研究目的
研究视网膜中运动处理的机制，特别是在具有挑战性的条件下检测移动目标，例如在大量杂乱或干扰信号中检测小尺寸或低对比度的目标。
研究成果
Reichardt模型对连续杂波具有更强的鲁棒性但对目标速度敏感，而OMS模型在连续杂波下的性能会下降。侧向抑制能有效实现目标尺寸调谐。未来工作将探索预测机制以提升模型性能。
研究不足
该研究通过聚焦内丛状层简化了视网膜处理过程，未考虑光感受器、水平细胞及双极细胞功能的全部复杂性。此外，预测机制对模型性能的影响被指出是未来探索的领域。
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[美国田纳西州诺克斯维尔 ACM出版社国际会议（2018年7月23日-26日）] 神经形态系统国际会议论文集 - ICONS '18 - 基于视网膜启发的运动物体检测算法
DOI：10.1145/3229884.3229895
出版年份：2018
更新时间：2025-09-04 15:30:14
摘要：
视网膜在动物视觉中起着重要作用——即通过视神经向大脑传输视觉信息前进行预处理。理解视网膜的这一功能对神经形态传感器（尤其是面向图像处理的传感器）的研发设计尤为重要。本研究聚焦于视网膜运动处理机制的探究，特别关注在复杂条件下（即大量杂乱信号或干扰信号中）对微小或低对比度（昏暗）运动目标的检测。本文将经典的运动敏感细胞模型——哈森斯坦-赖夏特模型，与主要依赖变化检测的OMS（物体运动敏感）细胞模型进行对比，阐明各自更适用的场景。我们还研究了受视网膜回路特征启发的性能增强机制，例如侧向抑制（由无长突细胞介导）能为W3神经节细胞提供小目标选择性——我们证明该机制可与前述运动处理细胞模型结合，从而筛选出需进一步处理的小型运动目标。
作者：
Frances S. Chance，Christina E. Warrender
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