Finding Complex Features by Independent Component Analysis

독립성분 분석에 의한 복합특징 형성

Neurons in the mammalian visual cortex can be dassified into the two main categories of simple cells and complex cells based on their response properties. Here, we find the complex features corresponding to the response of complex cells by applying the unsupervised independent component analysis network to input images. This result will be helpful to elucidate the information processing mechanism of neurons in primary visual cortex.

포유류 동물의 시각피질 세포에 나타나는 특징은 크게 단순특징을 추출하는 simple cell과 복잡한 특징에 반응하는 complex cell로 구분된다. 특히, 하위 계층의 세포들은 단순특징을 추출하며, 상위 계층으로 갈수록 복합특징을 추출하는 세포들이 존재한다. 이 연구에서는 입력영상에 독립성분분석을 적용하여 complex cell에 대응하는 복잡한한 특징을 추출하였다. 이 결과는 시각피질 세포의 정보처리에 대한 방식에 대한 이해를 기반으로 시각정보처리 알고리즘을 개발하는 데 기여할 것이다.