局部与全局格式塔定律：一种基于神经的谱方法
计算机视觉与模式识别
2016-08-30 v2
摘要
提出了一种考虑局部与全局格式塔定律的图-底分离数学模型。该模型与初级视觉皮层(V1)的功能架构兼容。特别地，良好连续性的局部格式塔定律通过合适的连接核描述，这些核源自李群理论，并在V1的长程连接中以神经方式实现。不同的核与皮层连接的几何结构兼容，它们作为Fokker Planck、次黎曼拉普拉斯和各向同性拉普拉斯方程的基本解导出。这些核用于构建视觉刺激中存在的特征之间的连接矩阵。然后全局格式塔约束通过连接矩阵的谱分析引入，表明该处理可由平均场神经方程在V1皮层中实现。该分析执行局部特征分组并识别具有最高显著性的感知单元。进行了数值模拟，并将该技术应用于若干刺激得到结果。
引用
@article{arxiv.1512.06566,
title = {Local and global gestalt laws: A neurally based spectral approach},
author = {Marta Favali and Giovanna Citti and Alessandro Sarti},
journal= {arXiv preprint arXiv:1512.06566},
year = {2016}
}
备注
submitted to Neural Computation