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In dieser Arbeit werden zweidimensionale Repräsentationen binokularer Informationen erzeugt und untersucht. Sie werden nach Prinzipien organisiert, die bei der frühen visuellen Informationsverarbeitung im Cortex gefunden werden. Die Erzeugung künstlicher neuronaler Karten ermöglicht einerseits den qualitativen Vergleich mit biologisch gemessenen Karten und andererseits die Untersuchung, inwieweit ihre Verwendung in technischen Systemen zur Lösung von Informationsverarbeitungsaufgaben dienen kann.

Aus natürlichen grauwertbasierten Stereoszenen werden künstliche neuronale Karten entwickelt und auf ihre strukturellen Eigenschaften hin untersucht. Zur Repräsentation komplexer Bildsignale in Modellneuronen können zwei Strategien verfolgt werden: zum einen können Modellneurone eine Dekorrelation der Eingangssignale in Basisoperationen durchführen, zum anderen können sie Kombinationen statistisch signifikanter Merkmale abbilden. Die erste Strategie wird im zweiten Teil der Arbeit verfolgt, um zu zeigen, wie mit einem linearen Ansatz bereits typische Eigenschaften binokularer Zellen erzeugt werden können. Die These, dass Neurone verschiedene Merkmale repräsentieren, wird durch neuere biologische Experimente gestützt. Auf dieser Grundlage werden mit Hilfe von Mechanismen der Selbstorganisation aus natürlichen Stereobildern Karten erzeugt, die cortikale Strukturen modellieren.

Eine weitere These besagt, dass zweidimensionale Repräsentationen entwickelt werden können, die erstens der Komplexität natürlicher Bildsignale angemessen sind und zweitens bezüglich einparametrischer Betrachtungen geometrische Strukturen aufweisen, die mit den funktionellen Karten im visuellen Cortex vergleichbar sind. Damit wäre ein wesentlich allgemeineres Modell gefunden, das über die herkömmliche Betrachtung einzelner Parameter wie der Orientierung und des Ortes hinausgeht. Bisherige Modelle verwendeten spezielle, meist orientierungsspezifische Signale, um funktionelle Karten zu…

Schlagworte

Selbstorganisation, hochdimensionale Eingangssignale, neuronale Karten, Stereosehen, binokulare Information, Okulardominanzstreifen, Kohonen, cortikale Strukturen, Informatik