価値とは別に、得られた知識は、光電子装置とコンピューター・データ処理技 術の組み合わせにより生物学視覚システムをシミュレートするための人工の機械 を製造するために適用され、これにより生物学視覚システムにおいて固有な有効 性を達成することが希望されている。

本発明の開発となった研究は、特に、どのようにして知覚分類が、生物学視覚シ ステム情況において行われるかの理解に向けられている。

視覚システムは、光学入力を、知覚された輪郭又は境界によって分離された領域 に区分化する。視覚処理におけるこの急速で、見たところ自動的な、初期段階は 、主に多数の知覚された領域が、光学入力において、明らかな相関関係を有さな いので、特性を記述することが困難である。

輝度のパターンにおける輪郭は、一般に、輝度における空間的不連続として規定 される。しかし、通常充分であるが、そのような不連続は、知覚された輪郭を維 持するために、決して必要ではない、視覚輪郭によって分離された領域は、また 、テクスチャー質（方位、形状、濃度、又は色等）における統計的差、異なる不 均衡の要素の両眼の一致、表示を移動する際のテクスチャー要素の添加と削除、 及び古典的「主観的輪郭」、の存在において発生する。今述べた知覚された輪郭 のタイプが、輝度輪郭によってトリガーされたものと同じ視覚プロセスに関与す る程度は、前者が後者と同様に確かに知覚的に現実でありかつ一般に鮮明である が、明らかには分からない。

場面入力の視覚システムの区分化（ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ　）は、しばしば 「前注意（ｐｒｅａｔｔｅｎｔｉｖｅ）　」と記述される方法により、その入力 の全領域に渡って急速に行われる。即ち、主体（ｓｕｂｊｅｃｔ、ｓ）は、一般 に、露出時間が短い時（２００ミリ秒以内）堅実な方法で、かつ境界が発生しそ うな表示において領域の先行知識なしに、境界を記述する。こうして、そのよう な表示に対する境界抽出（ｂｏｕｎｄａｒｙ　ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ）の理論的 説明では、初期「データ駆動（ｄａｔａ　ｄｒｉｖｅｎ）　Ｊプロセスが、どこ で発生しても、急速に境界に収束する方法が明らかにならなければならない。

テクスチャーについての実験的作業の第２の調査結果は、テクスチャーの区分化 プロセスは極めて文脈依存（ｃｏｎｔｅｘｔ−９ｅｎｓｉｔｉｖｅ）であるとい う第１の調査結果の意味を複雑にする。即ち、与えられた位置における与えられ たテクスチャー要素は、それを取り囲むものに依存して、いろいろな大分類の一 部となる。実際、与えられた位置における要素の作用についての正確な決定でさ え、近くの位置におけるパターンに依存する。

視覚の知覚（ｖｉｓｕａｌ　ｐｅｒｃｅｐｔｉｏｎ）を理解し、かつ高速対象認 識システムを設計する際の困難の最大の原因の１つは、知覚単位のそのような文 脈依存性である。ゲシュタルト主義者（Ｇｅｒ、ｔａｌｔｉｓｔｓ）の研究以来 、縁位置、不均衡、長さ、方位、及びコントラストの如き場面の局所的特徴は、 知覚的に曖昧であるが、これらの特徴の組み合わせは、区間又は同地間の明確な 分離を生成するために、知覚器によって迅速に分類されることが広く認識されて きた。実際、テクスチャーの場面内の図は、しばしば、地から「飛び出る（ｐｏ ｐ　ｏｕｔ）　Ｊように見える。観察者が、場　′面内で「局所的（ｌｏｃａｌ ）　Ｊ特徴を知覚的に分類する・ための「発生（ｅｍｅｒｇｅｎｔ）　Ｊ特徴は 、場面内のテクスチャー要素の全体的構造を感知する。

局所的特徴よりもむしろ、これらの発生知覚単位が、場面を分類するなめに使用 されるという事実は、科学的混沌の可能性を有する。すべての場面が、それ自身 の文脈依存性単位を規定するならば、多分、対象の知覚は、場面の扱いにくい分 類とそれらの唯一の知覚単位によってのみ記述される。ゲシュタルト主義者の偉 人な業績の１つは、多数の興味深い例を組織するために役立つ知覚分類について の規則の短いリストを提案することであった。先駆者の仕事においてしばしばそ うであった如く、規則は、常に従われるわけでも、また徹底的でもなかった。規 ｐＬ１に対する正当化は、明白なもっともらしさ以外には与えられなかった。実 際の応用に対してさらに重要なことには、有効な計算アルゴリズムが、規則の事 例を示すために与えられなかった。

これらの貢献の集合的効果は、考慮される必要がある主要特性を識別したテクス チャー分類についての洗練された実験上の文献を提供することであった。達成さ れなかったことは、知覚分類の特性の背後にある設計原理と機構の深い分析であ る。言い換えれば、欠けているものは、テクスチャー分類と、テクスチャー要素 が実時間で容易に分限される図と地に分類される方法を動的に説明する計算枠組 みに対する存在理由であ現在の理解におけるこのギャップの１つの表明は、人工 知能の研究者によって開発された画像処理モデルに見られる。このアプローチに おいて、曲線は、テクスチャー分析とは異なるモデルを使用して分析され、そし てテクスチャーは、表面の分析とは異なるモデルを使用して分析される。これら のモデルはすべて、１９世紀中に視覚の知覚を研究するために使用された表面法 線、曲率、及びラプラシアンの如く幾何学的考えを使用して構築されるにれらの 幾何学的考えは、最初は、物理的プロセスの局所的特性を分析するために発展し た。対照的に、視覚システムの文脈依存機構は、場面画像内の局所的Ａ度差に還 元されない図の知覚表象を形式的に総合する。そのような発生特性は、局所的幾 何学変形の単なる効果ではない。

魚咀Ω促丞 極めて最近、１９世紀の幾何学的考えは、生物学視覚システムを有効にする設計 の特性を記述するために、基本的に不適当であることが分かった。この言明は、 場面画像の幾何学的特性の局所釣針′ＪＬ（ｌｏｃａｌ　ｃｏｍｐｕ−ｔａｔ　 ｉｏｎ　）に依存しない新機構の発見から生じた。むしろ、これらの機構は、相 互作用する神経中位（ｎｅｕｒｏｎｓ）の非常に大きなｗ４　（ｒ；ｅｔｕ＋ｏ ｒｋ　）内の並列かつ階層的相互ｆｔ＝用によって規定される。発明により、こ れらの相互作用は・、テクスチャー、境界と発生区分化を認識する際に、生物学 システムの網相互作用をシミュレートする方程式のセットによって規定される。

これらの方程式が計算する視覚特性は、局所的変換ではなく、網相互作用から現 れる。

分析の驚くべき結果は、場面の縁（ｓｃｅｎｉｃ　ｅｄｇｃｓ）がどのように内 部的に表現されるかについての生物学的に関連した理解を達成するために必要と される同じ機構が、また、テクスチャーの画像、なめらかに陰影のつけられた画 像、とそれらの結合に識別力を有して応答するということである。

発明の方法と装置は、−ｍに、機械視覚システムに対して、シミコレートされた 神経網の境界輪郭システムを含む、視覚システムは、２つの並列輪郭抽出処理を 含む、即ち、本発明の境界輪郭システム（Ｂｅシステム）と特徴輪郭システム（ ＦＣシステム）である。発明のＢｅシステムは、画像を規定するピクセル値のマ トリックスの形式で前処理されたビクセル情報を受け取る。そのようなピクセル 情報に基づいて、Ｂｅシステムは、画像において知覚的に重要であると考えられ る知覚領域の境界を規定するＢＣ信号を生成する。ＦＣシステムは、同じビクセ ル情報を受け取り、そして境界輪郭信号によって規定された知覚領域に広がる特 徴特質、即ち、色又は輝度、を規定する特性を記述するための輪郭信号を生成す る。

Ｂｅシステムは、指向コントラスト感知フィルター（ＯＣフィルター）、２つの 競合段階、協同段階、及び方位フィードバック・ループを含む。

ＯＣフィルターは、Ｎ個の指向マスクの族又は伸長受容フィールド（ｅｌｏｎｇ ａｔｅｄ　ｒｅｃｅｐｔｉｖｅ　ｆｉｅｌｄｓ）を含む配列を具備し、各マスク 族は、処理される画像に関して、それぞれのノード位ｆ（ｉ、ｊ）に対応する。

族（ｆａｍｉｌｙ）内の各Ｎマスクは、画像に関する縁方位（垂直、水平、４５ 度等）の異なる帯域に対応する。各マスクは、マスク重み（ｍａｓｋｗｅｉｇｈ ｔｓ）関数と、マスク重み関数によってサンプルされた領域におけるコントラス トの分布との一致の程度に比例する出力信号を提供するために、所定の指向空間 的重み関数によりビクセル輝度を重み付は又はコード化する９例えば、垂直指向 のマスクは、受容フィールド内に明対暗の垂直縁がある時強い応答と出力を有す る傾向がある。

ＯＣフィルターの第１段階において、各指向マスクは、視覚場面における位置、 方位、コントラスト量とコントラスト方向に感知又は応答する。

コントラストの方向に非感知のマスク出力を獲得するために、各Ｎマスクの２つ のサブセットが、各位置と方位に対応して提供される。１つのサブセットは、明 対晴のコントラストにのみ応答する。他は、暗対明のコントラストに応答する。

類似した位置と方位であるがコントラストの反対方向に応答する指向マスクのサ ブセットの出力は、連続する競合段階に対して入力刺激信号を提供するために合 計される。族内の各マスクは、画像に関して異なる方位（ｋ＞に対応する空間的 伸長の重み関数を提供し、これによりマスク重み関数とマスク重み関数によって 交差されるか又はサンプルされる画像の領域におけるコントラストの分布との間 の一致の程度に比例する出力信号を生成する。この重み付けられた信号は、連続 する競合段階の第１段階に対する入力信号であり、そしてコントラストの方向に 非感知であるが、ｉとｊが空間的位置を表記し、ｋが方位を表記する時、各ノー ド（ｉ、ｊ、ｋ＞においてコンｌ−ラスト量に比例する。こうして、垂直境界輪 郭は、固定場面位置において、閉封垂直、明対暗の縁、又は閉封垂直、暗対明の 縁のどちらかによって活動化される。

競合段階（ｅｏｍｐｅｔｉｔｉｒｅ　ｓｔａｇｅ）は、一般に、近接、即ち近く のノードの間の方位特定の競合の２つの連続段階を含む、第１段階において、競 合は、同じ方位に調整される近傍泣面におけるノードの間である。注意：網用語 と生体セル用語の間の密接な類似のために、ノードとセルの・　用語は、全体を 通して交換して使用される。第１競合段階において、マスク出力信号が結合され る網ノードの配列が、提供される。ＯＣフィルターにおける与えられた又は固定 の方位にのノード（１、ｊ）におけるマスク信号は、競合段階においてノード位 ｆｉ、ｊにおける同方位にの信号を誘発又は刺激する傾向があるが、近傍又は近 くのノード位置における同方位の信号を抑制又は否定する傾向がある。

第１競合段階からの出力信号は、第２競合段階を形成する網ノードの第２配列に 対して入力を形成する。この及びすべての後続の段階において、ノードは、位置 ｉ、ｊと方位ｋに対するコード化（ラベル化）に関して、第１競合段階のノード に一対一に対応する。しかし、第２競合段階において、各方位にの入り信号は、 第２競合段階の各位ｚｔ、ｊにおける方位ｐ＃にの入り信号を抑制する傾向があ る。こうして、例えば、垂直方位を示す第１競合段階からのノード信号は、第２ 競合段階における垂直指向のノード信号を活動化する傾向があり、そして同じ位 置におけるすべての他の方位を抑制する。さらに、第１競合段階からの位置（ｉ 、ｊ）における出力信号が方位ｋを示すならば、ｋに直交する垂直の方位にの出 力信号は、第２段階における他の方位よりもより強く抑制される。また、第２競 合段階における与えられた方位Ｋが抑制されるならば、直交又は垂直の方位には 、脱抑制（ｄｉｓｉｎｈｉｂｉｔ、ｅ　）される傾向がある。標準化プロセスは 、与えられた位ｉ（ｉ、ｊ）に対する全方位から起こるアクティビティ全体の供 給源が制限されることを保証する第２競合段階において行われる。

このため、第２Ｂ合段階の出力の値は、その位置における他の活動化方位のすべ ての合計に関する与えられた活動化方位の比率に比例する。

協同段階は、最も複雑で、かつ計算的に集中した段階である。協同段階は、また 、位置（ｉ、Ｊ）と方位（ｋ＞に関して第１又は第２段階の網ノードと一対一に 対応する網ノードの配列を含む、協同段階の関数は、「指向縁（ｏｒｉｅｎｔｅ ｄ　ｅｄｇｅ）　Ｊ又は輪郭を生成することによって、ギャップについての境界 を完成することであり、この場合充分な統計的データが、そのような完成を保証 するためにシステムによって生成される。指向縁とは、ノード（ｉ、ｊ、ｋ）の 間における活動化又はパターンを意味し、この場合はぼ方位ｋにおいて隣接空間 的に整列されたノードのアクティビティは、方位にの個々のノードにおいて最強 となる。

この協同段階において、セル又はノードのセットにおける全体アクティビティ・ パターンは、それ自身の整合を試み、その結果支配的なアクティブ方位には、近 接及び遠方の近傍セルの方位と一致する。セルの両側において、整合される多数 の指向セルがあるならば、セルは、そのアクティビティ、即ち、それを取り囲む 同じ又は類似の指向セルに対する出力信号の強度を増加させる。これは、与えら れた方向において方位の運動量を生成する。境界完成（即ち、方位運動量）を保 証する統計的データが、セルの両側に存在するということは重要である。方位運 動量はまた、アクティビティを収容するセルと整合されなければならない。セル 整合と方位は、正確に一致する必要はない、わずかな不一致は、許容される。

不一致の量は、モデル・パラメーターによって決定される。セルが、整合近傍を 「探す」周囲の距離は、また、モデル・パラメーターである。

前述では、第２競合段階の各ノードｉ、ｊ、ｋからの指向コード化信号を網ノー ドの第３配列を含む協同段階に結合することが行われた。協同段階のノードは、 第２Ｍ合段階から発出される信号のセットにおいてコード化された指向ノードの アクティビティの間の長範囲の統計的整合を感知する。「長範囲（ｌｏｎｇｒａ ｎｇｅ）　Ｊとは、２つの競合段階の短範囲相互作用において考慮されたノード の長さの最高数倍の遠方ノードからの信号が、プロセスに含まれることを意味す る。

この重み付け（ｔｍｅｉＢｈｔｉｎｇ）は、協同段階における各処理ノードに対 し２つの分離した長範囲空間的領域（例えば、左及び右領域）において達成され る。こうして、例えば、水平整合の受容協同セルは、セルから競合段階における 対応ノード・セルの左への入力と、セルからそれの右への入力に対して別々の重 み付けられた合計を計算する。

次に、重み付けされた合計は、各領域からの重み付は信号が一定（定数）値を超 えないことを保証するために、変換されるか、又はクリップされる。各側からの 変換された信号は、合計される０合計は、境界完成信号がギャップを満たすこと を保証するために、充分に正の入力アクティビティが、同時に同空間的領域にお いて発生したことを仮定する。合計が一定値を超えるならば、協同ノードは、フ ィードバック信号を提供する。

これらのフィードバック信号は、第２競合段階に渡される前に、第１競合段階の 動作に類似した、オン中心オフ周囲の網によって鋭化される。

各協同ノードからのフィードバック信号は、ＯＣフィルターの指向コントラスト 駆動セルから発し、かつ、感知された長範囲統計的データにより、第２競合段階 においてアクティビティのパターンを修正するために第１競合段階によって変換 された現在する信号と結合される。これは、代わりに、平衡に急速に達するまで 、訂正フィードバック情報になる第２競合段階からの出力を訂正する。

硯例簡厘な哉朋− 第１図は、文脈における発明の境界輪郭システムを示す視覚システムのブロック 図。

第２図は、特徴充填の例を示す図。

第３図は、逆コントラストのカニスザ（Ｋａｎｉｓｚａ　）錯覚正方形の図。

第４図は、境界輪郭規則と特徴輪郭規則の間の差を示す概略図。

第５図は、マスク３０のコントラスト非感知族の方向を形成するために、ＯＣフ ィルター・マスクのサブセットの族の組合せを示す概略図。

第６図は、プロセスの幾つかの段階を示す本発明の境界輪郭システムの、部分的 に破断された、概略的図。

第７図は、使用される記号の一定の詳細を示す第８Ｂ図の一部分の拡大図。

第８Ａ図と第８Ｂ図は、それぞれ、第１０図乃至第１７図において示された発生 分類を生成するために使用された協同アウトフィールド（８Ａ）とインフィール ド（８Ｂ）のコンピューター・シミュレーションの結果を示す図。

第９Ａ図と第９Ｂ図は、それぞれ、第８Ａ図と第８Ｂ図よりもさらに極度な協同 アウトフィールド（９Ａ）とインフィールド（９Ｂ）を示す図。

第１０図乃至第１７図は、テクスチャー分類の基礎をなす境界輪郭システムのプ ロセスのコンピューター・シミュレーションを示す図。

魚朋乏夾丘１ん致バ千二五 ■、システム一般 令弟１図を参照すると、本発明の境界輪郭システムが、全体視覚システムの情況 （ｃｏｎｔｅｘｔ　）において記載される。第１図のブロック図において明らか な如く、輝度、色と形式知覚に関する逆説的実験データを処理するために、２つ の並列システムが視覚システム内に必要とされる。

境界輪郭システム１０（ＢＣシステム）と特徴輪郭システム１２（ＦＣ’システ ム）のこれらの２つのシステムは、初期の処Ｆ１段階において、画像ビクセル情 報から、ＢＣ信号とＦＣ信号と呼ばれる２つの異なるタイプの輪郭感知情報を抽 出する。

第１図において、任意の画像を表現する単眼の（ｉｏｎｏｃｕ　ｆａｒ　）前処 理されたビクセル信号ＭＰは、】６のラベルの付いた画像プロセッサーから、Ｂ Ｃシステム１０とＦＣシステム１２の両方に結合される。ＢＣシステム１０の機 能は、前注意的に［即ち、任意の非画像源から供給された画像についての記憶、 テンプレート、内部記憶期待、又は知識の参照なしに］、これらのＭＰ信号から コヒーレント境界輪郭信号を生成することである。

これらの境界信号は、ＦＣシステム１２と対象認識システム（ＯＲ８）１４の両 方に結合される。ＯＲ８は、更に、トップダウン学習テンプレート信号をＢＣシ ステムに迅速に送信する。これらのテンプレート（ｌｅａｒｎｅｄ　ｔｅｍｐｌ ａｔｅ）信号は、学習情報を使用して、前注意により完成！−た境界構造を修正 する。ＢＣシステム１０は、これらの修正をＦＣシステム１２に渡す。ＢＣシス テム１０からの信号は、ＦＣシステム１２を可視輝度と色の充填が行われる知覚 領域に組織化する。この充填プロセスは、ＭＰ段階１６からの信号によって活動 化される。ＯＲ３は、前に参照した同時係属米国出願第８０２．５７６号とその 一部継続出願において別々に記載され、そしてＦＣ３は、コーエン、Ｍ、Ａ、と グロスベルブ、Ｓ、（１９８４ａ）、「輝度と知覚の神経勧学：特徴、境界、拡 散と共鳴」、社上拵神惣丞ヱ、３６．４２８−４５６、及びコーエン、Ｍ、八、 とグロスベルブ、Ｓ、（１９８４ｂ）、「両眼の共鳴の幾つかの全体的特性：不 均衡一致、充填、と特徴地総合」、ビー・トッドウェルとチー・シーリ（編集） 　、［ＺＩｇ念、ヒルスプール、ＮＪ：アールバウム、において記載され、参照 によりここに編入されている。

２、楓異輪郭二犬上錯立 「錯覚輪郭」の知覚表象−又は、場面画像における一次元輝度の差に対応しない 輪郭知覚表象−と「実輪郭」の知覚表象は、両方共、同じ機構によって総合され る。これは、視覚システムの明白な適応設計にも拘わらず、錯覚輪郭が、視覚知 覚表象において非常に豊富である理由を明確にする。これはまた、せいぜい縁で 可視である錯覚輪郭が、知覚分類と対象認識プロセスに強力な効果を及ぼす方法 を示唆する。

まず、意識のある視覚知覚表象の結合力により、網膜に到達する雑音視覚信号を 対照させることが有益である。例えば、人間において、光は、網膜光受容体に達 する餌に、網膜血管の茂みを通過する９人間観察者の知覚表象はぐ幸なことに、 標準視覚中、１１２Ｉ膜血管によって歪められない。

これは、部分的には、目が外界に関して眼球孔において小刻みに揺れる時、網膜 に関して安定となる画像の知覚を弱める機構の動作による。安定化した血管の知 覚表象を抑制することは、それ自身では、血管によって妨げられがっ区分化され る網膜画像の知覚表象を完成させない。境界は、完成される必要があり、そして 色と輝度は、網膜血管によって引き起こされた画像退化を補償するために充填さ れる。同様な議論は、人間観察者が一般に盲点に気が付かない理由についての考 察から行われる。

観察者は、そのような完成された知覚表象のどの部分が網膜信号から直接に導出 され、そしてどの部分が、境界完成と特徴充填によるのかを区別することができ ない、完成されかつ充填された知覚表象は、通常の専門用語において、［錯覚（ ｉ　ｌ　１ｕｓｏｒｙ　）　Ｊ図と呼ばれる。これらの例は、「実（ｒｅａｌ） Ｊ及び「錯覚３図の両方が、同じ知覚機構によって生成されることを示唆し、そ して「錯覚」図が、知覚分類プロセスにおいて非常に重要である理由を示唆する 。一旦これが理解されると、等しい立場において「実」及び「錯覚」の知覚表象 を取り扱う知覚理論に対する必要性が認識される。

そのような理論において中心問題は、境界完成と特徴充填が、同じか又は別個か のプロセスであることに関する。それらが従う異なる処理規則の特性を記述する ことによって、これらのプロセスが実際には異なることが分かった。

脳は、場面画像から２つの異なるタイプの輪郭情報を抽出する。１色縁（ｃｏｌ ｏｒ　ｅｄｇｅ）　」を含む特徴輪郭は、後続の処理段階において可視輝度及び 色知覚表象を生成する信号を生じさせる。特徴輪郭は、発光体の効果を減するた めに、輪郭感知プロセスとしてこの情報をコード化する。

即ち、表面の２つの隣接する共面区画（例えば、青い背景における赤点）の相対 的スペクトル反射率の最良測定は、色縁を計算することによって得られる０発光 性差異は、等質反射率の大領域についてならば集積されるが、反射率縁において は正確には発生しそうでない。境界輪郭は、特徴輪郭から導出された特徴推定が 、後続の処理プロセスにおいて充填する境界、分類、又は形式を規定するなめに 、抽出される。

境界輪郭が誘発刺激の間で総合される境界完成のプロセスは、コントラストの方 向に無関係である。しかし、境界完成プロセスは、誘発刺激のコントラストの方 位と量を感知する。

一方、場面から抽出された特徴輪郭は、コントラストの方向に極めて感知する。

これが行われないならば、暗対明と明対暗の知覚表象の間の差異を区別すること ができない。

ＢＣ規則とＦＣ規則の間の別の差異は、第２図と第３図の間の比較がち推論され る。まず、第２図に概略的に示された画像を考える。大円Ｃと垂直ｔ！■の縁が 、網膜において安定化された後、大円外部の赤色（ドツト）は、小さな春日ＣＬ とＣＲを除いて、その縁は安定化されない黒と白の半円板を充填する（ヤーバス （Ｙａｒｂｕｓ）　、１９６７　）　、左円ＣＬ内部の赤は、知覚表象の残りを 包囲する一様な赤よりも、より明るく見え、そして春日ＣＲ内部の赤は、より暗 く見える。

第３図において、境界は、一対の誘発場面縁の間の指向路において内側に形成さ れる。第３図は、灰色の背景２４において、２つの黒のパックマン（Ｐａｃ−Ｍ ａｃ）図２０と２つの白のパックマン図２２によって誘導されたカニスマ錯覚正 方形２つを示す６節２図において、特徴充填（ｆｅａｔｕｒａｅ　ｆｉｌｌｉｎ ｇ−ｉｌｌ）は、拡散信号が境界輪郭を打つが、又はそれら自身の空間的拡散に よって弱められるまで継続される個々のＦＣ信号からの特徴特質の外部及び非指 向拡散による。一方、第３図において、垂直境界Ｖは、反対方向のコントラスト を有する一対の垂直場面縁を結合する。黒いパックマン（Ｐａｅ−Ｍａｃ）図は 、灰色の背景に関して、暗対明の垂直縁を形成する。白のパックマンは、灰色の 背景に関して、明対晴の垂直縁を形成する。こうして、境界輪郭がこれらの誘発 刺激の間で総合される境界完成のプロセスは、コントラストの方向に無関係であ る。しかし、境界完成プロセスは、誘発刺激のコントラストの方位と量を感知す る。

前述の関係は、視覚システム内の羊眼の輝度及び色段階領域を示す第境界輪郭信 号（ＢＯ２）を受信する区画境界を除いて、それらの区画境界に渡ってアクティ ビティ又はポテンシャルの横の放散を許容するセル区画Ｃ１−Ｃ４を活動化する 。その結果、ＦＣ８信号は、ＢＣシステム段階内で完成される境界を除いて、な めらかである。

要点が、以下に箇条書きにされる。

ａ、境界は、コントラスト差異が全く存在しない画像領域に対応して現れること がある。

ｂ、ＢＣシステムは、個々の画像コントラストに対してだけでなく、場面要素の 分布において統計的差異に感知する。

特に、境界処理を起動する指向受容フィールド又はマスクは、縁検出器ではない ことに注目すべきである：むしろ、それらは、：限定されるわけではないが、縁 を含む、画像コントラストの空間的分布における統計的差異に応答することがで きる局所的コントラスト検出器である。これらの受容フィールドは、各サブシス テム内の指向フィールドが、異なるサイズの空間的領域に亘って指向コントラス トに感知する如く、多重サブシステムに組織化される。従って、これらのサブシ ステムは、場面画像内の空間的周波数情報に異なって応答する。これらの指向受 容フィールドのすべては、また、コントラスト量に感知するので、ＢＣシステム は、処理の最も初期の段階においてさえも、輝度、方位、と空間的周波数におけ る統計的差異を登録する。

ＢＣシステム処理の後続段階も、また、異なる方法によるが、これらの因子に感 知する。初期段階からのこれらの入力は、すでにこれらの因子に感知している。

それから、それらは、競合協同フィードバック相互作用を使用して、これらの入 力をアクティブに変換する。これにより、ＢＣシステムは、多重方法において、 場面画像内の輝度、方位、と空間的周波数における統計的差異を処理することが できる。

３、Ｗ　シスーム 第５図と第６図は、概略的に、ＢＣシステム相互作用を示す。これらの相互作用 は、好ましくは、４節に述べた公式を使用して、公知のデータ処理システムによ り、実時間コンピューター・システムをプログラムすることによって行われるの が好ましい。

境界輪郭が形成されるプロセスは、方位コントラスト（ＯＣ）フィルター３６に おいてＮ個の指向マスクの族の活動化によって起動される。

簡単化のため、ただ１つのそのようなマスク３０が、第６図に示され、Ｎ個のそ のようなマスクが、マスク網の各位置（ｉ、ｊ）にあることが理解される。マス クの族（ｆａＩＩＩｉｌｙ＞　、又は伸長受容フィールドは、各位置（ｉ、ｊ） 又は方位（ｋ）においてＮマスクを有する配列３３を形成する。マスクは、処理 される画像を表現する、好ましくは、デジタル化データ・ビット又はビクセル（ ｐｉｘｅｌｓ）の形式により、ビクセル情報（矢３１）によって活動化される。

例えば、画像は、擬似腫瘍位置のＸ線写真を含む。

各指向マスクは、指向場面コントラスト差異に選択的に応答するセル又はセル個 体群（ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ）である。特に、各マスクは、画像の規定された小 領域を活動化する画像縁に感知し、そしてその方位は、画像に関して方位の規定 された帯域内にある。

第５図において、マスク３Ａと３ＢのＮ個の族の２つのサブセットの詳細が、こ の簡単な例においてはＮ＝４で、示される。「φ」とラベルの付いた１つのマス クは、垂直方位を有する実線で示されている。別のマスクは、水平方位を有する 仮線で示され、そして９０度とラベル付けされる。４５度の方位を有する第３は 、４５度とラベル付けされた矢によって表現され、そして１３５度の方位を有す る第４は、１３５度とラベル付けされる。

そのような指向マスク３４Ａの単一セットは、マスクによって感知された画像の 領域の位置、方位、とコントラストの量ばかりでなく、視覚場面の縁におけるコ ントラストの方向にも感知する。第５図に示された如く、コントラスト感度の方 向を除去するために、マスク３４Ａと３４Ｂの２つのサブセットが、各位置と方 位（５ｊ、ｋ＞において提供される。１つのサブセット３４Ａは、明対暗コント ラストにのみ応答し、そして他のサブセット３４Ｂは、暗対明コントラストに応 答する。　［注意：しかじ、そのような指向マスクは、場面縁にのみ応答するわ けではない、それらはまた、受容フィールド内の正しい位置、方位、とコントラ ストの方向を有する充分大きな純コントラストを生成するビクセル画像に応答す る。］ 類似の位置と方位であるがコントラストの反対方向に感知する指向マスフ３４Ａ と３−４Ｂ（７）各Ｎ対は、Ｏｃフィルター３６の各位ｉ（ｉ、ｊ）においてマ スクの族を形成するために、合計器３２において合計される。

マスク族（各族からただ１つの各マスク３ｏが、フィルター３６の各位置ｉ、ｊ において示される）の行り対列Ｍの配列が、ｌ−−８及びＭ＝９の場合に、ＯＣ フィルタ一段階を形成するために、第６図において示されている。こうして、Ｏ ＣフィルターＦＩＰａ３６からの出力信号は、位置、方位、とコントラスト量に 感知するが、コントラストの方向には非感知である。こうして、垂直境界輪郭は 、固定場面位置において、閉封垂直の明対暗の縁か、又は閉封垂直の暗対明の縁 のどちらかにょっ°（活動化される。

これ等のマスク族３０からの出力は、Ｃｏん？ＰＩ３８とＣ０ＭＰＩ３８０とラ ベルの付けられた短範囲競合の２つの連続段階の第１段階３８のノード４３を活 動化する。第１競合段階３８は、マスク信号が結合されるＬ対Ｍの網ノード４３ の配列４４を具備する。こうして、一対一の対応が、ＯＣフィルター３６におけ るマスク・ノードと配列４４の網ノード４３との間に存在する。与えられた方位 （ｋ）のマスク３ｏは、配列４４においてノード位置（ｉ、ｊ）における同指向 セルを刺激し、そして近くの位置における同指向セルを抑制する。これは、第６ 図において、各マスク・セルから網配列４４における対応ノード４３へ延びる線 において士符号によって、ぞして隣接ノードに延びる線において一符号によって 示される。［注意：簡単化のため、競合は、隣接行位置におけるセル間でのみ示 されるが、隣接する「上下」列の競合もまた考慮されており、そして例えば、直 交の、隣接を超えるセル競合も考慮される。

また、用語「刺激する（ｅｘｃｉｔｅ）　Ｊと「抑制する（ｉｎｈｉｂｉｔ）　 Ｊは、より一般的に刺激又は抑制効果を及ばずことを含む、］こうして、「オン 中心オフ周囲（ｏｎ−ｃｅｎｔｅｒ−ｏｆｆ−ｓｕｒｒｏｕｎｄ）　Ｊ相互作用 が、ＯＣフィルターの近傍同指向セルから発出し、かつ、第１競合段階ＣＯＭＰ Ｉの同指向セルに向かう信号の間で発生する。

第１競合段階は、Ｃ０ＭＰＩ３８の配列４４の各７−ド４３に結合された供給源 Ｓからの固定人力■によって表された如く、持続的に活性である。　第６図に示 された位置ｉ、ｊ＝Ｌ２におけるマスク・セル３０は、方位に＝０、即ち、垂直 方位により示される。このセルは、配列４４のノード１．２において（図示され ていない）垂直方位を有するセルを刺激する傾向があり、そし、て配列４４のノ ード１．１と１−１３において（図示されていない）セルを抑制する。

第２競合段階４０への入力信号は、第１競合段階３８のノードにおけるセルから の出力信号である。第２Ｒ合段階において、競合は、各位置（ｉｌ、ｊ）におけ る異なる方位（ｋ）の間で発生する。こうして、異なるが近くの位置における同 方位間の競合の段階（段階３８）には、同じ位置における寮なる方位間の競合の 段階（ＣＯＭＰＩＩ段階４０）が続く。

ＣＯＭＰＩＩにおいて、同じ知覚位ｉ！（ｉ、ｊ）において他の方位関係（ｋ） を表す第１競合段階からのセル・ノード信号が、競合する。こうして、例えば垂 直方位を示す、例えば行１列５におけるノード、即ち、網４４のノード１．５、 からのノード信号は、網４５のノード１．５における垂直指向ノード信号を刺激 する傾向があり、そして同じ位置における他の方位のすべてを抑制する傾向があ る。さらに、第１競合段階からのノード位置（１，５）における出力信号が、方 位ｋを示すならば、ｋに直交する位置１．５における別のマスク信号からの垂直 方位には、第２段階４０のノード１．５において抑制される傾向がある。また、 与えられた方位Ｋが抑制される傾向があるならば、直交又は垂直方位にはまた、 脱抑制される（ｃｌｉｓｉｎｈｉｂｉｔｅｄ）傾向がある。句「抑制される傾向 がある」、又は「脱抑制される傾向がある」は、１つの位置における１つのセル の影響が、他のセルからの信号によって無効にされるかもしれないことを意味す ることに注意。

こうして、第２Ｂ合段階のノード４７は、オンセル（＋）とオフセル（−）（図 示されていない）の双極子フィールドを形成するように見える。第１競合段階か らの入力は、この双極子フィールドのオンセルを活動化する。水平オンセルの抑 制は、脱抑制を経て水平オフセルを刺激する。

ＣＯＭＰＴＩにおける刺激された垂直指向オンセルは、刺激入力を、協同段階４ ８のノード３０に位置する垂直指向協同セルの受容フィールドに送信するが、こ れに対して刺激された水平指向オフセルは、抑制入力を、水平指向協同セルの受 容フィールドに送信する。

オンセルの刺激は、同指向協同受容フィールドに対し刺激入力を生成するが、こ れに対しオフセルの刺激は、同指向協同受容フィールドに対し抑制入力を生成す る。

標準化プロセスは、与えられた位２（ｉ、ｊ）に対するすべての方位から生ずる アクティビティの全供給源が制限されることを保証する第２競合段階において行 われる。

従って・第２競合網ノードからのマスク・ノード信号の出力値は、その位置にお ける他の方位のすべての合計に関する活動化された方位の比率に比例する。

双極子フィールド・ノード４７からの出力は、空間的長範囲協同段階４８、即ち 、境界完成プロセス、に入力される。

協同段階はまた、位置（ｉ、ｊ）と方位（ｋ）に関して第１又は第２段階の網ノ ードと一対一に対応する網ノードの配列を含む。協同段階のセル５０の機能は、 「指向縁（ｏｒｉｅｎｔｅｄ　ｅｄｇｅｓ）　Ｊ又は輪郭を作成することによっ てギャップ上に境界を完成することであり、この場合充分な統計的データが、そ のような完成を保証するなめに先行段階がら生成される。指向縁により、隣接ノ ードにおけるアクティビティが、それら自身が方位ｋに調整される個々のノード において、最強の方位ｋに空間的におおよそ整合されるノード（Ｌ、ｊ、ｋ）の 中における活動化又はパターンを意味する。この段階において、セル又はノード のセットにおける全体アクティビティ・パターンは、支配的アクティビティｋが 、近接及び遠方の近傍セルの方位と一致するように、自己整合を試みる０例えば 、セルの両側において、整合される多数の指向セルがあるならば、セルは、それ を囲む同じ又は類似の指向セルに関して、そのような方位ｋにおいてその出力信 号のアクティビティ又は強度を増加させる。これは、与えられた方向に方位運動 量を生成する。境界完成を保証する統計的データ（即ち、方位運動量）が、セル の両側において存在することは重要である。方位運動量はまた、アクティビティ を受容するセルと自己整合しなければならない、セル整合と方位は、正確に一致 する必要はない；わずかな不一致は許容される。不一致の量は、モデル・パラメ ーターによって決定される６セルが整合した近傍を「探す」周囲距離もまた、モ デル・パラメーターである。

前述では、第２競合段階の各ノードｉ、ｊ、ｋからの指向コード化された信号を 網ノード５０の第３配列を含む協同段階に結合することが行われた。協同段階の ノードは、第２競合段階から発出する信号のセットにおいてコード化された指向 ノード・アクティビティの中で長範囲統計的配置を感知する。「長範囲（ｌｏｎ ｇｒａｎｇｅ）　Ｊとは、２つの競合段階の短範囲相互作用において考慮された ノードの長さの数倍までの遠方ノードからの信号が、プロセスに含まれることを 意味する。

上記のプロセスの非常に簡単化された実施例は、第６図において、ＣＯＭＰＩＩ の配列４５の下方有角に示され、この場合５つの水平に整合されたセル４６は、 行と列位置８．５．８．６．８．７．８．８、と８．９において示される。８． ７におけるセルの中心の左と右のセル５６と５４のセットは、統計的整合を決定 するために考慮された［遠方（ｄｉｓｔａｎｔ）　Ｊノードの範囲を囲む領域を 形成し、実際には、さらに多数のノード、及び円柱形の対角的に隣接するさらに 遠方ノードが考慮されると理解される。方位に＝９０度を有する括弧内のセル８ ．７の左と右からの信号は、すべて、協同段階４８におけるセル８．７に結合さ れる。［注意二類似プロセスは、セル８．７の各方位ｋに対し、そしてまたＣＯ ＭＰＩＩ４０とＣ００Ｐ４８におけるセルｉ、Ｊ、にの各セットの間で行なわれ る。］ 協同段階の主な機能は、画像コントラスト分布の統計的特性における結合力（ｃ ｏｈｅｒｅｎｃｅ　）により、画像領域を分類することによってギャップ上にお いて境界を完成することである。これを達成するために、次の２つの主要因子が 、競合段階からの信号を統計的に重み付けする際に考慮される。

ａ）境界を完成する競合段階においてアクティビティをトリガーするために、第 ２競合段階におけるノード間の最適距離。

ｂ）第２競合段階からの出力信号の位置と入力として出力信号を受信する協同段 階におけるそれぞれの受容体ノードの位置との間の伝搬方向。

この重み付けは、協同段階における各処理ノードに対して２つの分離した長範囲 空間的領域（例えば、第６図における左領域５６と右傾域ル８．７は、左５６か らの入力と右５４からの入力に対し別個の重み付けられた合計を計算する。再び 、このプロセスは、ＣＯＭＰＩＩ４０における各セルの回りの２つの別個の長範 囲空間的領域におけるセルの各セットに関して、Ｃ００Ｐ４８における各ノード に対し同時に行われることが強調される。同様に、ある所定の空間的領域内のｃ ｏｏｐ段階４８の全ノードは、方位信号をＣ００Ｐ４８における他のノードに送 信する。

重み付けられた合計は、各領域からの重み付は信号が、一定（定数）値を超えな いことを保証するために、変換又はクリップされる。各側からの変換された信号 は、合計される６合計を取ることは、充分に正の入力アクティビティが、ギャッ プを充填するための境界完成信号を保証するために、雨空間的領域において同時 に発生したことを保証する０合計が、一定値を超えるならば、協同ノードは、フ ィードバック信号を提供する。（４節における式Ａ１５−１７の議論を参照、） これらのフィードバック信号は、第２競合段階に送られる前に、第１競合段階の 動作に類似するフィードバック経路においてオン中心オフ周囲網によって鋭化さ れる。これは、第６図に示され、この場合ノード１．３からのフィードバック出 力信号は、フィードバック段階６０の対応ノード１．３と共に、ノード１．２と １．４に結合されて示される。（注意；配列６５のノードの第１行のみが、簡単 化のため、第６図に示される。前の段階におけると同様に、ＬＸＭ配列が提供さ れると理解されるべきである。）再び、第１競合段階における如く、協同段階４ ８における一定方位にのマスク・セル５０は、プラス（＋）符号によって表記さ れた如く、フィードバック段ｔｆｉ６０の配列６５において、その位置（ｉ、ｊ ）における同指向セル６２を刺激する傾向があり、そしてマイナス（−）符号に よって表記された如く、近くの位置における同指向セルを抑制する傾向がある。

各フィードバック・ノード６２からのフィードバック信号は、ＯＣフィルターの 指向コントラスト駆動マスクから発し、かつ、第１競合段階によって変換される ＣＯＭＰＴ段階３８における対応ノード４３に現在する信号に結合される９例え ば、１つのそのようなフィードバック信号ＶＩＪＩＩ　［ｉ　、　ｊ　＝　１． ３］は、配列４４のノード１．３に再び結合されて示されている。こうして、フ ィードバック信号とマスク「信号」の結合は、感知された長範囲統計的データに より、第２競合段階４０においてアクティビティのパターンを修正する。これは 、更に、平衡が迅速に達せられるまで、訂正フィードバック情報となる第２競合 段階からの出力を訂正する。

４、　シスーム　モール ＢＳシステム網モデルが、以下に詳細に規定される。

Ａ、掛回ヱ入え 方位ｋを有する位Ｗ（ｉ、ｊ）に中心を置かれたマスク又は指向受容フィールド を規定するために、マスクの伸長受容フィールドは、左半部り８．と右半部ＲＬ Ｊ＠に分割される。［注意：添字のない大文字は、定数を意味する。］すべでの マスクは、前処理された入力のフィールドをサンプルする。８．９が、このフィ ールドの位置（ｐ、ｑ）に対して前処理された入力に等しいならば、方位ｋを有 する位？１ｆ（ｉ、ｊ）におけるマスク３０からの出力Ｊ１４、は、次の如くで ある。

この場合 そして表記［Ｐ］　’＝ｍａｘ　（ｐ、０）である。

式Ａ１の分子における２つの項の合計は、ＪＩｎが、方位とコントラスト量に感 知するが、コントラストの方向には感知ぜず、Ｌ−ＩＪＭとＲ１，っによって受 容されることを意味する。弐Ａ１における分母項は、β（ＵＩＪヶ＋　Ｖ　Ｉ　 Ｊ　ｋ）が１よりもずっと大きい場合に、Ｊ　ＩＪＭにより制限比率スケールを 計算することが可能になる。

Ｂ４２Ｊ内の　ン　心　フａ　互　（１ムＩ一定方位ｋを有する入力Ｊ　ＩＪｋ は、［ｊ？ン中心オフ周囲相互作用」を経て、第１競合段階においてポテンシャ ルＷＩＪｋを活動化する。

Ｉ　ｐ−１Ｉ　”＋Ｉ　ｑ−’　ｌ　’が充分に小さいならば、各Ｊ、Ｊ＊は、 Ｗ、、、を刺激し、そしてＷ、ｑｗを抑制する。すべてのポテンシャルＷ、□は まな、次の競合段階において脱抑制活動化を支える同じ持続的入力Ｉによって刺 激される。こうして、 この場合Ａｐ＊ｌＪは、位Ｗ（ｐ−ｑ）とＤ−ｊ）の間の抑制相互作用強度であ り、そしてｆ（Ｊ、Ｊ、）は、Ｊ　１４ｋによって生成された入力信号である。

ＣＯＭＰＩ段階におけるＷｌｊｋとＷＩｊＫによって表現された垂直ポテンシャ ルは、それぞれ、目標ポテンシャルＸＩＪｋとＸＩＪイにおいて競合する出力信 号を導出する。［注意：ｋに垂直な方位は、大文字Ｋによって表記される。簡単 化のため、これらの出力信号は、常に非負）、゛あるポテンシャルＷ＋ＪｋとＷ 　Ｉ　Ｊ　ｘに等しいと仮定される。χ１．とＸ　ｌｓｗは、迅速にかつ線形に これらの信号に応答すると仮定される。こうして、この押し引き対抗プロセスの 一部分として、第２競今段階４０（第６図）の出力Ｙ　ｌ　ｊＭが、標準化され ると仮定される。この特性を達成するために、幾つかの方法が存在する０次のア プローチが使用された、ポテンシャルＸ＋Ｊｗは、正になる時、相互作用する。

こうして、ＸＬｊうからの出力ｏ、、、＝ｏ　ｃｘ、ｊヶ）を次式に等しくされ た。

０１Ｊ、＝Ｃ［Ｗｌｌ−Ｖｘ’ｔｓう］”　（Ａ、８）この場合Ｃは、正定数で あり、そし、て［ｐ］　４−ｒｎａｘ　（ｐ、０）である、各ポテンシャルにお けるこれらの出力のす′べては、そのポテンシャルＹ、□が次式を満足する分路 オン中心オフ周囲網を経て相互作用する。

狂Ｙｌｊ−＝−ＤＹ１ｊ−＋（Ｅ　ＹＩＪｋ）ＯＩＪ−Ｙｌ庄、０ＩＪ−’　（ Ａ９）［注意＝Ｄは、セル・アクティビティの受動（指数）崩壊の率を表す。

Ｅは、ｙｔＪｌの飽和レベルを表す、〕常に、式Ａ９の右側の中央項であるＹ… 　Ｅは、０であり、アクティビティを低下させる。

各ポテンシャルＹＩＪｋは、その人力に対し急速に平衡に達する１式Ａこうして 、ＤがＯｌｊと比べて小さいならば、Ｗ１ｇ＋、　Ｘ１ｊｋ、とＹＩＪ＆ポテン シャルは、すべて、双極子（ｄｉｐｏｌｅ）フィールドのオンセル・サブフィー ルドの一部分であると仮定される。

［注意：双極子フィールドにおける「オン」と「オフ」は、単に、「相互に対抗 する（ｍｕｔｕａｌｌｙ　ａｒ、ｔａｇｏｎｉｓｔｉｅ）　」ことを意味する。

こうして、・ｒオンセル（ｏｎ−ｅｅｌ　ｌ　）　」により、ＱＣフィルターの ノードからの信号によ−）て刺激されるセルを意味する。対応するオフセルは、 同じ信号によって分離される一１ｙ、ｐヶが刺激されるならば、刺激信号（ｆ＜ ＨＩＪ、））が、協同段階において生成される。ポテンシャルＹｉｊｋが刺激さ れる時、垂直方位に対応するポテンシャルＹゆは、抑制される。これらのポテン シャルの両方は、双極子フィールドのオンセル・サブフィールドの一部分を形成 する。オンセル・ポテンシャルＹ、ｊ、の抑制は、抑制信号−ｆ（ＹＩＪう）を 協同ｌ／ベルに送信する対応するオフセル・ポテンシャルＹ　１５うを脱抑制す る。こうして、信号ｆ（ｙｔ□）と−ｆ　（ＹＩＪｋ）は、同時に発生する。こ れらの特性の事例を挙げるために、簡単な仮定を行った。即ち、 ＹＩＪう＝ＹＩＪ−：　（Ａ　ｌ　２　）即ち、ｋに垂直な方位Ｋに対するオフ セル応答は、方位ｋに対するオンセル応答と同じである。

オンセル及びオフセル双極子フィー・ルドの効果は、第８Ａ−Ｂ図、第９ＡＬ　 Ｂ図、と次の５節に関連してさらに議論されがっ示される。

Ｆ、肪脇珂二籾肚的ｙ−）− 協同ポテンシャルＺ　Ｉ　、Ｉ　Ｍは、その協同人カ分技の両方が、同様に１ｌ ｉ１整された競合ポテンシャルから充分の正味の正刺激を受容する時のみ、いき 上で（ｓｕｐｒａｌｉｍｉｎａｌ　ｌｙ）活動化される。こうして、（ｒ、ｋ） 十ｇ（Σ　［ｆ　（Ｙｐ、、）−ｆ　（！、、ｒ）−コＧ’ａｌｌｌＪ　）（ｐ 、ｑ、ｒ）　（Ａ　１３） 式Ａ１３において、ｇ（ｓ）は、Ｓが正である時のみ正になる信号関数であり、 そして有限の最大値を有する９線形よりも低速の関数がシミュレーションにおい て使用された。式Ａ１３において２つの充分に正のｇ　＜ｓ）項の合計は、その 出方信号ｈ　（ｚ　５Ｊｋ）の発火しきい値（ｆｉｒｉｎｇｔｈｒｅｓｈｏｌｄ ）の上でＺＩＪ、を活動化させるために必要とされる。

しきい値−線形信号関数 ｈ　（ｚ）　＝Ｌ　［ｚ−Ｍ］　”　、　（Ａ１５）が使用された０次式の如く 各合計は、位置（ｉ−ｊ）のどぢらがの側にある好ましい方位ｋ（近似的に等し い）を有するノードの細片からの入力を合計する空間的相互相関である。

そして 空間的核Ｆ２□、け、わとＧ　ｏ　＊　ｌＪ”　＋りに寄与する方位ｒは、また 、近似的にｋに等しい６核ＦＩＩＱＩＪけ　ｋｌとＧ、、ｓＪ”ｒ　ｋｌは、次 の如く規定される。

そして この場合 ＮＰＱＩＪ＝　（Ｐ−ｉ）２＋（ｑ−ｊ）２　、　（Ａ２０）そしてＰ、ＲとＴ は、正の定数である。特に、ＲとＴは、奇数の整数である。核ＦとＧは、［・・ ・］′″符号の下でマイナス符号だけ異なる。

このマイナス符号は、核の極性、即ち、位置（ｉ、ｊ）のどちらからＺＩＪｌに 対する入力を収集するかを決定する。項は、各様がその入力を収集する（ｉ、ｊ ＞からの最適距離Ｐを決定する。

核は、Ｎ、、、、／Ｐの関数としてガウス法則により崩壊し、この場合式Ａ２０ においてＮ２□、は、（ｐ、ｑ）と（ｉ、Ｊ）の間の距離である。式Ａ１８とＡ １９における余弦項は、核の方位調整（ｏｒｉｅｎｔａｔｉｏｎａｌ　ｔｕｎ− ｉｎｇ）を決定する。式Ａ２１により、ＱｐＱｌｊは、式Ａ１３における協同セ ル（ｔ、ｊ）の位置に関する位置（ｐ、ｑ）の方向である０式Ａｉ８とＡ１９に おける項１　ｃｏｓ　（Ｑ、、ｌＪ−’）　ｌは、Ｑｐ　ｑ　Ｉ　ｊが、位置（ ｐ、ｑ）において受容フィールド方位ｒに対してどれだけ平行であるかを計算す る０式Ａ２１により、項１　ｃｏｓ　（Ｑ−Ｑ、Ｊ−’）　ｌは、方位ｒが（ｉ 、ｊ）に関して（ｐ、ｑ）の方位に等しい時最大である。この項についての絶対 値符号は、それが負になるのを防ぐ１式Ａ１８とＡ１９における項ＣＯＳ　（Ｑ ｐｑ＋Ｊ−’）は、Ｑｓ　＋＋　ｌ　Ｊが式Ａ１３における協同セル（ｉ、ｊ） の受容フィールドの方位ｋに対してどれだけ平行であるかを計算する。

式Ａ２１により、項ｃｏｓ（Ｑ、、、ρ）は、方位ｋが（ｉ、ｊ）に関して（ｐ 、ｑ）の方位に等しい時最大である。ｃｏｓ　（Ｑ、、ＩＪ−’）＜Ｏの如き位 置（ｐ、ｑ）は、負数値の［・・・コ゛がゼロに等しいので、核Ｆを経てＺＩＪ ｋに入力されない。一方、そのような位置（ｐ、ｑ）は、核Ｇの定義における余 分のマイナス符号により、核Ｇを経て、Ｚ　Ｉ　Ｊ　Ｖに入力される０式Ａ１９ における余分のマイナス符号は、各協同セルの２つの入力収集分枝を規定するた めに、核Ｆ　ｐｑｌＪけ　ｋｌに関して、核Ｇ□、ｊｌｒ、　ｋｌの方位の好ま しい軸を動かす。こうして、式Ａ１８とＡ１９における積項［ｌ　ｃｏｓ　（Ｑ 、、１Ｊ’）　ｌ　］　’　［ＣＯ３（Ｑ、、−Ｊｋ）］”は、その位置と方位 が協同セル（ｉ、ｊ）の好ましい方位ｋにほぼ平行である双極子フィールド・オ ンセルからの大経路重みと、その位置と方位が協同セル（ｉ、ｊ）の好ましい方 位ｋにほぼ垂直である双極子フィールド・オフセルからの大経路重みとを決定す る。べき（ｐｏｗｅｒ）　ＲとＴは、方位調整の鋭化さを決定する。高いべきは 、鋭い調整を実施する。

Ｇ、各方不げＢケ本ン片ぽ、婢フ周囲フィート外ム久各Ｚ　ＩＪｋは、各方位に 内で分路するオン中心オフ周囲相互作用を活動化する。従って、目標ポテンシャ ルＶ　Ｉ　Ｊ　ｋは、次の形式の方程式に従う。

こうして、式Ａ４におけるボトムアップ変換Ｊ　ＩＪｗＷＩＪＩ＋は、式Ａ２２ におけるトップダウン変換Ｚ　１ｇ　ＶＩＪＩＩに同様である０機能的に、Ｚ、 Ｊ。

−Ｖ　Ｉ　Ｊ　ｗ変換は、同じ方位を有する近くの位置を抑制するために、最も 有利な協同が、好ましい位置と方位を増すことを可能にする。信号Ｖ　Ｉ　Ｊ　 Ｖは、Ｗ、Ｊ、対抗プロセスに入力することによって、効力を生ずる。

（第６図のＣＯＭＰＩ段階を参照せよ、）こうして、式Ａ４は、次の如く変えら れる。

平衡において、ＢＣシステムの計算論理は、以下の式により、パラメーター選択 まで決定される。

０１Ｊう＝ＣＣＷ、□−ＷＩＪ、］　＋　（Ａ８）可能な場合には、簡単な空間 的核が使用された。例えば、式Ａ２２における核Ｗ＊Ｑ１Ｊと式Ａ２３における Ａｉ’ＱＩＪは、両方共、環状の受容フィールド内で定数であるように選ばれた 。

５、　６　４８に・　る協同　容フィールド２つのタイプのパラメーターが、受 容フィールドの特性を記述するために指定されなければならない、即ち、各受容 フィールドの全体的形状を決定するマクロスケール（＋ｅａｃｒｏｓｃａ　Ｉｅ 　）・パラメーターと、規定の方位の双極子フィールド入力が、協同受容フィー ルドをどれほど効果的に刺激又は抑制するかを決定するミクロスケール・パラメ ーターである。

第８Ａ図、第８Ｂ図と第９Ａ図、第９Ｂ図は、協同受容フィールドのコンピュー ター・シミュレーションを記述している。注意：第８ＡＩｇ、第８Ｂ図と第９Ａ 図、第９Ｂ図において、線長は、水平に調整された競合セルから近くの位置にお ける種々の方位の協同セルへの信号に対する重みの強度に比例する。言い換えれ ば、第８Ａ図、第８Ｂ図と第９Ａ図、第９Ｂ図におけるパターンは、セル・アク ティビティの実際レベルによって調整される分布を表現する。方位は、線方位に よって表わされる。第７図の拡大図に示された如く、４つのそのような方位が、 ０度（垂直）、４５度、９０度（水平）と１３５度で示される。また、第７図に おいて、水平方位が、最も強く、そして垂直方位が、最も弱いことに注意。こう して、第８Ｂ図において、強い信号は、競合セル（中心円）の左右の水平協同セ ルの５ユニツトに送信されるが、信号強度は、方位の距離と変化と共に低下する 。第８Ａ図は、水平協同セルの受容フィールドによって、入り信号に割り当てら れた重みの二重斜視図を示す。（刺激信号強度のみが、この図に示されることに 注意、）第９図において、極端な協同インフィールドの第９Ｂ図とアウトフィー ルドの第９Ａ図が示されている。この図は、第８図のシミュレーションにおいて 使用されたよりもさらに極端なパラメーター選択を使用する。

インフィールド（ｉｎ−ｆｉｅｌｄ）の１つの位置における大きな方位の不確実 に対応し、これによりインフィールドとアラｌ−フィールドとの間の双対性が示 される。

第９図における協同インフィールド又は受容フィールドは、示された位置と好ま しい方位を有するすべての双極子フィールド・オンセルから、水平指向受容セル を有する叶−協同セルへの経路重みを記述するにうして、各線の長さは、示され た位置と方位をコード化するセルから受容された入力に対する受容フィールドの 感度に比例する。第８図のフィールドにおけるセルは、セルを通過する水平軸に 沿って落下する水ｓ（Ｌ指向人力い最も感知する２ ６、知冗分薙 この節において、知覚分類を生成するだめのＢＣシステムの能力を示すために、 コンピューター・シミュレーションが、第１０図乃至第１７図に関連して要約さ れている。第１０図乃至第１７図において、各線分の長さは、１２の可能な方位 の１つに応答する網ノートの活動化に比例する。ドツトは、非アクティブ・セル の位置を示す。第１０図乃至第１７図において、部分（ａ）は、視覚入力の与え られた方位において、コントラスト娠を感知するＯＣフィルターのマスクからの 理想化された信号を表示する。信号の３つの列と６つの行の各分類は、マスクの 密な配列が実際の画像線にどのように応答するかのカリカヂュアであるから、ラ イン（Ｌ　ｉｎｅ　）と呼ばれる。部分（ｂ）−（ｄ）は、競合及び協同ＪΔに おける指向セルの平衡アクティビティを示す。（ａ）と（ｃ）の比較は、網によ って感知された主な分類を示す。２つの左及び２つの右の集団又はラインの垂直 整合のみが、登録される。

数値パラメーターは、シミュレーションのすべてに対し、固定に保持された。入 カバターンのみが、変えられた。入カバターンが移動された時、ＢＣシステムは 、誘導要素の間の関係を感知し、そしてそれらの間の発生境界分類を生成した。

シミュレーションのすべてにおいて、第一の目的が協同競合（ＣＣ）フィードバ ック交換を研究することであるから、入カバターンは、第１０図における如く、 指向受容フィールドの出カバターンであるように規定される。この段階は、シミ ュレーションを生成するために必要とされた計算時間を減少させた。好ましくは 、ＢＣシステムは、従来のコンピューターにおけるシミュレーションによるより もむしろ、並列ハードウェアを使用し、その結果それは、実時間で実行される。

第１０図乃至第１７図において、網アクティビティは、ＣＣフィードバック・ル ープが平衡状態に収束した後に表示される。これらのシミュレーションは、ただ １つの協同帯域を使用した。こうして、それらは、ＢＣシステムが、単一「空間 的周波数（ｓｐａｔｉａｌ　ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）　Ｊスケールを使用して、画 像をどのように区分化するかを示す。しかし、多重スケールが、３次元の形式知 覚表象を生成するなめに必要とされる。

第１０　ａ図は、４つの垂直指向入力集団の配列を示す。第１０ｂ図、第１０ｃ 図、と第１０ｄ図において、３つの連続ＣＣ段階におけるセルの平衡アクティビ ティが、表示される。即ち、第１競合段階ｂ、第２競合段階Ｃ１と協同段階ｄで ある。各位置における指向ラインの長さは、その受容フィールドが規定方位を有 する位置に中心を置かれたセルの平衡アクティビティ（比例する。第１０図の拡 大図における如く、４つの方位が描かれ、焦点は、ｙフィールド内のアクティビ ティ・パターン又は各シミ、７−レ・−ジョンの第２競合段階にある（第１８ｃ ＩｆＡ＞、これ（ま、協同段階ｄに入力される最終競合段階である。Ｗフィール ド（第１競合段階）及び２フイールド（協同段階）のアクティビティ・バタ・− ンはまた、前述で提供された如く、これらのフィールドの規定を考慮した後に、 より良い直観が可能であるように表示される。

第１０ａ図における入カバターンは、明白な垂直対称性を所有する。

垂１■ラインの対は、垂直方向において共線的であるが、これに対して、それ等 は水平方向において空間的に位相を外れる。ＢＣシステムは、この垂直対称性を 感知し、そして各ラインの端部における水平端部切断の外に、第１０ｃ図におけ る発生垂直ラインを生成する。

第１１ａ図において、第１０ａ図において示された入カバターンが変更され、そ の結果垂直ラインの第１列は、垂直ラインの第２列に関して下方に移動される。

第１１ｃ図は、ＢＣシステムが、入力構成内で水平対称を感知し始めることを示 す。発生垂直分類と水平端部切断の外に、第１０ｃ図における如く、近似的に水 平の分類が現れた。

第１２図において、入力ラインは、ラインの対が、垂直方向において共線的であ り、そしてライン端部が、水平方向において整列されるように移動される。今、 垂直及び水平の両分類が、第１２ｃ図に生成される。

第１３ａ図において、入力ラインは、垂直方向において非共線的であるが、ライ ン端部の対は整合したままであるように移動される。これにより、第１２ａ図の 垂直対称性は、破壊される。こうして、第１３ｃ図において、ＢＣシステムは、 水平ライン端部を分類するが、垂直ラインは分類しない。

第１４図は、さらに要求の厳しい現象を描く、即ち、対角線が入カバターンにお いて全く存在しない対角分類の発生である。第１４ａ図は、垂直ラインの２つの 水平行の端部が、協同相互作用の空間的帯域内になるまで、それらをさらに−緒 に近付けることによって生成される。第１．４ａ図は、ＢＣシステムが、ライン の対角分類を感知することを示す。

これらの対角分類は、ミクロ的スケールとマクロ的スケールの両方で現れること は注目すべきである。こうして、対角に指向した受容フィールドは、発生境界に おいて活動化され、そしてこれらの活動化は、全体として、対角帯域に分類され る。

第１５ｃ図において、入力の別の移動が、水平及び対角境界への外部分類を存続 させながら、内部対角帯域を誘導する。

第１５ａ図において、垂直ラインの１つが除去される。今、ＢＣシステムは、残 りの水平及び対角対称性を感知するく第］、６ｃ図）。第１７ａ図において、下 方ラインは、協同がもはや対角分類を支えることができなくなるまで、ラインの 上方対からさらに遠くに移動される。対角分類は、分離され、残りの水平分類は 完全のままにされている（第１７Ｃ図）。

これらの図は、ＢＣシステムが、その入カバターンに応答してオンライン統計的 決定機構の如く機能する事実を示す。ＢＣシステムは、その協同競合フィードバ ック交換を非ゼロ安定平衡構成に駆動するために、充分な「統計的慣性（ｓｔａ ｔｉｓｔｉｃａｌ　１ｎｅｒｔｉａ）　Ｊを所有する知覚要素の分類を感知する 。こうして、第１０図乃至第１７図における発生パターンは、図示された意味を 同様に図示されない意味についても重要である。

協同競合相互作用の分類は、入力を受容することができるので、原理的に、指向 入力要素のすべての可能な分類が、生成された。

ＢＣシステム特性を他のアプローチと比較及び対照するために、各入力位置にお ける指向アクティビティの分布は、局所確率分布に類似するものとして解釈され 、そして最終ＢＣシステム・パターンは、システムが、その局所データのすべて に基づいて到達しかつ記憶する全体的決定として解釈される０図は、ＢＣシステ ムが、局所データの可能な分類の多数を擬似としてみなし、そしてそれらを機能 的雑音として抑制することを示す。

ＢＣシステムにおいて、「外部パラメーター（ｅｘｔｅｒｎａｌ　ｐａｒａｎｃ ｔｅｒｓ）　」のみが入力バラメーター自身である。各入カバターンは、ＢＣシ ステムに対して境界条件の異なるセットを規定し、そしてこの差異は、それ自身 で、異なる区分化を生成する。従って、ＢＣシステムは、実時間競合協同フィー ドバック交換を経て対照的かつ可干渉性構成に自身の収束を調整する閉ループ・ プロセスを含むので、余分の外部パラメーターを必要としない。

ＢＣシステムの勧学（ｄｙｎａｍｉｃｓ）は、確率的概念の区分化プロセスｌ＼ の関連を明確にする。特に、各入力位置における指向アクティビティの分布は、 局所確率分布の役割をする。一方、ＢＣシステム内で、これらの分布は、確率に おける所定の制約によるよりもむしろ、入カバターンへの実時間反応の一部とし て現れる。ＢＣシステムは、画像が確率分布に処理される仮定を組み込まない、 そのような知識は、急速な前注意区分化（ｐｒｅａｔｔｅｎｔｉｒｅ　ｓｅｇｍ ｅｎｔａｔｉｏｎ）を達成するために必要とされない。

匹笠貴 これで、本発明の説明を終える。上記の実施態様が好ましいが、他の構成は、容 易に当業者には明らかであろう１例えば、式Ａ２２は、次の如く改定される。

その結果■フィードバック信号はより強く鋭化される。

また、４０節の式Ａ６−Ａ８において記述された双極子フィールドのオンセル・ サブフィールドに代替的なものとして、次と置き換えられる。

簡単化のため、Ｗ１５にポテンシャルがちの出力信号は、常に非負であるポテン シャル自身に等しいと仮定する。各Ｗ、Ｊ、は、各位置（ｉ、ｊ＞における方位 ｍに渡って分路するオン中心オフ周囲相互作用を経て、第２競合段階においてポ テンシャルＹ　Ｈ４ｍに影響を与える。

Ｃ，、＝Ｃｅｘｐ　［−ｔｔ　（ｒｎ　−ｋ）’］　（Ａ３０）そして Ｅｍｙ＝Ｅ　ｅｘｐ　［−ｖ　（ｍ−ｋ）”］　、　（Ａ３１）式Ａ２９は、入 力Ｗ、Ｊ、が、方位ｋを最大に刺激し、そして近くの方位ｍを各位置（ｉ、ｊ） において指数間数的に減少する強度Ｃａｂにより刺激することを意味する。入力 ＷＩＪ工はまた、各位置（ｉ、ｊ）において指数関数的に減少する強度Ｅ。によ り方位ｍを抑制する。ｕ＜νであるから、規定Ａ３０とＡ３１は、Ｗ　Ｉ　Ｊ　 ＋１が、ｋに垂直な方位Ｋにおいて又はその近くで最大抑制を生成することを可 能にする。さらに、応答Ｙ、。

賛成オー１ト１１アイてし→シ ＼　＼　アクトカールＦ゛　〆　／ インカールド −−−ＥＨｅ−例Ｉに軸軸　−・−軸軸例Ｈ瞭儒輯　−髄ン臣工への入力　乱合 工 銃今工への入力　校合１ 飢２合工への入力　注合工 郵しダニへの入力　４Ｌ合工 蚊な、［協同 銃古工への入力　注合工 跣なエ　協同 銃金工への入力　ゑし合工 蚊合工　鴇同 国際調査報告

Claims (4)

【特許請求の範囲】
1. １．コントラスト分布を有する画像の境界を検出するための境界輪郭システムに おいて； ａ）重み関数とコントラスト分布の間の方位一致の程度に比例するマスク出力信 号を生成するために、そのような信号を方位重み関数で重み付けするために該コ ントラスト分布に対応する信号に応答するマスク手段と、 ｂ）高められた方位マスク信号を生成するために、均質のコントラスト分布の画 像の領域から発出するマスク出力信号の強度を抑えることによって、該マスク信 号を高めるための該マスク出力信号に応答するノード手段と、 ｃ）両領域からの指向された信号が、境界輪郭が領域間の画像領域に存在するこ とを示すために充分な値と方位である時、該ノード手段へのフィードバック信号 を生成するための該画像の領域の回りの空間的領域の両側から発出する方位信号 に同時に応答するゲート手段とを具備することを特徴とする境界輪郭システム。
2. ２．画像が、視覚画像の光輝度を表すピクセルから形成される請求の範囲１に記 載のシステム。
3. ３．明瞭なコントラスト分布を有する空間的画像において知覚的に重要な領域の 境界を検出しかつ規定するためのシステムにおいて；ａ）該画像に関するそれぞ れの位置に対応するマスクの名族と、該画像に関する異なる方位に対応し、かつ マスク関数の重み関数と該マスクによってサンプルされた画像領域におけるコン トラストの分布の間の一致の程度に比例するマスク出力信号を提供する族におけ る各そのようなマスクとを有する、該画像をサンプルするための指向マスクの族 の配列であって、該出力信号が、画像によってサンプルされた領域においてコン トラストの位置、方位、及び量に感知し、そして画像によってサンプルされた領 域においてコントラストの方向に非感知である、指向マスクの族の配列と、 ｂ）該マスク出力信号が結合される各マスク位置と方位に対して、網ノードの第 １配列を含む第１競合段階であって、与えられた方位のマスク信号は、網ノード の第１配列の対応ノード位置において類似方位のノード信号に刺激効果を及ぼし 、そして第１配列の近接の近傍ノードにおける類似方位のノード信号に抑制効果 を及ぼす、第１競合段階と、ｃ）該第１競合段階からのそれぞれのノード信号が 、それぞれ結合される該第１配列における各ノードに対して、網ノードの第２配 列を含む第２競合段階であって、該第１競合段階からのノード信号は、他の非類 似の方位のノード信号に抑制効果を及ぼし、そして該第２競合段階の対応ノード 位置における類似方位のノード信号に刺激効果を及ぼす、第２競合段階と、 ｄ）第２配列における各ノードに対して、網ノードの第３配列を含む協同段階で あって、該第３配列の各そのようなノードは、該第２配列における対応ノードの 両側における２つの領域内の該第２配列の複数のノードに結合され、該信号から 感知された時、両領域における複数のノードの方位の充分な整合がある程度まで 、該第３配列のそのようなノードの方位では、整合信号が、該第３配列のそのよ うなノードにおいて生成される、協同段階と、 ｅ）それぞれの整合信号が結合される該第３配列における各ノードに対して、網 ノードの第４配列を含むフィードバック段階であって、与えられた方位の整合完 成信号が、網ノードの該第４配列の対応ノード位置における類似方位のノード信 号に刺激効果を及ぼし、そして該第４配列の近傍ノードにおける類似方位の信号 に抑制効果を及ぼす、フィードバック段階と、 ｆ）該第４配列のそれぞれのノードからの信号を該第１配列のそれぞれのノード に結合する手段と を具備することを特徴とするシステム。
4. ４．明瞭なコントラスト分布を有する空間的画像において知覚的に重要な領域の 境界を検出しかつ規定する方法において；ａ）マスクの重み関数と該マスクによ ってサンプルされた画像領域におけるコントラストの分布との間の一致の程度に 比例するマスク出力信号を提供する族における各マスクを有し、指向マスクの族 の配列により該画像をサンプルすることと、 ｂ）与えられた方位のマスク信号が、網ノードの第１配列の対応ノード位置にお ける類似方位のノード信号に刺激効果を及ぼし、そして該第１配列の近接の近傍 ノードにおける類似方位のノード信号に抑制効果を及ぼす如く、各マスク位置と 方位に対し、網ノードの該第１配列のそれぞれのノードに該マスク信号を結合す ることと、ｃ）該第１配列からのノード信号が、非類似方位のノード信号に抑制 効果を及ぼし、そして該第２配列の対応ノード位置における類似方位のノード信 号に刺激効果を及ぼす如く、該第１配列における各ノードに対し、網ノードの該 第２配列のそれぞれのノードに該第１配列のノード信号を結合することと、 ｄ）該第２配列における与えられたノードの両側における２つの領域内の該第２ 配列における複数のノードからのノード信号を、該第２配置における該与えられ たノードに対応する第３配列におけるそれぞれのノードに結合し、該ノード信号 から感知された時、第３配列のそのようなノードの方位では、両領域における複 数のノードの方位の充分な整合がある程度まで、該第３配列の各そのようなノー ドからの整合信号を生成することと、 ｅ）与えられた方位信号が、綱ノードの第４配列の対応ノード位置における類似 方位のノード信号に刺激効果を及ぼし、そして第４配列の近傍ノードにおける類 似方位の信号に抑制効果を及ぼす如く、該第３配列における各ノードに対し、網 ノードの第４配列に対し配置信号を結合することと、 ｆ）該第１配列の各そのようなノードにおけるフィードバック信号を提供するた めに、該第４配列のそれぞれのノードからの信号を該第１配列のそれぞれのノー ドに結合することとを含む方法。