博士（工学）, 東北大学

Computer simulation

Image processing

Neuroinformatics

Computational neuroscience

Human Informatics

人間情報学・計算論的神経科学・ニューロインフォマティクス・画像処理アルゴリズム・計算機シミュレーショ

包括脳ネットワーク

多重解像度

V1野

初期視覚

画像再構成

filling in

長距離水平結合

固視微動

コントラスト感度

視覚モデル

微分幾何

拡散現象

分数階微分

V4細胞

ライフサイエンス, 神経科学一般

情報通信, 知覚情報処理

情報通信, 生命、健康、医療情報学

情報通信, 知能情報学

情報通信, 感性情報学

情報通信, ソフトコンピューティング

2010年 - 2011年
電気通信大学, 准教授

2009年04月01日
電気通信大学大学院・情報システム学研究科, 准教授

2007年04月01日 - 2009年03月31日
理化学研究所・脳科学総合研究センター, 研究員

2008年 - 2009年
独立行政法人理化学研究所, 研究員

2009年
電気通信大学 大学院・情報システム学研究科, 准教授

2007年 - 2008年
独立行政法人理化学研究所 ニューロインフォマティクス技術開発チーム, 研究員

2004年04月01日 - 2007年03月31日
東北福祉大学・総合福祉学部・情報福祉学科, 講師（専任）

2005年 - 2007年
東北福祉大学, 講師

2004年 - 2006年
東北福祉大学 総合福祉学部, Faculty of Comprehensive Welfare, 講師

2001年10月01日 - 2004年04月01日
東北大学大学院工学研究科, 助手

2002年 - 2004年
東北大学 工学(系)研究科(研究院), 助手

2002年 - 2003年
東北大学 大学院・工学研究科, 助手

2000年04月01日 - 2001年09月30日
日本学術振興会, 特別研究員（PD）

1997年04月 - 2000年03月
東北大学, 工学研究科, 電気・通信工学専攻

1991年03月
岩手県立黒沢尻北高等学校, 普通科

2013年04月
委員長, Visiome Platform, The OECD Working Group on Neuroinfonnatics の方針に基づくプロジェクト研究の一つ．

2010年01月
理事, 日本神経回路学会, 学協会

受賞日 2024年03月
情報処理学会
鏡と仮想カラーチャートを用いた簡易な色校正
学生奨励賞, 小島悠暉;佐藤俊治

受賞日 2023年12月
映像情報メディア学会
両眼視野闘争の性質を利用した2色型色覚者用の再着色画像提示方法
映像情報メディア学会学生優秀発表賞, 野口展;佐藤俊治

受賞日 2021年09月
神経回路学会
視覚数理モデルシミュレーションの高速化と錯視画像の探索
日本神経回路学会・優秀研究賞
国内学会・会議・シンポジウム等の賞

受賞日 2019年09月
日本神経回路学会, https://www.uec.ac.jp/news/prize/2019/20190911_2050.html
A border-ownership model based on computational electromagnetism
日本神経回路学会・論文賞
国内学会・会議・シンポジウム等の賞

受賞日 2017年09月
日本神経回路学会, 若手研究者（35歳以下）に対する表彰．中村大樹・佐藤俊治による研究に対して，中村氏に対して贈られた．
計算論的に最適な速度推定器
日本神経回路学会・大会奨励賞
国内学会・会議・シンポジウム等の賞

受賞日 2016年10月
日本基礎心理学会
回転中心動揺錯視
第8回錯視・錯聴コンテスト入賞
国内学会・会議・シンポジウム等の賞

受賞日 2015年12月
ロボットビジネス推進協議会
RTミドルウェア普及貢献賞
国内学会・会議・シンポジウム等の賞

受賞日 2015年09月
日本神経回路学会
ＭＴ細胞の電気生理実験結果に関する計算論的再考察
日本神経回路学会・優秀研究賞

受賞日 2014年12月
ロボットビジネス推進協議会
視覚脳科学研究を目的としたRTミドルウェアの応用と結果
RTミドルウェアコンテスト2014 奨励賞 日本ロボット工業会賞, 中村大樹;佐藤俊治;韓雪花;占部一輝
国内学会・会議・シンポジウム等の賞

受賞日 2014年12月
ロボットビジネス推進協議会
視覚脳科学研究を目的としたRTミドルウェアの応用と結果
RTミドルウェアコンテスト2014 奨励賞 ベストサポート賞, 中村大樹;佐藤俊治;韓雪花;占部一輝
国内学会・会議・シンポジウム等の賞

受賞日 2014年08月
MIT (Massachusetts Institute of Technology) Saliency Benchmarking team
The 1st prize for the total score of MIT Saliency Benchmarking
国内外の国際的学術賞

受賞日 2010年11月
APNNA Young Researcher Award, 佐藤俊治

受賞日 2009年10月
理化学研究所理事長感謝状(野依良治理事長), 佐藤俊治

受賞日 2009年09月
日本神経回路学会・論文賞, 佐藤俊治

受賞日 2006年09月
日本神経回路学会・奨励賞, 佐藤俊治

両眼視野闘争の性質を利用した2色型色覚者用の再着色画像提示方法
野口 展; 佐藤 俊治
ラスト(シニア)オーサー, 映像情報メディア学会論文誌, accepted (18-Apr-2024)巻, 出版日 2024年, 査読付
研究論文（学術雑誌）, 日本語

観察方法の違いが虚像の奥行き知覚に及ぼす影響
中嶋 豊; 竹本 雅憲; 佐藤 俊治
日本バーチャルリアリティ学会論文誌, 特定非営利活動法人 日本バーチャルリアリティ学会, 27巻, 2号, 掲載ページ 141-151, 出版日 2022年06月30日, The virtual image presented with Augmented Reality (AR) device is superimposed on the real world, and we can perceive it as if actually existing there. However, it is still unclear whether we could perceive a virtual image with the setting values for depth (distance and size). In this study, we examined the basic characteristics of depth perception for the AR images by the adjustment method (compared between an AR object and a real object) and the constant method (compared between an AR object and reference of distance). The results of experiments showed the overestimation of depth for a virtual image. In addition, the monocular observation would induce much overestimation than the binocular observation, while the sensitivity of depth improved with occlusion for another side of the eye where the virtual image was not presented. These results would help more appropriate presentation of the virtual image in the AR devices.
日本語

Illusory Oscillation of the Central Rotation Axis
Yutaka Nakajima; Shohei Kakuda; Shunji Satoh
i-Perception, SAGE PUBLICATIONS LTD, 10巻, 4号, 掲載ページ 1-17, 出版日 2019年07月25日, 査読付, In this study, we report a novel visual illusion for rotational motion, in which the central rotation axis of a partially invisible (apparent) square is perceived as exhibiting oscillatory rotation. To investigate the cause of this illusion, we measured the central position of a static apparent shape using an adjustment method (Experiment 1) and manipulated the speed of the rotating apparent square to test whether the illusion could be cancelled out by counteracting rotation using a constant method (Experiment 2). The results revealed that the perceived central position of a static apparent shape was shifted toward the outside. The shifted position depended on the orientation of the stimulus, and its position was arranged as if it was moving in a circular trajectory. In addition, the cancellation technique using counteracting rotation was successful, and cancellation of faster rotation required a greater radius of counteracting rotation. These results indicated that the illusion is induced by an interaction between illusory shifts of the central position of the static shape and the summation of motion vectors or motion momentum (e.g., centrifugal force) derived from shape representation by perceptual completion.
研究論文（学術雑誌）, 英語

Computational study of depth completion consistent with human bi-stable perception for ambiguous figures
Eiichi Mitsukura; Shunji Satoh
Neural Networks, Elsevier Ltd, 99巻, 掲載ページ 42-55, 出版日 2018年03月01日, 査読付, We propose a computational model that is consistent with human perception of depth in “ambiguous regions,” in which no binocular disparity exists. Results obtained from our model reveal a new characteristic of depth perception. Random dot stereograms (RDS) are often used as examples because RDS provides sufficient disparity for depth calculation. A simple question confronts us: “How can we estimate the depth of a no-texture image region, such as one on white paper?” In such ambiguous regions, mathematical solutions related to binocular disparities are not unique or indefinite. We examine a mathematical description of depth completion that is consistent with human perception of depth for ambiguous regions. Using computer simulation, we demonstrate that resultant depth-maps qualitatively reproduce human depth perception of two kinds. The resultant depth maps produced using our model depend on the initial depth in the ambiguous region. Considering this dependence from psychological viewpoints, we conjecture that humans perceive completed surfaces that are affected by prior-stimuli corresponding to the initial condition of depth. We conducted psychological experiments to verify the model prediction. An ambiguous stimulus was presented after a prior stimulus removed ambiguity. The inter-stimulus interval (ISI) was inserted between the prior stimulus and post-stimulus. Results show that correlation of perception between the prior stimulus and post-stimulus depends on the ISI duration. Correlation is positive, negative, and nearly zero in the respective cases of short (0–200 ms), medium (200–400 ms), and long ISI (>
400 ms). Furthermore, based on our model, we propose a computational model that can explain the dependence.
研究論文（学術雑誌）, 英語

A border-ownership model based on computational electromagnetism
Zaem Arif Zainal; Shunji Satoh
Neural Networks, Elsevier Ltd, 99巻, 掲載ページ 114-122, 出版日 2018年03月01日, 査読付, The mathematical relation between a vector electric field and its corresponding scalar potential field is useful to formulate computational problems of lower/middle-order visual processing, specifically related to the assignment of borders to the side of the object: so-called border ownership (BO). BO coding is a key process for extracting the objects from the background, allowing one to organize a cluttered scene. We propose that the problem is solvable simultaneously by application of a theorem of electromagnetism, i.e., “conservative vector fields have zero rotation, or “curl.” We hypothesize that (i) the BO signal is definable as a vector electric field with arrowheads pointing to the inner side of perceived objects, and (ii) its corresponding scalar field carries information related to perceived order in depth of occluding/occluded objects. A simple model was developed based on this computational theory. Model results qualitatively agree with object-side selectivity of BO-coding neurons, and with perceptions of object order. The model update rule can be reproduced as a plausible neural network that presents new interpretations of existing physiological results. Results of this study also suggest that T-junction detectors are unnecessary to calculate depth order.
研究論文（学術雑誌）, 英語

Simple speed estimators reproduce MT responses and identify strength of visual illusion
Daiki Nakamura; Shunji Satoh
Neural Computing and Applications, Springer London, accepted巻, 7号, 掲載ページ 1-13, 出版日 2017年11月02日, 査読付, Computational models of vision should not only be able to reproduce experimentally obtained results
such models should also be able to predict the input–output properties of vision. Conventional models of MT neurons are based on the concept of velocity filtering, as proposed by Simoncelli and Heeger (Vis Res 38(5):743–761, 1998). As this report describes, we provide another interpretation of the computational function of MT neurons. An MT neuron can be a simple speed estimator with an upper limitation for correct estimation. Subsequently, we assess whether the MT model can account for illusory perception of “rotating drift patterns,” by which humans perceive illusory rotation (clockwise or counterclockwise rotation) depending on the background luminance. Moreover, to predict whether a pattern causes visual illusion, or not, we generate an enormous set of possible visual patterns as inputs to the MT model: (Formula presented.). Numerical quantities of model outputs obtained through a computer simulation for 88 inputs were used to estimate human illusory perception. Results of psychophysical experiments demonstrate that the model prediction is consistent with human perception.
研究論文（学術雑誌）, 英語

Formulation of Border-Ownership Assignment in Area V2 as an Optimization Problem
Zaem Arif Zainal; Shunji Satoh
Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), Springer Verlag, 10636巻, 掲載ページ 859-866, 出版日 2017年, 査読付, Border-ownership (BO) assignment, or the assignment of borders to an occluding object, is a primary step in visual perception. Physiological experiments have revealed the existence of neurons in area V2 that respond selectively to objects placed on a specific side of their response field. Although existing models can reproduce this phenomenon, they are not based on a clear computational theory. For this study, we formulated BO assignment as a well-defined optimization problem. We hypothesize that information related to BO assignment can be expressed as a conservative vector field. This conservative vector field is proposed as the gradient of a scalar field that carries information related to the depth order of the overlapping object. Conservative vector fields have zero curl (rotation). Using this theorem, we construct and solve an optimization problem. Numerical simulations demonstrate that a model based on our derived algorithm solves BO assignment for problems of perceived order and occlusion. Deduced neural networks provide insight into possible characteristics of lateral connections in area V2.
研究論文（国際会議プロシーディングス）, 英語

脳の数理モデル構築を目的とした RTミドルウェアの応用と結果
占部一輝; 中村大樹; 佐藤俊治; 韓雪花
計測自動制御学会論文誌, 公益社団法人 計測自動制御学会, 52巻, 5号, 掲載ページ 264-275, 出版日 2016年, 査読付, The brain is a typical complex system that executes visual information analysis, motor control, selective allocation of memories, and so on. We have developed a software platform to simulate the complex brain system numerically by computational models, especially focused on vision. Our platform for vision simulation bases on RT-middleware and OpenRTM-aist, which is a software platform to develop robotic system. A new datatype as a common interface of various vision models is provided. The new datatype and our software library enable automatic switching of transformation method of input/output data between vision models, i.e., shared memory or via computer network. We also provide a software package named by OpenCV-RTC which converts a lot of image processing functions of OpenCV into RT-components executable on OpenRTM-aist. We show that a novel model for estimation of fixation location of humans' eye is efficiently developed on our platform by parallel connection of existing models for eye fixation, and show that the new model significantly outperforms the existing models.
研究論文（学術雑誌）, 日本語

A Simple Visual Model Accounts for Drift Illusion and Reveals Illusory Patterns
Daiki Nakamura; Shunji Satoh
NEURAL INFORMATION PROCESSING, ICONIP 2016, PT IV, SPRINGER INT PUBLISHING AG, 9950巻, 9950号, 掲載ページ 191-198, 出版日 2016年, 査読付, Computational models of vision should not only be able to reproduce experimentally obtained results; such models should also be able to predict the input-output properties of vision. We assess whether a simple computational model of neurons in the Middle Temporal (MT) visual area proposed by the authors can account for illusory perception of "rotating drift patterns," by which humans perceive illusory rotation (clockwise or counterclockwise) depending on the background luminance. Moreover, to predict whether a pattern causes visual illusion or not, we generate an enormous set of possible visual patterns as inputs to the MT model: 8(8) = 16,777,216, possible input patterns. Numerical quantities of model outputs by computer simulation for 8(8) inputs were used to estimate human illusory perception. Using psychophysical experiments, we show that the model prediction is consistent with human perception.
研究論文（国際会議プロシーディングス）, 英語

Unifying Computational Models for Visual Attention Yields Better Scores than State-of-the-art Models
Xuehua HAN; Shunji SATOH; Daiki NAKAMURA; Kazuki URABE
Advances in Neuroinformatics, 10.14931/aini2014.rii.6巻, RII-6号, 出版日 2014年11月27日, 査読付
研究論文（国際会議プロシーディングス）, 英語

Improvement of Simulation Platform for providing reliable and easy use model simulation environment
Hidetoshi Ikeno; Tadashi Yamazaki; Yoshihiro Okumura; Shunji Satoh; Yoshimi Kamiyama; Yutaka Hirata; Keiichiro Inagaki; Akito Ishihara; Takayuki Kannon; Hiroaki Wagatsuma; Shiro Usui
Frontiers of Neuroinformatics, 10.3389/conf.fninf.2014.08.000巻, 出版日 2014年02月, 査読付
研究論文（国際会議プロシーディングス）, 英語

A novel computational theory of MT neurons : Do MT neurons actually prefer t heir 'preferred speeds'?
Daiki Nakamura; Shunji Satoh
Neuro2013, accepted巻, 出版日 2013年06月, 査読付
研究論文（国際会議プロシーディングス）, 英語

Computational study of depth perception for an ambiguous image region: How can we estimate the depth of black or white paper?
Eiichi Mitsukura; Shunji Satoh
Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), Springer, 8228巻, 3号, 掲載ページ 225-232, 出版日 2013年, 査読付, We propose a new computational model that accounts for human perception of depth for "ambiguous regions," in which no information exists to estimate binocular disparity as seen in black and white papers. Random dot stereograms are widely used examples because these patterns provide sufficient information for disparity calculation. Then, a simple question confronts us: "how can we estimate the depth of non-textured images, like those on white paper?" In such non-textured regions, mathematical solutions of the spatial disparities are not unique but indefinite. We examine a mathematical description of depth estimation that is consistent with psychological experiments for non-textured images. Using computer simulation, we show that resultant depth-maps using our model based on the mathematical description above qualitatively reproduce human depth perception. © Springer-Verlag 2013.
研究論文（国際会議プロシーディングス）, 英語

Signal processing tolerant to noise accounts for human speed visual perception: (a counter-proposal against Bayesian models)
Shunji Satoh
The 22nd Annual Conference of Japanese Neural Network Society, xxx巻, 出版日 2012年09月, 査読付
研究論文（国際会議プロシーディングス）, 英語

Computational identity between digital image inpainting and filling-in process at the blind spot
Shunji Satoh
NEURAL COMPUTING & APPLICATIONS, SPRINGER, 21巻, 4号, 掲載ページ 613-621, 出版日 2012年06月, 査読付, Digital image inpainting (DII) is a computer algorithm that restores missing information of images such as those of old oil paintings. This problem occurs in human visual systems as well: we have blind spots (BS), but we see natural patterns in the BS region. This article presents the computational identity between the DII algorithm and the vision model for the filling-in process at the BS. Based on physiological evidence and conjecture, we define an evaluation function that evaluates the quality of filled-in (or inpainted) images. The definition of the evaluation function helps the original DII algorithm to improve the convergence speed. Numerical experiments demonstrate that the convergence speed using the energy function is three times faster than the original DII algorithm. Results show that the resultant filled-in patterns by the visual model are comparable with those of the DII algorithm.
研究論文（学術雑誌）, 英語

Collaborative software platform for computational brain research based on OpenRTM
Kazuki Urabe; Shunji Satoh; Taihei Kitagawa
6TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON SOFT COMPUTING AND INTELLIGENT SYSTEMS, AND THE 13TH INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON ADVANCED INTELLIGENT SYSTEMS, IEEE, 掲載ページ 326-331, 出版日 2012年, 査読付, Many computational models should be integrated and executed on computers to simulate human visual systems. However, such integration has been difficult because every researcher has used different programming languages and different I/O formats. To solve this problem, we propose a software platform on which many vision models can be combined with less effort. The platform is based on "OpenRTM". Using our platform enables connection and execution of computational models written in C/C++, Java, Python, and MATLAB in a distributed/parallel computer environment.
研究論文（国際会議プロシーディングス）, 英語

Parallel Numerical Simulation of Visual Neurons for Analysis of Optical Illusion
Akira Egashira; Shunji Satoh; Hidetsugu Irie; Tsutomu Yoshinaga
2012 THIRD INTERNATIONAL CONFERENCE ON NETWORKING AND COMPUTING (ICNC 2012), IEEE, 掲載ページ 130-136, 出版日 2012年, 査読付, Detailed mechanism of optical illusion caused by visual neurons in human brain has not been well understood, and its numerical simulation is helpful to analyze visual system of humans. This paper describes implementation techniques of parallel numerical simulation to help understanding optical illusion by using a GPU-accelerated PC cluster. Our parallel acceleration techniques include following three points. Firstly, input images of the numerical simulation is efficiently calculated by dividing it images for multiple computation nodes using MPI (Message Passing Interface). Secondly, convolution, which is dominated computation for the optical flow, is accelerated by GPU. Finally, an algorithm to compute convolution specified to analyze optical illusion is proposed to speed up the simulation. Our experimental results show an interesting insight that values of optical flow for images causing optical illusion are quite different compared to that does not cause the optical illusion. We also demonstrate that our implementation of simulation works efficiently on the GPU-accelerated PC cluster.
研究論文（国際会議プロシーディングス）, 英語

Improvement of Simulation Platform for providing reliable and easy use model simulation environment
Hidetoshi Ikeno; Tadashi Yamazaki; Yoshihiro Okumura; Shunji Satoh; Yoshimi Kamiyama; Yutaka Hirata; Keiichiro Inagaki; Akito Ishihara; Takayuki Kannon; Hiroaki Wagatsuma; Shiro Usui
INCF Neuroinformatics, accepted巻, 出版日 2012年, 査読付
研究論文（国際会議プロシーディングス）, 英語

Simulation Platform: Quick and easy access environment of model simulation in computational neuroscience
Hidetoshi Ikeno; Tadashi Yamaaki; Yoshihiro Okumura; Shunji Satoh; Yoshimi Kamiyama; Yutaka Hirata; Keiichiro Inagaki; Akito Ishihara; Takayuki Kannon; Shiro Usui
4th INCF Congress of Neuroinformatics, accepted巻, 出版日 2011年12月, 査読付
研究論文（国際会議プロシーディングス）, 英語

Computational Model Resolving a Paradox between Speed Perception and Neural Property of MT Area
Shunji Satoh
JNNS 2011, accepted巻, 出版日 2011年12月, 査読付
研究論文（国際会議プロシーディングス）, 英語

A large-scale whole visual system model integrated by PLATO and its implementation on high performance computer
Keiichiro Inagaki; Takayuki Kannon; Yoshimi Kamiyama; Shunji Satoh; Nilton Kamiji; Daiki Sone; Kazuki Urabe; Shiro Usui
4th INCF Congress of Neuroinformatics, accepted巻, 出版日 2011年12月, 査読付
研究論文（国際会議プロシーディングス）, 英語

Reprint of: Simulation Platform: a cloud-based online simulation environment.
Yamazaki T; Ikeno H; Okumura Y; Satoh S; Kamiyama Y; Hirata Y; Inagaki K; Ishihara A; Kannon T; Usui S
Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society, 24巻, 9号, 掲載ページ 927-932, 出版日 2011年11月, 査読付
研究論文（学術雑誌）

Simulation Platform: A cloud-based online simulation environment
Tadashi Yamazaki; Hidetoshi Ikeno; Yoshihiro Okumura; Shunji Satoh; Yoshimi Kamiyama; Yutaka Hirata; Keiichiro Inagaki; Akito Ishihara; Takayuki Kannon; Shiro Usui
NEURAL NETWORKS, PERGAMON-ELSEVIER SCIENCE LTD, 24巻, 7号, 掲載ページ 693-698, 出版日 2011年09月, 査読付, For multi-scale and multi-modal neural modeling, it is needed to handle multiple neural models described at different levels seamlessly. Database technology will become more important for these studies, specifically for downloading and handling the neural models seamlessly and effortlessly. To date, conventional neuroinformatics databases have solely been designed to archive model files, but the databases should provide a chance for users to validate the models before downloading them. In this paper, we report our on-going project to develop a cloud-based web service for online simulation called "Simulation Platform". Simulation Platform is a cloud of virtual machines running GNU/Linux. On a virtual machine, various software including developer tools such as compilers and libraries, popular neural simulators such as GENESIS, NEURON and NEST, and scientific software such as Gnuplot, R and Octave, are pre-installed. When a user posts a request, a virtual machine is assigned to the user, and the simulation starts on that machine. The user remotely accesses to the machine through a web browser and carries out the simulation, without the need to install any software but a web browser on the user's own computer. Therefore, Simulation Platform is expected to eliminate impediments to handle multiple neural models that require multiple software. (C) 2011 Elsevier Ltd. All rights reserved.
研究論文（学術雑誌）, 英語

Simulation Platform: Cloud-computing meets computational neuroscience
T Yamazaki; H Ikeno; Y Okumura; S Satoh; Y Hirata; A Ishihara; K Kannon; S Usui
Proc. of CNS 2011, in print巻, 出版日 2011年07月, 査読付
研究論文（国際会議プロシーディングス）, 英語

Multi-GPU acceleration of optical flow computation in visual functional simulation
Junichi Ohmura; Akira Egashira; Shunji Satoh; Takefumi Miyoshi; Hidetsugu Irie; Tsutomu Yoshinaga
Proceedings - 2011 2nd International Conference on Networking and Computing, ICNC 2011, IEEE Computer Society, accepted巻, 掲載ページ 228-234, 出版日 2011年, 査読付, Numerical simulation for visual processing of the human brain is one of time-consuming applications. This paper shows acceleration techniques for a simulation program of the visual processing. We parallelize convolution calculations, which are core operations, which the simulation program requests, on a GPU-accelerated PC cluster. Our implementation includes three improvement points. Firstly, we consider efficient data mapping onto global and shared memories1 of the GPU. Secondly, multiple convolutions for the same input data are computed by each node's GPU, referred to as package execution. Finally, an input 2-dimensional image is divided into regions and convolutions for these regions are executed in parallel utilizing MPI (Message Passing Interface). Our experimental results show a linear speedup up to 12 nodes in the PC cluster for the convolution program. We also show the effects of the package execution and reduced communication on NVIDIA tesla C1060 and C2070, respectively. © 2011 IEEE.
研究論文（国際会議プロシーディングス）, 英語

Environment for an integrative model simulation: PLATO
Keiichiro Inagaki; Takayuki Kannon; Yoshimi Kamiyama; Shunji Satoh; Nilton Kamiji; Yutaka Hirata; Akito Ishihara; Hayaru Shouno; Shiro Usui
Proc. of Neuroinformatics 2010, 1巻, 掲載ページ ???, 出版日 2010年08月, 査読付
研究論文（国際会議プロシーディングス）, 英語

Simulation Platform: Model simulation on the cloud
Shiro Usui; Tadashi Yamazaki; Hidetoshi Ikeno; Okumura Yoshihiro; Shunji Satoh; Kamiyama Yoshimi; Hirata Yutaka; Inagaki Keiichiro; Ishihara Akito; Kannon Takayuki; Kamiji Nilton; Akazawa Fumihiko
Proc. of Neuroinformatics 2010, 1巻, 掲載ページ ???, 出版日 2010年08月, 査読付
研究論文（国際会議プロシーディングス）, 英語

Efficient Representation by Horizontal Connection in Primary Visual Cortex
Hiroaki Sasaki; Shunji Satoh; Shiro Usui
NEURAL INFORMATION PROCESSING: THEORY AND ALGORITHMS, PT I, SPRINGER-VERLAG BERLIN, 6443巻, 掲載ページ 132-+, 出版日 2010年, 査読付, Neurons in the primary visual cortex (V1) encode natural images that are exposed. As a candidate encoding principle, the efficient coding hypothesis was proposed by Attneave (1954) and Barlow (1961). This hypothesis emphasizes that the primary role of neurons in the sensory area is to reduce the redundancy of the external signal and to produce a statistically efficient representation. However, the outputs of neurons in V1 are statistically dependent because their classical receptive fields largely overlap and natural images have structures such as edges and textures. As described in this paper, we propose that the computational role of horizontal connections (HCs) is to decrease statistical dependency and attempt to self-organize the spatial distribution of HCs from natural images. In addition, we show that our neural network model with self-organized HCs can reproduce some nonlinear properties of V1 neurons, e.g. size-tuning and contextual modulation. These results support the efficient coding hypothesis and imply that HCs serve an important role in decreasing statistical dependency in V1.
研究論文（国際会議プロシーディングス）, 英語

Kalman filter model can explain the temporal receptive field of motion selective V1 neurons
Shunji Satoh; Yutaka Sakaguchi; Hiroaki Sasaki; Shiro Usui
NEUROSCIENCE RESEARCH, ELSEVIER IRELAND LTD, 68巻, 掲載ページ E379-E380, 出版日 2010年, 査読付
研究論文（国際会議プロシーディングス）, 英語

Kalman filter model can explain the temporal receptive field of motion selective V1 neurons
Shunji Satoh; Yutaka Sakaguchi; Hiroaki Sasaki; Shiro Usui
NEUROSCIENCE RESEARCH, ELSEVIER IRELAND LTD, 68巻, 掲載ページ E379-E380, 出版日 2010年, 査読付
研究論文（国際会議プロシーディングス）, 英語

Neural implementation of coarse-to-fine processing in V1 simple neurons
Hiroaki Sasaki; Shunji Satoh; Shiro Usui
NEUROCOMPUTING, ELSEVIER SCIENCE BV, 73巻, 4-6号, 掲載ページ 867-873, 出版日 2010年01月, 査読付, Coarse-to-fine processing has been observed in various areas of the visual cortex. For example, some receptive fields (RFs) of neurons in the primary visual cortex (V1) shrink spatially as time progresses. Such VI neurons become more sensitive to higher spatial period stimulus in 20 ms. Furthermore, orientation selectivity in VI also increases, that is, orientational coarse-to-fine processes. As described herein, we investigate the neural substances related to coarse-to-fine processing. We find that such coarse-to-fine processing corresponds to deblurring operations to achieve V1 neural output with spatially and orientationally higher resolutions. We show computationally that the short-range horizontal connections (SHCs) realize the deblurring operation.
We Simulate a V1 network model with SHCs based on the Sasaki model [1] (Sasaki and Satoh, 2009). The shrinking VI receptive-field and increased orientational selectivity are caused by neural deblurring operations through SHCs. The model properties are qualitatively consistent with physiological data. (C) 2009 Published by Elsevier B.V.
研究論文（学術雑誌）, 英語

Super resolution: Another computational role of short-range horizontal connection in the primary visual cortex
Hiroaki Sasaki; Shunji Satoh
NEURAL NETWORKS, PERGAMON-ELSEVIER SCIENCE LTD, 22巻, 4号, 掲載ページ 362-372, 出版日 2009年05月, 査読付, Recent physiological data related to the primary visual cortex (VI) have shown various contextual effects in the non-classical receptive field (nCRF). Contextual modulation, size tuning and altered sensitivity of orientation are typical examples of such contextual effects in the nCRF. These phenomena in the nCRF have been thought to be caused by short-range horizontal connection (SHC). However, SHC does not necessarily contribute only to these phenomena. These phenomena might be merely secondary phenomena by the fundamental role of SHC. In this paper, we specifically address the overcomplete properties in VI. Then the fundamental role of SHC is examined from image-processing points of view. Super resolution is proposed as a strong candidate for the fundamental role of SHC. Super resolution is an engineering method that obtains a high-resolution image from a low-resolution image(s). The distribution of SHC is deductively derived by adopting a reverse diffusion technique, which is one of various available super-resolution techniques. The spatial distribution of our proposed SHC is isotropic on the orientation map. This characteristic is consistent with physiological data. In addition to that, contextual modulation, size tuning and altered sensitivity of orientation in numerical experiments using our proposed SHC can be reproduced qualitatively. These results indicate that these phenomena are secondary phenomena by super-resolution processing. (C) 2008 Elsevier Ltd. All rights reserved.
研究論文（学術雑誌）, 英語

Engineering-approach accelerates computational understanding of V1-V2 neural properties
Shunji Satoh; Shiro Usui
COGNITIVE NEURODYNAMICS, SPRINGER, 3巻, 1号, 掲載ページ 1-8, 出版日 2009年03月, 査読付, We present two computational models (i) long-range horizontal connections and the nonlinear effect in V1 and (ii) the filling-in process at the blind spot. Both models are obtained deductively from standard regularization theory to show that physiological evidence of V1 and V2 neural properties is essential for efficient image processing. We stress that the engineering approach should be imported to understand visual systems computationally, even though this approach usually ignores physiological evidence and the target is neither neurons nor the brain.
研究論文（学術雑誌）, 英語

A Next Generation Modeling Environment PLATO: Platform for Collaborative Brain System Modeling
Shiro Usui; Keiichiro Inagaki; Takayuki Kannon; Yoshimi Kamiyama; Shunji Satoh; Nilton L. Kamiji; Yutaka Hirata; Akito Ishihara; Hayaru Shouno
NEURAL INFORMATION PROCESSING, PT 1, PROCEEDINGS, SPRINGER-VERLAG BERLIN, 5863巻, 掲載ページ 84-+, 出版日 2009年, 査読付, To understand the details of brain function, a large scale system model that reflects anatomical and neurophysiological characteristics needs to be implemented. Though numerous computational models of different brain areas have been proposed, these integration for the development of a large scale model have not yet been accomplished because these models were described by different programming languages, and mostly because they used different data formats. This paper introduces a platform for a collaborative brain system modeling (PLATO) where one can construct computational models using several programming languages and connect them at the I/O level with a common data format. As an example, a whole visual system model including eye movement, eye optics, retinal network and visual cortex is being developed. Preliminary results demonstrate that the integrated model successfully simulates the signal processing flow at the different stages of visual system.
研究論文（国際会議プロシーディングス）, 英語

Computational theory and applications of a filling-in process at the blind spot
Shunji Satoh; Shiro Usui
NEURAL NETWORKS, PERGAMON-ELSEVIER SCIENCE LTD, 21巻, 9号, 掲載ページ 1261-1271, 出版日 2008年11月, 査読付, A mathematical model for filling-in at the blind spot is proposed. The general scheme of the standard regularization theory was used to derive the model deductively. First, we present the problems encountered with a diffusion equation, which is frequently used for various types of perceptual completion. To solve these problems, we investigated the computational meaning of a neural property discovered by Matsumoto and Komatsu [Matsumoto, M., &, Komatsu, H. (2005). Neural responses in the macaque V1 to bar stimuli with various lengths presented on the blind spot. Journal of Neurophysiology, 93, 2374-2387). Based on our observations, we introduce two types of curvature information of image properties into the a priori knowledge of missing images in the blind spot. Moreover, two different information pathways for filling-in, which were Suggested by results of physiological experiments (slow conductive paths of horizontal connections in V1, and fast feedforward/feedback paths via V2), were considered theoretically as the neural embodiment of in adiabatic approximation between V1 and V2 interaction. Numerical simulations show that the output of the proposed model for filling-in is consistent with neurophysiological experimental results. The model can be used as a powerful tool for digital image inpainting. (C) 2008 Elsevier Ltd. All rights reserved.
研究論文（学術雑誌）, 英語

Engineering-approach accelerates computational understanding of V1-V2 neural properties
Shunji Satoh; Shiro Usui
NEURAL INFORMATION PROCESSING, PART I, SPRINGER-VERLAG BERLIN, 4984巻, 掲載ページ 1051-1060, 出版日 2008年, 査読付, We present two computational models: (i) long-range horizontal connections and the nonlinear effect in V1 and (ii) the filling-in process at the blind spot. Both models are obtained deductively from standard regularization theory to show that physioligical evidence of V1 and V2 neural properties is essential for efficient image processing. We stress that the engineering approach should be imported to understand visual systems computationally, even though this approach usually ignores physiological evidence and the target is neither neurons nor the brain.
研究論文（国際会議プロシーディングス）, 英語

Computational understanding and modeling of filling-in process at the blind spot
Shunji Satoh; Shiro Usui
Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), Springer, 4984巻, 1号, 掲載ページ 943-952, 出版日 2008年, A visual model for filling-in at the blind spot is proposed. The general scheme of standard regularization theory is used to derive a visual model deductively. First, we indicate problems of the diffusion equation, which is frequently used for various kinds of perceptual completion. Then, we investigate the computational meaning of a neural property discovered by Matsumoto and Komatsu (J. Neurophysiology, vol. 93, pp. 2374-2387, 2005) and introduce second derivative quantities related to image geometry into a priori knowledge of missing images on the blind spot. Moreover, two different information pathways for filling-in (slow conductive paths of horizontal connections in V1, and fast feedforward/feedback paths via V2) are regarded as the neural embodiment of adiabatic approximation between V1 and V2 interaction. Numerical simulations show that the outputs of the proposed model for filling-in are consistent with a neurophysiological experimental result, and that the model is a powerful tool for digital image inpainting. © 2008 Springer-Verlag Berlin Heidelberg.
研究論文（国際会議プロシーディングス）, 英語

Physiologically plausible and theoretically optimal model of V1 receptive fields
Shunji Satoh; Shiro Usui
Proc of NBNI-2008, *巻, 掲載ページ *, 出版日 2008年
研究論文（国際会議プロシーディングス）, 英語

Psychophysical analyses of the size effects of spatial attention on figure-ground assignment
Souta Hidaka; Shunji Satoh; Jiro Gyoba
Fechner Day, *巻, *号, 出版日 2007年, 査読付
研究論文（国際会議プロシーディングス）, 英語

A visual model for object detection based on active contours and level-set method
Shunji Satoh
BIOLOGICAL CYBERNETICS, SPRINGER, 95巻, 3号, 掲載ページ 259-270, 出版日 2006年09月, 査読付, A visual model for object detection is proposed. In order to make the detection ability comparable with existing technical methods for object detection, an evolution equation of neurons in the model is derived from the computational principle of active contours. The hierarchical structure of the model emerges naturally from the evolution equation. One drawback involved with initial values of active contours is alleviated by introducing and formulating convexity, which is a visual property. Numerical experiments show that the proposed model detects objects with complex topologies and that it is tolerant of noise. A visual attention model is introduced into the proposed model. Other simulations show that the visual properties of the model are consistent with the results of psychological experiments that disclose the relation between figure-ground reversal and visual attention. We also demonstrate that the model tends to perceive smaller regions as figures, which is a characteristic observed in human visual perception.
研究論文（学術雑誌）, 英語

Pattern recognition model with moving visual attention based on hypothesis and verification
Masao Shimomura; Shunji Satoh; Syogo Miyake; Hirotomo Aso
Electronics and Communications in Japan, Part II: Electronics (English translation of Denshi Tsushin Gakkai Ronbunshi), 89巻, 6号, 掲載ページ 44-54, 出版日 2006年06月, This paper proposes a method which can be used to extract and correctly recognize patterns by moving the attention point, even if less than the whole pattern is projected on the retina at the start of recognition. In the proposed model, a temporary result of pattern recognition (hypothesis) is generated on the basis of the features which are not affected by the presented position. Then, using the features that depend on the presented position, the attention point is moved while verifying the obtained hypothesis. By repeating the above procedure, the pattern is adequately extracted and recognized. It is shown by computer simulation of the proposed model that adequate extraction and recognition of the pattern are actually realized from its partial presentation. It is also shown that adequate recognition is achieved even if recognition is begun from a situation in which multiple patterns are mixed and presented, or noise is present in the pattern. © 2006 Wiley Periodicals, Inc.
研究論文（学術雑誌）, 英語

動的輪郭法の計算原理に基づく物体検出モデル(バイオサイバネティックス, ニューロコンピューティング)
佐藤 俊治; 三宅 章吾
電子情報通信学会論文誌. D-II, 情報・システム, II-パターン処理, 社団法人電子情報通信学会, 88巻, 7号, 掲載ページ 1257-1268, 出版日 2005年07月, 査読付, 背景から物体(図)領域を検出する方法を提案し, 提案方法を実現する神経回路網モデルを提案する.提案方法は, 画像工学の立場から提唱された動的輪郭法の計算原理に基づいており, 物体の境界がもつ幾何的特徴, 及び認知心理学的知見を統合することで得られる.本研究ではまず, 動的輪郭法の定常状態に関する解析をした後, 物体領域検出のためのエネルギーを定義し, エネルギー最小化の原理から神経回路網モデルの結合や動作を導出する.本研究では神経回路網モデルの提案のみならず, 動的輪郭法の重要な問題点を解決し, 新しい物体検出法の提案も行う.数値実験により, (i)トポロジーが複雑な物体, (ii)複数の物体の検出に成功し, (iii)ノイズに頑健であることを示す.提案モデルは, 神経生理学的知見と一致し, 図地反転現象を説明するモデルであることも示す.
日本語

新しいネオコグニトロン型ネットワークとICA・PCAを用いた学習法(バイオサイバネティックス, ニューロコンピューティング)
下村 正夫; 佐藤 俊治; 三宅 章吾; 阿曽 弘具
電子情報通信学会論文誌. D-II, 情報・システム, II-パターン処理, 社団法人電子情報通信学会, 88巻, 4号, 掲載ページ 769-777, 出版日 2005年04月, 査読付, ネオコグニトロンは, 高い認識率と拡張性をもつパターン認識用の階層型ニューラルネットワークであるが, その性能を引き出すためには多数存在するパラメータを認識対象に応じて適切に調整する必要があった.そこで本論文では, ネオコグニトロンの各階層で行われている処理が次元圧縮である点に着目し, 統計的な次元圧縮法である主成分分析(PCA), 独立成分分析(ICA)及び部分空間法をネットワークの学習法として導入することで, パラメータ数の削減とパラメータ変動への頑健性向上を図る.また, これらの手法を導入するためにネオコグニトロンを簡略化したネットワークを提案する.手書き数字及び顔画像データベースを用いた認識実験により, 提案する学習法がパラメータの変動に頑健で, かつ認識対象によらず同じパラメータで適切な学習が行えることを検証した.
研究論文（学術雑誌）, 日本語

A model of overt visual attention based on scale-space theory
Shunji Satoh; Shogo Miyake
Systems and Computers in Japan, 35巻, 10号, 掲載ページ 1-13, 出版日 2004年09月, 査読付, This paper proposes a vision model for object detection based on scale-space theory, considering knowledge obtained in neurophysiology and human visual characteristics obtained in visual psychology. The proposed model is principally composed of (a) the early vision model and (b) the attention calculation model. In this paper, it is shown first that the visual characteristics can be described by a discretized scale space, considering their multichannel property, spatial nonuniformity, and orientation selectivity. The early vision model is formulated. Next, the attention calculation model and the operation algorithm are formulated on the basis of the knowledge obtained by scale-space theory. The numerical experiments reveal that the proposed model has the following properties, (i) For objects with a high intensity difference, the center of overt attention moves to the center of the object, (ii) The spatial extent of overt/covert attention can be calculated adequately, (iii) The object is captured at the central region of the retina, where the resolution is the highest. Since the proposed model is based on scale-space theory, the theory or model can be easily extended. There are other advantages from an engineering standpoint, such as simple structure, easy implementation, small computational requirements, and very few parameters to be adjusted. © 2004 Wiley Periodicals, Inc.
研究論文（学術雑誌）, 英語

スケールスペース理論に基づく注視モデル(バイオサイバネテッィクス,ニューロコンピューティング)
佐藤 俊治; 三宅 章吾
電子情報通信学会論文誌. D-II, 情報・システム, II-パターン処理, 社団法人電子情報通信学会, 86巻, 10号, 掲載ページ 1490-1501, 出版日 2003年10月, 査読付, 神経生理学で得られた知見や,視覚心理学で得られたヒトの視覚特性を考慮した,スケールスペース理論に基づく物体検出のための視覚モデルを提案する.提案モデルは主に(a)初期視覚モデル,(b)注意計算モデルで構成される.本論文ではまず,多重チャネル性,空間不均一性,及び方位選択性を考慮した視覚特性が,離散化されたスケールスペースで記述できることを示し,初期視覚モデルの定式化を行う.次に,スケールスペース理論で得られた知見に基づき,注意計算モデルの定式化,及び動作アルゴリズムの定式化を行う.数値実験により提案モデルは次の性質をもつことがわかった.(I)輝度差の大きい物体に対してはその物体の中心位置へ視点を移動し,(ii)適切な注意/注視範囲を計算し,(iii)最も解像度が高い中心部に物体をとらえる.提案モデルはスケールスペース理論に基づくため理論的な考察やモデルの拡張が容易である.更に,構造が単純で実装が容易,計算量が小さい,調節するパラメータ数が極少数である等の工学的利点もある.
日本語

ICA・PCAを用いたネオコグニトロン型ネットワークの学習法
下村正夫; 佐藤俊治; 三宅章吾; 阿曽弘具
情報技術レターズ, 2巻, 掲載ページ 155-157, 出版日 2003年09月, 査読付
研究論文（学術雑誌）, 日本語

A New Learning Method of a Hierarchical Network Using ICA and PCA for Image Recognition
Masao Shimomura; Shunji Satoh; Shogo Miyake; Hirotomo Aso
Proceeding of Artificial Neural Networks and Neural Information, ICANN/ICONIP 2003巻, 掲載ページ 294-297, 出版日 2003年08月, 査読付
研究論文（国際会議プロシーディングス）, 英語

A Model for Selective Visual Attention Based on Discrete Scale-Spaces.
Shunji Satoh; Shogo Miyake
Knowledge-Based Intelligent Information and Engineering Systems(KES), Springer, 掲載ページ 147-154, 出版日 2003年
研究論文（国際会議プロシーディングス）

A Neural Network Model for Pattern Recognition Based on Hypothesis and Verification with Moving Region of Attention
Masao Shimomura; Shunji Satoh; Shogo Miyake; Hirotomo Aso
Artificial Neurwl Networks - ICANN, Springer, 掲載ページ 1275-1280, 出版日 2002年08月, 査読付
研究論文（国際会議プロシーディングス）, 英語

Neocognitron-Type Network for Recognizing Rotated and Shifted Patterns with Reduction of Resources.
Shunji Satoh; Shogo Miyake; Hirotomo Aso
Connectionist Models of Neurons, Learning Processes and Artificial Intelligence, 6th International Work-Conference on Artificial and Natural Neural Networks, Springer, 掲載ページ 215-222, 出版日 2001年
研究論文（国際会議プロシーディングス）

階層的パターン統合処理に基づく視覚情報処理モデルに関する研究
佐藤俊治
東北大学審査博士学位論文, 出版日 2000年

Rotation-invariant neocognitron
Shunji Satoh; Jousuke Kuroiwa; Hirotomo Aso; Shogo Miyake
Systems and Computers in Japan, 30巻, 4号, 掲載ページ 31-40, 出版日 1999年04月, 査読付, A neocognitron is a hierarchical neural model which can recognize shifted patterns in positions and/or deformed patterns after unsupervised learning, but the model cannot recognize rotated patterns. We propose a rotation-invariant neocognitron which can also recognize rotated patterns by extending the function of the neocognitron. We also propose a new learning method, by which thresholds of the rotation-invariant neocognitron are controlled in a training phase so that the model shows the expected performance for the recognition of rotated patterns. We show that the model can recognize rotated patterns as well as shifted and/or deformed patterns in computer simulations. The model also acquires an ability of recognition of locally rotated patterns, which cannot be correctly recognized by the standard model, because the rotation-invariant neocognitron recognizes the entirety of an input pattern through multilayered processing of local features including rotational information.
研究論文（学術雑誌）, 英語

Pattern recognition system with top-down process of mental rotation
Shunji Satoh; Hirotoino Aso; Shogo Miyake; Jousuke Kuroiwa
Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), Springer Verlag, 1606巻, 掲載ページ 816-825, 出版日 1999年, 査読付, A new model which can recognize rotated, distorted, scaled, shifted and noised patterns is proposed. The model is constructed based on psychological experiments in a mental rotation. The model has two types of processes: (i) one is a bottom-up process in which pattern recognition is realized by means of a rotation-invariant neocognitron and a standard neocognitron and (ii) the other is a top-down process in which a mental rotation is executed by means of a model of associative recall in visual pattern recognition. In computer simulations, it is shown that the model can recognize rotated patterns without training those patterns.
研究論文（国際会議プロシーディングス）, 英語

RECOGNITION OF HAND-WRITTEN PATTERNS BY ROTATION-INVARIANT NEOCOGNITRON
Shunji Satoh; Jousuke Kuroiwa; Hirotomo Aso; Shogo Miyake
ICONIP'98 Proceedings, IOA Press, 1巻, 掲載ページ 295-299, 出版日 1998年10月, 査読付
研究論文（学術雑誌）, 英語

回転対応型ネオコグニトロン
佐藤 俊治; 黒岩 丈介; 阿曽 弘具; 三宅 章吾
電子情報通信学会論文誌. D-II, 情報・システム, II-情報処理, 社団法人電子情報通信学会, 81巻, 6号, 掲載ページ 1365-1374, 出版日 1998年06月, 査読付, 教師なし学習でパターン認識が可能なネオコグニトロンは位置ずれや変形に頑強な認識をする階層型神経回路モデルであるが, 回転したパターンを認識することはモデルの構成上不可能であった.本論文では, 変形に対する頑強性を実現しているネオコグニトロンの構成をそのまま回転に対して拡張し, 回転パターンも認識可能な回転対応型ネオコグニトロンを提案する.更に, 回転対応型ネオコグニトロンが所期の機能を獲得するための学習法として, 学習段階でしきい値を変化させる.しきい値制御学習法を提案する.また, 実際に回転対応型ネオコグニトロンを計算機上で構築し, 平行移動や変形だけでなく回転パターンの認識が可能であることを示す.本モデルは回転の情報を含む部分特徴量の処理を多層化することでパターン全体を認識しているため, 従来手法では認識不可能であったパターンの一部が回転しているようなパターンも認識可能となった.
日本語

Recognition of rotated patterns using neocognitron
Shunji Satoh; Jousuke Kuroiwa; Hirotomo Aso; Shogo Miyake
Progress Connectionist-Based Information Systems (Proc. of ICONIP'97), Springer, 1巻, 掲載ページ 112-116, 出版日 1997年09月, 査読付
研究論文（学術雑誌）, 英語

Recognition of Rotated Patterns Using Neocognitron
Shunji Satoh; Jousuke Kuroiwa; Hirotomo Aso; Shogo Miyake
査読付, A rotation-invariant neocognitron is constructed by extending the neocognitron which can recognize translated, scaled and/or distorted patterns from training ones. In constructing the model two technical methods during the learning, a "threshold-controlling method" and a "rotation matrix method", are proposed. In numerical simulations, it is shown that the model can recognize globally and/or locally rotated patterns in an arbitrary angle without learning the patterns themselves. 1 Introduction It is very important to realize recognition systems insensitive to different kinds of scaling, translation, distortion and rotation. Many neural networks have been proposed to achieve this purpose. Neocognitron[Fukushima, 1988] is a multi-layered neural network model for pattern recognition which is considerably robust against distortion, scaling, and/or translation of patterns. After unsupervised learning, it can recognize input patterns without being affected by distortion, change in these siz...

鏡と仮想カラーチャートを用いた簡易な色校正
小島 悠暉; 佐藤俊治
ラスト(シニア)オーサー, 出版日 2024年03月, 情報処理学会 第86回全国大会, 日本語, 研究発表ペーパー・要旨（全国大会，その他学術会議）

両眼視野闘争の性質を利用した2色型色覚者用の再着色画像提示方法
野口展; 佐藤俊治
ラスト(シニア)オーサー, 出版日 2023年09月, 映像情報メディア学会, 研究発表ペーパー・要旨（全国大会，その他学術会議）

運動知覚と⾊知覚の相互作⽤を記述する数理モデルの構築
石山康夫; 佐藤俊治
ラスト(シニア)オーサー, 出版日 2023年09月, 日本神経回路学会全国大会, 日本語, 研究発表ペーパー・要旨（全国大会，その他学術会議）

自己組織化アルゴリズムによって生成される視野-皮質マッピング
佐野大輔; 佐藤俊治
ラスト(シニア)オーサー, 出版日 2023年03月, 電子情報通信学会技術研究報告

曲面知覚の観察距離依存性に関する研究
青島 初帆; 佐藤 俊治
円筒状に湾曲した実物体と，実物体と同様の水平視差を設けたランダムドットステレオグラム(RDS)の曲面や奥行知覚の違いを調査した．本研究で用いた実物体は，ランダムドットが印刷された半円筒の透明フィルムであり，フィルムはその背面からバックライトで照射されている．実験では円筒の半径を5種，観察距離を3段階に変化させて，円筒状物体とRDSの知覚の差を調べた．解析の結果，RDSとフィルムの見えの差は観察距離と物体の視野角に依存して異なることが分かった．さらに比較的単純な数式によって，RDSとフィルムの見えの差，並びに観察距離の関係が表現できることを見出した．本結果の応用例として，実物体の見えと同じ見えを生じさせるRDSの構築方法について記す．, 一般社団法人 映像情報メディア学会, 出版日 2021年, 映像情報メディア学会技術報告, 41.08巻, 掲載ページ 17-20, 日本語, 1342-6893, 2424-1970, 130008043738

自己運動中の移動物体知覚特性の計測と計算論的考察—Experimental and computational study of visual perception for moving objects during self-motion—ヒューマン情報処理
成田 侑毅; 佐藤 俊治
電子情報通信学会, 出版日 2019年10月, 電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報, 119巻, 254号, 掲載ページ 41-45, 日本語, 0913-5685, 40022064231, AA1123312X

拡張現実映像に対する奥行き知覚特性
中嶋 豊; 菊地 雅大; 佐藤 俊治
公益社団法人 日本心理学会, 出版日 2018年09月25日, 日本心理学会大会発表論文集, 82巻, 掲載ページ 1AM-057-1AM-057, 日本語, 2433-7609, 130007680382

Online simulation environment for computational neuroscience and data analysis
Ikeno H; Yamazaki T; Kannon T; Okumura Y; Kamiyama Y; Ishihara A; Inagaki K; Hirata Y; Satoh S; Wagatsuma H; Asai Y; Yamaguchi Y; Usui S
出版日 2017年08月, Neuroinformatics 2017, 掲載ページ D1, 研究発表ペーパー・要旨（国際会議）

周辺視野における視覚情報処理に聴覚刺激が及ぼす影響—Effect of auditory stimulus on information processing in peripheral vision—ヒューマン情報処理
渡部 貴行; 佐藤 好幸; 佐藤 俊治
電子情報通信学会, 出版日 2017年03月, 電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報, 116巻, 513号, 掲載ページ 17-20, 日本語, 0913-5685, 40021161658, AA1123312X

曲面知覚の観察距離依存性に関する研究—Perception of curved surface depending on viewing distance—立体映像技術 ヒューマンインフォメーション
青島 初帆; 佐藤 俊治
映像情報メディア学会, 出版日 2017年03月, 映像情報メディア学会技術報告 = ITE technical report, 41巻, 8号, 掲載ページ 17-20, 日本語, 1342-6893, 40021162379, AN1059086X

Applying an electromagnetic theorem to solve the Border-Ownership assignment problem: Border Ownership計算問題の電磁気学定理による定式化とモデル化
ザエム アリフ ザイナル; サトウ シュンジ
出版日 2016年03月, 115巻, 514号, 掲載ページ 107-112, 英語, 0913-5685, 40020791472, AA1123312X

Development of an on-line simulation platform for neuroscience research
Ikeno H; Yamazaki T; Kamiyama Y; Ishihara A; Inagaki K; Hirata Y; Okumura Y; Kannon T; Satoh S; Wagatsuma H; Asai Y; Yamaguchi Y; Usui S
出版日 2015年08月, Front. Neurosci. Conference Abstract: Neuroinformatics 2015

視覚数理モデルによる錯視の説明と錯視画像の生成 (MEとバイオサイバネティックス)
中村 大樹; 佐藤 俊治
視覚数理モデルはヒトの視覚系を記述し,その入出力が予測できて始めて意味を成す.本研究ではまず,網膜像の動きを符号化するMT細胞の数理モデルで,回転するdrift illusionの背景輝度依存性が再現できるかどうかを調査する.さらに,MTモデルの入力として8^8=16,777,216種の画像を作成した.数値シミュレーションにより16,777,216種のモデル出力を得て,ヒトの回転錯視量を推定した.数理モデルの妥当性を評価するために,モデルが予測した錯視画像をヒトに提示し,実際にヒトが錯視を引き起こすかどうかを検証した.その結果,背景輝度依存性が説明でき,8^8種のパターンに対するモデル出力とヒトの錯視量が定性的に一致することを確認した., 一般社団法人電子情報通信学会, 出版日 2015年03月16日, 電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報, 114巻, 514号, 掲載ページ 151-156, 日本語, 0913-5685, 110010021869, AN1001320X

MT細胞の電気生理実験結果に関する計算論的再考察 : MT細胞が最大発火する速度は本当に「preferred」speedなのか? (ニューロコンピューティング)
中村 大樹; 佐藤 俊治
MT細胞は特定の速度(preferred speed)に選択的に最大反応するため,MT細胞は特定の速度を通過させるフィルタと考えられてきた.しかし,我々は工学的速度推定法であるLucas-Kanade(LK)法を計算基盤とするモデルでも,MT細胞の反応が再現できることを示す.LK法には「選択的速度」なる概念は存在しないが,「推定可能な限界速度」は存在する.この「限界速度の存在」が原因となり,LK法でもMT細胞と同様に単峰性の入力-出力関係を示すことがわかった.すなわち,MT細胞は特定の速度に選択的に反応するのではなく,「推定可能な限界速度」が存在する速度推定器である,という新しい解釈を提唱する.またMT細胞の「コントラスト-刺激方向感受性」についても再現できることを示し,その計算論的原因について考察する., 一般社団法人電子情報通信学会, 出版日 2014年03月17日, 電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報, 113巻, 500号, 掲載ページ 41-46, 日本語, 0913-5685, 110009862331, AN10091178

ユニーク＆エキサイティング サイエンス
梶谷誠; 佐藤俊治; 他
出版日 2013年04月, 近代科学社, 1巻, 日本語, 記事・総説・解説・論説等（その他）

視覚神経系モデルシミュレーションの複数GPUによる高速化
大村 純一; 佐藤 俊治; 江頭 明; 三好 健文; 入江 英嗣; 吉永 努
人間の視覚系の 「機能」 を細胞の入出力関係だけに着目して線形モデルで表し,計算機でシミュレーションを行う手法が広く用いられている.しかし膨大な細胞数のシミュレーションには時間がかかるため,モデルを簡略化し,再現すべき視覚機能を限定したシミュレーションが行われることが多い.そこで,本研究ではシミュレーションを高速化するために,プログラムを並列化し,GPU を搭載した PC クラスタを用いて実行する.本稿では,シミュレーションで必要となる演算を,NVIDIA C1060 と C2070 の異なるアーキテクチャの GPU で実行したときの性能の違いについて示す.また,C1060 を搭載した PC クラスタ上での並列実行により,16 台の GPU を用いたシミュレーションにおいて高い並列化効率が実現できたことを示す., 一般社団法人情報処理学会, 出版日 2011年07月20日, 情報処理学会研究報告. [ハイパフォーマンスコンピューティング], 2011巻, 8号, 掲載ページ 1-8, 日本語, 110008583364, AN10463942

視覚神経系数理モデルシミュレーションのMPIによる並列化
齋藤 祐典; 佐藤 俊治; 大村 純一; 三好 健文; 入江 英嗣; 吉永 努
人間の視覚機能を解明するために,その機能の線形モデルを計算機でシミュレーションする手法がある.しかし,計算負荷の問題から簡略化したモデルあるいは一部分だけのシミュレーションのみが行われている.そこで,シミュレーションを高速化するために,プログラムを並列化し,PCクラスタを用いて実行する.本稿では,シミュレーションのコアである畳み込み演算をMPIにより並列化することで,最大43%高速化を達成した.また,実装したシミュレータを用いて錯視画像のオプティカルフローを求めたところ, 錯視現象の要因が得られたことを示す., 一般社団法人情報処理学会, 出版日 2011年03月08日, 情報処理学会研究報告. [ハイパフォーマンスコンピューティング], 2011巻, 4号, 掲載ページ 1-8, 日本語, 2186-2583, 110008583334, AN10463942

V1野の非線形な応答を説明するエッジ検出モデル
佐々木博昭; 佐藤俊治; 臼井支朗
第一次視覚野(V1野)の単純型細胞は，特定の位置に特定の方位をもったエッジを検出する．しかし工学的な問題として，位置精度と方位精度の両者を，限界値を超えて高めることはできない（不確定性原理）．そこで本研究では，逆拡散における超解像法を拡張・適用することで問題の解決を試みた．その結果、位置と方位に関して高精度なエッジ検出が可能となった。加えて構築されたモデルは、神経生理学的な現象を良く再現することもわかった., 一般社団法人 システム制御情報学会, 出版日 2010年05月19日, システム制御情報学会研究発表講演会講演論文集(CD−ROM), 54th巻, 掲載ページ ROMBUNNO.W32-3-86, 日本語, 201002281223789279, 130006985675

第一次視覚野における皮質内水平結合の計算論的意義
佐々木 博昭; 佐藤 俊治; 臼井 支朗
第一次視覚野(V1野)の細胞は、網膜で受容された光情報を、受容野を介した演算によって符号化する。この符号化原理の仮説としてBarlow(1961)は、effident coding(EC)仮説を提案した。このEC仮説に基づくと、V1野の単純型細胞の古典的受容野は、「自然画像をより少ない細胞の活動で、効率的に符号化するために存在している。」と解釈できる。しかしながら、V1野の細胞の古典的受容野は互いに重なっており、かつ自然画像はエッジやテクスチャなどの空間的な構造をもつため、V1野の細胞の反応は互いに統計的に独立ではない。すなわち、古典的受容野による符号化結果には冗長性が含まれている。そこで本研究では、V1野の皮質内水平結合によって、より高い符号化効率が達成されると考えた。まず、符号化効率の評価関数を定義し、自然画像を用いた皮質内水平結合の自己組織化を行った。得られた水平結合の空間分布は、中心興奮、周辺抑制のメキシカンハット型の空間分布を示した。次に、size-tuningやcontextual modulationなど、水平結合が関与していると考えられている現象が、数値シミュレーションにより定性的に再現されることがわかった。, 社団法人電子情報通信学会, 出版日 2010年03月02日, 電子情報通信学会技術研究報告. NC, ニューロコンピューティング, 109巻, 461号, 掲載ページ 7-12, 日本語, 0913-5685, 110008004267, AN10091178

V1野細胞の受容野と視差選択性細胞に関する計算論的考察
佐藤 俊治; 阪口 豊; 臼井 支朗
本研究では、{左網膜像}+{右網膜像}のように、両眼像を複素数として表現する方法を提案する。この方法は、視覚情報処理における種々の数理的な問題の解を複素数、または複素関数に拡張することを要請する。本研究では特に、著者らが過去に提案した受容野モデルを導出するための微分方程式に着目し、この微分方程式を満たす複素関数を求めることで両眼性V1細胞の新たな受容野モデルを導出する。本稿では、導出した複素関数の受容野モデルを用いると、(1)方位選択性を持つ受容野、(2)視差選択性を持つV!単純型細胞のモデル(Phaseモデル)、(3)視差選択性を持つV!複雑型細胞のモデル(視差エネルギーモデル)が演繹的に導出されることを示す。, 社団法人電子情報通信学会, 出版日 2010年03月02日, 電子情報通信学会技術研究報告. NC, ニューロコンピューティング, 109巻, 461号, 掲載ページ 391-396, 日本語, 0913-5685, 110008004332, AN10091178

一般化Gaussian DerivativeによるV1受容野のモデル—両眼視差・運動方向選択性受容野モデルとそ工学的利点—
佐藤俊治; 臼井支朗; 阪口豊
出版日 2009年09月24日, 日本神経回路学会全国大会講演論文集, 19th巻, 掲載ページ 120-121, 日本語, 200902233469868822

分数階微分ガウス関数によるV1単純型細胞の時空間受容野モデル
佐藤 俊治; 臼井 支朗
微分階数を実数階に拡張することで、V1単純型細胞の時空間受容野を記述する新しいモデルを構築し、神経生理学的妥当性も高いことを示す。まず、V1細胞の計算論的役割について考察し、神経生理学的観点から効果的な画像基底を求め、この結果を基にして新しい空間受容野モデルを導出した。具体的には、画像基底に求められる複数の基準を汎関数として定量化し、変分問題に置き換えることで画像基底を求めた。また、遅れを伴なう神経系の反応をモデル化し、両眼視差ならびに運動方向選択性受容野のモデルを導出した。これら時空間受容野モデルの神経生理学的妥当性について、既存の実験結果と比較し考察を行った。, 社団法人電子情報通信学会, 出版日 2009年03月04日, 電子情報通信学会技術研究報告. NC, ニューロコンピューティング, 108巻, 480号, 掲載ページ 141-146, 日本語, 0913-5685, 110007324973, AN10091178

脳の大規模数理モデル構築共有プラットフォーム
観音 隆幸; 槇村 浩司; KAMIJI Nilton Liuji; 佐藤 俊治; 臼井 支朗
これまで,脳の数理モデルは細胞レベルや領野あるいは個々の現象に着目したものが多く,脳全体をシステムとして理解するためには,それぞれの数理モデルを結合し,システムとしての大規模なシミュレーション研究を行う必要がある.そこで我々は,統合開発環境であるEclipseのプラグインとして,複数の数理モデルとそれに関連する実験データ・論文PDFなどを効率よく管理するためのデータベースConciergeプラグインと,統一されたデータフォーマットによる数理モデル開発を可能にするnetCDF-NIプラグインなどの共同開発プラットフォーム構築を開始したのでその概要を報告する., 社団法人電子情報通信学会, 出版日 2009年03月04日, 電子情報通信学会技術研究報告. NC, ニューロコンピューティング, 108巻, 480号, 掲載ページ 37-42, 日本語, 0913-5685, 110007325008, AN10091178

標準正則化原理と生理学的知見に基づく盲点補完モデル
佐藤 俊治
盲点におけるパターン充填を行なう視覚数理モデルについて考察した。数理モデルが何を解いているのかを明確にするために、標準正則化原理に基づいた考察をおこない、演繹的にモデルを導出した。本研究ではまず、立体視モデルなどで頻繁に用いられる、拡散方程式によるパターン充填の問題点を指摘する。次に、MatsumotoとKomatsuらの神経生理学的実験結果(J. Neurophysiology, vol.93, pp.2374-2387, 2005)を計算論的に解釈し、画像パターンの事前知識として2階微分で与えられる微分幾何量を導入した。具体的には、curvature of level-setと、curvature of now lineを導入した.さらに、盲点における充填には2つの異なる経路(V1野内の水平結合の遅い経路・V2野を介す速い経路)があるというMatsumotoらの指摘を、V2とV1の間の断熱近似とみなし、充填のためのダイナミクスを導出した。導出された数理モデルは神経生理学的実験結果を説明できるだけではなく、画像修復のためのアルゴリズムとしても高い有効性を持つことがわかった。, 社団法人電子情報通信学会, 出版日 2007年03月09日, 電子情報通信学会技術研究報告. NC, ニューロコンピューティング, 106巻, 590号, 掲載ページ 1-6, 日本語, 0913-5685, 110006249052, AN10091178

視覚的注意が図地割り当てに及ぼす影響
日髙 聡太; 佐藤 俊治; 行場 次朗
公益社団法人 日本心理学会, 出版日 2006年11月03日, 日本心理学会大会発表論文集, 70巻, 掲載ページ 3PM044-3PM044, 日本語, 2433-7609, 130007393327

多解像度画像再構成を計算論とするV1野モデル
佐藤 俊治
V1野における長距離水平結合の効果には興奮性・抑制性が存在し、それぞれが空間的に規則性を持って分布していることが知られている。また、ニューロンの発火頻度に依存して興奮性・抑制性が変化する(以降単に非線形性と呼ぶ)ことも神経生理学実験によって明らかにされている。これまでにも長距離水平結合の数理モデル研究は行なわれており、長距離水平結合の計算論として輪郭統合が提案されてきた。しかしながら、非線形性を輪郭統合で説明することは非常に困難である。本研究では、V1野の方位選択性細胞は方位検出だけでなく、多解像度画像再構成も同時に行なっていると仮定して、V1野の数理モデルを構築する。すなわち、V1野長距離水平結合の計算論は輪郭統合ではなく、多解像度画像再構成であることを提案する。多解像度画像再構成に必要なダイナミクスを得ることで、長距離水平結合の空間分布ならびに非線形性が演繹的に導かれ、神経生理学的知見と定性的に一致することを示す。数値実験により、提案モデルの画像工学的有効性も確認される。, 社団法人電子情報通信学会, 出版日 2006年03月09日, 電子情報通信学会技術研究報告. NC, ニューロコンピューティング, 105巻, 658号, 掲載ページ 55-60, 英語, 0913-5685, 110004680367, AN10091178

V1野短距離水平結合の計算原理
佐藤 俊治
出版日 2006年, 日本神経回路学会全国大会

動的輪郭法を動作原理とする視覚モデル--工学的画像処理手法は脳の数理モデルにもなり得る
佐藤 俊治
日本工業出版, 出版日 2005年12月, 画像ラボ, 16巻, 12号, 掲載ページ 22-26, 日本語, 記事・総説・解説・論説等（その他）, 0915-6755, 40007054781, AN10164169

Level-set 法と Active Contours の計算原理に基づく視覚モデル
佐藤 俊治
物体検出を行なう視覚モデルを提案する.提案する視覚モデルの計算原理として動的輪郭法とレベルセット法が用いられる.物体検出を行なう視覚モデルは佐藤によって既に提案されているが(信学技報, Vol. HIP2004-63 (2004)), (i) 結果を得るまでの計算時間が長く, (ii) 大きな画像に対してはノイズへの耐性が低いという問題点があった。そこで, 佐藤の視覚モデルにおける計算時間の短縮とノイズへの耐性を向上させるために, スケールで一般化された微分演算子を導入することで問題の解決を試みる.数値実験により, 上記の問題点が改善されることがわかった.さらに, 提案モデルに視覚的注意の効果を導入することで, 図地知覚と視覚的注意の関係を定性的に説明できることを数値実験により示す., 社団法人電子情報通信学会, 出版日 2005年03月23日, 電子情報通信学会技術研究報告. NC, ニューロコンピューティング, 104巻, 760号, 掲載ページ 1-6, 日本語, 0913-5685, 110003234179, AN10091178

V1野における長距離水平結合の計算原理
佐藤 俊治
出版日 2005年, 日本神経回路学会第15回全国大会講演論文集 1, 掲載ページ 93

動的輪郭法の計算原理に基づく視覚モデル(<特集>「感性情報処理の基礎と応用」及びヒューマン情報処理一般)
佐藤 俊治
動的輪郭法の計算原理に基づいて動作する,物体検出を行なう視覚モデルを提案する.動的輪郭法は画像工学の立場から提唱された物体輪郭の検出方法であり,様々な画像処理手法の基本となる方法である.物体検出細胞をモデル化するために,再定義されたレべルセット関数が用いられる.また,動的輪郭法には初期値に関する間題があるが,この間題を,認知心理学的実験で明らかにされた視覚特性を導入することで解決する.数値実験により提案モデルは,従来不可能であった複雑なトポロジーを持つ物体を検出できることがわかった.さらに,図地知覚と視覚的注意の関係を調査するために心理物理実験を行なった.提案モデルに視覚的注意の効果を導入することで,この心理物理実験結果を定性的に説明できることを数値実験により示す.提案モデルは,自然画像や動画像を扱えるように,拡張できるという利点もある., 社団法人電子情報通信学会, 出版日 2004年12月09日, 電子情報通信学会技術研究報告. HIP, ヒューマン情報処理, 104巻, 525号, 掲載ページ 1-6, 日本語, 0913-5685, 110003272576, AN10487237

H-003 動的輪郭法のエネルギー解析による図地反転現象の考察(H.生体情報科学)
佐藤 俊治; 三宅 章吾
FIT(電子情報通信学会・情報処理学会)推進委員会, 出版日 2004年08月20日, 情報科学技術フォーラム一般講演論文集, 3巻, 2号, 掲載ページ 409-411, 日本語, 110007683879, AA11740605

報酬系による制御を取り入れたワーキングメモリーモデル
佐々木 亮; 三宅 章吾; 佐藤 俊治
本研究では報酬系からのワーキングメモリ一機構に対する制御に着目し,ワーキングメモリーモデルの数理モデル化を行った.ワーキングメモリーを構成する機構として,情報の選択機構,保持機構,消去機構,操作機構を考え,これらの機構に対する制御を,報酬予測が可能なTemporal Difference (TD)モデルを用いて定式化した.ワーキングメモリー課題である遅延反応課題とGo-Nogo課題に対する数値実験を行った.その結果,ワーキングメモリー機能を実現するためには,報酬の他に様々な情報の予測が重要である事が示された., 社団法人電子情報通信学会, 出版日 2004年03月12日, 電子情報通信学会技術研究報告. NC, ニューロコンピューティング, 103巻, 734号, 掲載ページ 85-90, 日本語, 0913-5685, 110003232593, AN10091178

アセチルコリンの働きを考慮した長期記憶形成モデル
宍戸 英明; 三宅 章吾; 佐藤 俊治
近年の生理学的知見により,アセチルコリンが長期記憶の形成に重要な役割を果たしている事が示唆されている.アセチルコリンには海馬の情報伝達の制御やθリズムの生成,睡眠・覚醒のリズムの生成等の働きがあり,これらの働きによって長期記憶が形成されると考えられる.そこで本稿では,アセチルコリンの働きとそれに伴うθリズム及び睡眠の効果を全て取り入れた海馬-新皮質モデルを提案し,長期記憶の形成過程を数値実験を用いて検証した.その結果,長期記憶形成におけるアセチルコリンとθリズムの役割を明らかにした., 社団法人電子情報通信学会, 出版日 2004年03月12日, 電子情報通信学会技術研究報告. NC, ニューロコンピューティング, 103巻, 734号, 掲載ページ 91-96, 日本語, 0913-5685, 110003232594, AN10091178

非線形変換を用いたニューラルネットワークによる知識獲得法
中村 郁夫; 佐藤 俊治; 三宅 章吾; 阿曽 弘具
多層パーセプトロンは高性能な識別器である.学習によって獲得した知識は,結合重みや中間層や出力層の出力値として表現されている.しかし,複雑な結合と非線形変換で構成されているために学習後のネツトワークから人間が理解できるような知識を得ることは困難である.そこで本稿では,多層パーセプトロンの入力部に複数の非線形変換を用意し,そのパラメータ及び利用重みを学習させることにより,パーセプトロンの学習結果から,入力要素が識別にどのように影響しているのかを考慮した多項式ルールを抽出する方法を提案する.事前に用意する非線形関数は人間が意味付け可能なものだけを選択し使用する.提案手法を人工データと実データに適用し,数値実験により有効性を示す., 社団法人電子情報通信学会, 出版日 2004年03月11日, 電子情報通信学会技術研究報告. NC, ニューロコンピューティング, 103巻, 733号, 掲載ページ 61-66, 日本語, 0913-5685, 110003232560, AN10091178

図地反転知覚における視覚的注意のモデル
大泉 洋路; 佐藤 俊治; 三宅 章吾; 阿曽 弘具
多義図形に対する図地反転知覚は,観察者の注意位置や範囲に依存して図地が反転し,この注意もまた,提示される図形に依存して変化する.本稿では,図地知覚と注意の動的な情報処理過程を説明する神経回路モデルを提案する.提案モデルは,(i)提示された図形中の輪郭情報から領域間の図地関係を決定する機構,及び(ii)視覚的注意の影響を(i)に与える機構から構成される.これら2つの機構は,図地知覚および注意の状態に応じて相互に影響し合う.数値実験により,図地反転図形を入力とした場合,提案モデルが図地反転現象を再現できること,また様々な条件下で我々の知覚と定性的に一致することを確認した., 社団法人電子情報通信学会, 出版日 2004年03月10日, 電子情報通信学会技術研究報告. NC, ニューロコンピューティング, 103巻, 732号, 掲載ページ 117-122, 日本語, 0913-5685, 110003232540, AN10091178

A-15-21 側方性結合を用いた境界検出モデル(A-15. ヒューマン情報処理)
加美山 豊; 佐藤 俊治; 三宅 章吾
社団法人電子情報通信学会, 出版日 2004年03月08日, 電子情報通信学会総合大会講演論文集, 2004巻, 掲載ページ 301-301, 日本語, 110003265940, AN10471452

仮定と検証に基づく注視点移動によるパターン認識モデル(バイオサイバネティックス,ニューロコンピューティング)
下村 正夫; 佐藤 俊治; 三宅 章吾; 阿曽 弘具
認識開始時において網膜上にパターン全体が射影されていない場合でも,注視点を動かすことによりパターンを正しく切出し・認識可能なモデルを提案する.本モデルは,まず提示位置に影響されない特徴を用いてパターンの仮の認識結果(仮定)を生成し,続いて提示位置に依存する特徴を用いて,得られた仮定を検証しながら注視点の移動を行うという動作を繰り返すことにより,適切なパターンの切出し・認識を実現する.また,本モデルの計算機シミュレーションを行うことで,実際にパターン一部分の提示から適切な切出し・認識が可能であることを示す.更に,複数のパターンが混在して提示されている状況やノイズが混入した状況から認識を開始しても適切に認識動作が行えることを示す., 社団法人電子情報通信学会, 出版日 2003年08月01日, 電子情報通信学会論文誌. D-II, 情報・システム, II-パターン処理, 86巻, 8号, 掲載ページ 1244-1253, 日本語, 0915-1923, 110003170963, AA11340957

Pattern Recognition Model with Moving Visual Attention Based on Hypothesis and Verification
SHIMOMURA Masao; SATOH Shunji; MIYAKE Syogo; ASO Hirotomo
一般社団法人電子情報通信学会, 出版日 2003年08月01日, IEICE transactions on information and systems, 86巻, 8号, 掲載ページ 1475-1476, 英語, 0916-8532, 110003223343, AA10826272

強化学習を用いた放射状迷路課題のモデル化
山崎 晋; 伊藤 真; 三宅 章吾; 佐藤 俊治
ラットが高度な記憶能力を必要とする放射状迷路課題のモデル化を行う.本研究では,放射状迷路課題を強化学習の問題として定式化する.本モデルでは,強化学習アルゴリズムの一つであるActor-Critic法にフィードバックを取り入れることにより,エージェントは過去の記憶を基に学習することができる.数値計算により,本モデルがラットの行動実験の結果を良く説明できるものとなることが示された., 社団法人電子情報通信学会, 出版日 2003年03月12日, 電子情報通信学会技術研究報告. NC, ニューロコンピューティング, 102巻, 731号, 掲載ページ 125-130, 日本語, 0913-5685, 110003232372, AN10091178

物体形状に関するゲシュタルト性を考慮した注意視モデル
佐藤 俊治; 三宅 章吾
見えのまとまり(知覚的体制化)を規定する法則や図と地の分離を規定する法則は古くから研究されており,物体形状に関する法則として閉合性,対称性,凸性,平行などが示されている.これらの法則は,任意の物体の認識を試みる注意視モデルを構築する際に考慮すべき重要な要素であるが,各要因は独立な概念ではないため全ての要因をそれぞれモデル化し統合する必要はない.そこで本稿では閉合性,対称性,凸性,平行を包含する一般化対称性変換を提案する.この一般化対称性変換をスケールスペース解析を基本として定式化し,先に筆者らによって提案された注意視移動モデルに組み込み,実際に閉合性や凸性を包含し得ることを数値実験により確認する., 社団法人電子情報通信学会, 出版日 2003年03月11日, 電子情報通信学会技術研究報告. NC, ニューロコンピューティング, 102巻, 730号, 掲載ページ 79-84, 日本語, 0913-5685, 110003232334, AN10091178

A-2-27 非定常な時系列に対応した長期予測
木村 拓志; 佐藤 俊治; 菅谷 至寛; 三宅 章吾; 阿曽 弘具
社団法人電子情報通信学会, 出版日 2003年03月03日, 電子情報通信学会総合大会講演論文集, 2003巻, 掲載ページ 61-61, 日本語, 110003238941, AN10471452

D-2-12 マルコフ過程を学習する自己組織化ネットワーク
福井 正明; 三宅 章吾; 佐藤 俊治
社団法人電子情報通信学会, 出版日 2003年03月03日, 電子情報通信学会総合大会講演論文集, 2003巻, 1号, 掲載ページ 18-18, 日本語, 110003239312, AN10471452

D-2-15 パルス結合型ニューラルネットワークによる図形検出モデル
佐藤 昌宏; 佐藤 俊治; 三宅 章吾; 阿曽 弘具
社団法人電子情報通信学会, 出版日 2003年03月03日, 電子情報通信学会総合大会講演論文集, 2003巻, 1号, 掲載ページ 21-21, 日本語, 110003239315, AN10471452

D-2-19 階層型強化学習を用いた系列運動学習課題の学習モデル
佐々木 義典; 佐藤 俊治; 三宅 章吾
社団法人電子情報通信学会, 出版日 2003年03月03日, 電子情報通信学会総合大会講演論文集, 2003巻, 1号, 掲載ページ 25-25, 日本語, 110003239319, AN10471452

D-2-20 運動指令説に基づくジェスチャー知覚・生成モデル
今澤 義郎; 佐藤 俊治; 三宅 章吾
社団法人電子情報通信学会, 出版日 2003年03月03日, 電子情報通信学会総合大会講演論文集, 2003巻, 1号, 掲載ページ 26-26, 日本語, 110003239320, AN10471452

D-12-43 パターン認識のための適応的非線形次元圧縮法
佐々木 裕児; 加藤 毅; 佐藤 俊治; 三宅 章吾; 阿曽 弘具
社団法人電子情報通信学会, 出版日 2003年03月03日, 電子情報通信学会総合大会講演論文集, 2003巻, 2号, 掲載ページ 204-204, 日本語, 110003239766, AN10471452

スケールスペース解析及びヒトの認知現象に基づいた注意視モデル(<テーマセッション>認知現象の分析とモデル化(その2))
佐藤 俊治; 三宅 章吾
スケールスペース理論,神経生理学で得られた知見,およびヒトの認知現象を統合した基本的な選択的注意視モデルを提案する.提案モデルは主に初期視覚モデルと注視(FOA)計算モデルから構成される.本論文ではまず,視覚系の多重チャネルモデルと網膜特性が,離散化されたスケールスペースに対応することを指摘し,初期視覚モデルの定式化を行なう.次に,スケールスペース理論で得られた知見を基にして,FOA候補計算モデルの定式化を行なう.数値実験により次のことが明らかになった:(1)物体の中心位置へ視点を移動する動作をする.これはヒトの認知現象と定性的に一致する.(2)適切な注視領域計算を行なう., 社団法人電子情報通信学会, 出版日 2003年01月27日, 電子情報通信学会技術研究報告. NC, ニューロコンピューティング, 102巻, 627号, 掲載ページ 37-42, 日本語, 0913-5685, 110003232257, AN10091178

非線形変換を用いたモジュール型ニューラルネットワークによるパターン認識
森島 公一; 佐藤 俊治; 下村 正夫; 三宅 章吾; 阿曽 弘具
本稿ではパターン認識問題に有効な神経回路網として,入力であるパターンの特徴量を非線形変換し,出力関数に放射基底関数(RBF)をもつモジュール型ニューラルネットワークを提案する.RBFを用いたニューラルネットワークの識別境界は超楕円であるが,提案手法は入力の非線形変換により特徴量分布が超楕円状ではない場合にも識別することが出来る.また,用いる非線形変換の逆関数が多価関数である場合には,空間的に分離した複数の識別境界面が形成されることを実験的に示す.これは自動的にマルチテンプレートを作成することに対応する.数値実験によりi)非運楕円分布ii)凹分布iii)空間的に分離した分布をなす特微量に対する識別が可能であることを確認した.また,The Monk's Problemに対する本手法の有効性も確認している., 社団法人電子情報通信学会, 出版日 2002年03月12日, 電子情報通信学会技術研究報告. NC, ニューロコンピューティング, 101巻, 736号, 掲載ページ 95-102, 日本語, 0913-5685, 110003234291, AN10091178

遮蔽されたパターンおよびテクスチャパターンの認識
佐藤 俊治; 三宅 章吾; 阿曽 弘具; 高中 健二
遮蔽されたパターン, およびテクスチャで構成されたパターンの認識を行なう認識モデルを提案する. 本モデルは特徴抽出細胞として輝度を検出する細胞, および自発発火しているGabor関数型の受容野を持つ細胞を含む. 一般に未知パターン・地となるパターン・学習パターンを構成する輝度値等の特徴は, 認識を行なう前に決定することができない. そこでパターンの注目領域を決定する関数を導入し, 決定された領域内においてパターンが持つ特徴量を計算しパターンの群化を行なう. 群化されたパターンは回転対応型ネオコグニトロンで認識される. 認識に失敗したパターンは未知の物体, 遮蔽されたパターンまたは地のパターンとして扱われ, 再度注目領域を決定し処理を繰り返す., 社団法人電子情報通信学会, 出版日 2001年03月14日, 電子情報通信学会技術研究報告. NC, ニューロコンピューティング, 100巻, 686号, 掲載ページ 55-62, 日本語, 0913-5685, 110003233814, AN10091178

仮定と検証に基づくパターン抽出モデル
下村 正夫; 佐藤 俊治; 三宅 章吾; 阿曽 弘具
連続的で効率のよいパターンの切り出し・認識、すなわち"パターン抽出"が可能な数理モデルを提案する。本モデルは低解像度で広範囲の処理を行うサッケード機構と、高解像度で狭い領域の処理を行なう注視機構から構成され、両機構は基本的に同じ構造である。これらの機構では、ネオコグニトロンによってパターンの特徴を抽出した後、位置情報を欠落させた特徴を用いて仮認識を行う。次に、仮認識結果から特徴の位置情報を用いて切り出しの位置補正を行い、その位置において仮認識結果と一致するかを検証する。この一連の動作を繰り返す。モデルでは、サッケード機構による注視点選出と、注視機構によるパターンの抽出が連続的に実行される。計算機シミュレーションにより本モデルの有効性を確認する。, 社団法人電子情報通信学会, 出版日 2001年03月14日, 電子情報通信学会技術研究報告. NC, ニューロコンピューティング, 100巻, 686号, 掲載ページ 63-70, 日本語, 0913-5685, 110003233815, AN10091178

独立成分分析を用いたパターンの特徴抽出法
須藤 貴志; 佐藤 俊治; 三宅 章吾; 阿曽 弘具
一般的なパターン認識システムにおいて, 特徴の抽出方法は認識対象に大きく依存し,人間の直感によるヒューリスティックな方法に頼る部分が大きい. 特徴抽出は認識性能を決定づける重要な処理であるにもかかわらず, これまで任意の対象に対して統一的な特徴抽出法についての議論は少なかった. 本稿では, 任意のパターンに対して知識に依らない, 統一的な特徴抽出法について考察する. この特徴抽出法として独立成分分析を用いる. また, 手書き数字とテクスチャという全く属性の異なるパターンに対して特徴抽出を行い, 得られた特徴の評価を行うことでその有効性を示す. さらに, この時徴に対して有効な識別関数について考察する., 社団法人電子情報通信学会, 出版日 2001年03月14日, 電子情報通信学会技術研究報告. NC, ニューロコンピューティング, 100巻, 686号, 掲載ページ 109-116, 日本語, 0913-5685, 110003233821, AN10091178

階層的パターン統合処理に基づく視覚情報処理モデル
佐藤 俊治
本論文は神経生理学や心理学的知見を導入して, パターンの多様性に影響されない視覚神経回路網モデルの構築を目的としており, 6章より構成される.第1章の「序論」に続いて, 第2章では, 既に提案されている視覚神経回路網モデルであるネオコグニトロンの構成・学習方法について定式化するとともに, 回転したパターンに頑健性がないことを実験により確認した.第3章では, 新しいボトムアップ型神経回路モデル(回転対応型ネオコグニトロン)を提案している.実際に手書き数字を用いた数値実刑により, パターンの変形・位置ずれ・拡大縮小・ノイズだけでなく, パターンの回転にも完全に頑健であることを示した.第4章では, 回転対応型ネオコグニトロンを含むネオコグニトロン型神経回路モデルの学習過程を解析し, その結果から高速に学習を行なうアルゴリズムを提案している.本アルゴリズムを用いることで, 認識性能に影響を及ぼすことなく, 学習時間が約1/680に短縮することを確認している.第5章では, 回転した文字を必ずしも瞬時に認識せず心的回転により初めて認識するというヒトの認識機能を実現する視覚モデルを提案している.数値実験により, パターンの多様性に頑健であることを明らかにした.また, 鏡像回転パターンに対する提案モデルの挙動が心理学的事実と符号するという興味深い結果も得られた.第6章「結論」では本論文の成果..., 社団法人人工知能学会, 出版日 2000年11月01日, 人工知能学会誌, 15巻, 6号, 掲載ページ 1004-1004, 日本語, 0912-8085, 110002808378, AN10067140

階層的パターン統合処理に基づく視覚情報処理モデル
佐藤 俊治
本論文は神経生理学や心理学的知見を導入して, パターンの多様性に影響されない視覚神経回路網モデルの構築を目的としており, 6章より構成される.第1章の「序論」に続いて, 第2章では, 既に提案されている視覚神経回路網モデルであるネオコグニトロンの構成・学習方法について定式化するとともに, 回転したパターンに頑健性がないことを実験により確認した.第3章では, 新しいボトムアップ型神経回路モデル(回転対応型ネオコグニトロン)を提案している.実際に手書き数字を用いた数値実刑により, パターンの変形・位置ずれ・拡大縮小・ノイズだけでなく, パターンの回転にも完全に頑健であることを示した.第4章では, 回転対応型ネオコグニトロンを含むネオコグニトロン型神経回路モデルの学習過程を解析し, その結果から高速に学習を行なうアルゴリズムを提案している.本アルゴリズムを用いることで, 認識性能に影響を及ぼすことなく, 学習時間が約1/680に短縮することを確認している.第5章では, 回転した文字を必ずしも瞬時に認識せず心的回転により初めて認識するというヒトの認識機能を実現する視覚モデルを提案している.数値実験により, パターンの多様性に頑健であることを明らかにした.また, 鏡像回転パターンに対する提案モデルの挙動が心理学的事実と符号するという興味深い結果も得られた.第6章「結論」では本論文の成果をまとめ, 今後の課題を述べている., 一般社団法人 人工知能学会, 出版日 2000年11月01日, 人工知能, 15巻, 6号, 掲載ページ 1004-1004, 日本語, 2188-2266, 2435-8614, 110002808378, AN10067140

D-2-2 仮定と検証に基づく位置・変形に頑健なパターン認識モデル
下村 正夫; 佐藤 俊治; 三宅 章吾; 阿曽 弘具
社団法人電子情報通信学会, 出版日 2000年09月07日, 電子情報通信学会ソサイエティ大会講演論文集, 2000巻, 掲載ページ 9-9, 日本語, 110003349282, AN10489017

ネオコグニロン型神経回路モデルの開発支援を目的としたライブラリの設計と実装
宮野 靖弘; 佐藤 俊治; 阿曽 弘具; 三宅 章吾
ネオコグニトロンは, ノイズや変形, 位置ずれに優れた頑健性を示す神経回路を用いたパターン認識モデルであり, ネオコグニトロンを基礎に発展, 高機能化したモデルも提案されている.しかし, これらのモデルは高機能化に伴い構造が複雑化しているため, 計算機シミュレーションのために必要とされるプログラミング作業に膨大な手間と時間がかかっている.本論文では, ネオコグニトロン型神経回路モデルの開発支援を目的とし, モデルを構築する際に共通に利用できるC_<++>クラス群からなるライブラリを提案する.本ライブラリの構造は, ネオコグニトロンの階層的な構造と一致している.本ライブラリを用いて標準的なネオコグニトロンを構築し, その動作確認を行った., 社団法人電子情報通信学会, 出版日 2000年03月14日, 電子情報通信学会技術研究報告. NC, ニューロコンピューティング, 99巻, 685号, 掲載ページ 137-144, 日本語, 0913-5685, 110003233658, AN10091178

心的回転を基に構成されたパターン認識モデル
佐藤 俊治; 阿曽 弘具; 三宅 章吾; 黒岩 丈介
パターンの回転・変形・拡大縮小・ノイズに頑健なパターン認識モデルを提案する. 本モデルは心理学的知見から存在が明らかにされた心的回転に対する考察を基に構成されており, 二つの処理過程からなる. 一つはハイブリッドネオコグニトロンとして構成した, 実際に認識を行なうフィードフォワード処理. もう一つは連想想起を実行し, 得られた想起パターンを基に人力パターンの回転を行なうフィードバック処理である. フィードフォワード処理によりパターンのカテゴリーに対する「仮定」を立て, フィードバック処理によりその仮定を「検証」する処理が繰り返し行なわれる. 数値シミュレーションにより本モデルの有効性が確認された., 社団法人電子情報通信学会, 出版日 1999年03月19日, 電子情報通信学会技術研究報告. NC, ニューロコンピューティング, 98巻, 674号, 掲載ページ 231-238, 日本語, 110003233535, AN10091178

回転角に対応する可変結合を持つ回転対応型ネオコグニトロン
佐藤 俊治; 黒岩 丈介; 阿曽 弘具; 三宅 章吾
回転対応型ネオコグニトロンは, Fukushimaによって提案されたネオコグニトロンを, 回転したパターンの認識を可能とするように拡張した階層型神経回路モデルである. 我々は, 任意の回転パターンを認識可能とするために, 閾値制御法を用いた学習法を提案し, 最大Θ=120゜の認識が可能であることを数値シミュレーションで示した (Θは学習パターンからの角度ずれを示している). 本研究では任意の角度に回転させたパターン (例えばΘ=180゜) の認識を可能とするために, S層内の同一細胞面群内で回転角に対応した可変結合を持たせる手法を提案し, その有効性を確認する., 社団法人電子情報通信学会, 出版日 1997年03月06日, 電子情報通信学会総合大会講演論文集, 1997巻, 1号, 掲載ページ 25-25, 日本語, 110003260857, AN10471452

回転対応型ネオコグニトロンの改良
佐藤 俊治; 黒岩 丈介; 阿曽 弘具; 三宅 章吾
回転対応型ネオコグニトロンは,Fukushimaによって提案されたネオコグニトロンを拡張し,回転したパターンの認識をも可能にした階層型神経回路モデルである.回転した特徴を効率よく学習するために動的閾値制御法が提案されているが,本論文では学習パターン数に依存しない動的閾値制御法を提案する.また回転パターンの認識率と計算時間を更に向上させるため,細胞面群の生成と消滅を考慮した新しい学習方法を提案する., 社団法人電子情報通信学会, 出版日 1996年09月18日, 電子情報通信学会ソサイエティ大会講演論文集, 1996巻, 掲載ページ 21-21, 日本語, 110003336321, AN10489017

回転パターンを認識するネオコグニトロン
佐藤 俊治; 黒岩 丈介; 阿曽 弘具; 三宅 章吾; 猪苗代 盛
教師なし学習でパターン認識が可能なネオコグニトロンは位置ずれや変形に頑強な認識をする階層型神経回路モデルである. しかし大きく回転したパターンを認識することは困難であった. 本研究では回転したパターンも認識可能な回転対応型ネオコグニトロンを提案する. 数値シミュレーションによる実験を行ない, あるパターンの学習後それを回転させたパターンが実際に認識可能であることを示す. 単に回転したパターンは従来のネオコグニトロンでは全く異なるものとして扱われていたが, 提案するモデルではすでに回転したパターンが各層内で学習されているため, あるパターンとそれを回転したパターンを学習段階で統合することが可能となる. すなわち, より効率的な教師なし学習が可能となった. また, 閾値を制御する学習がこの効率性を向上させている., 社団法人電子情報通信学会, 出版日 1996年03月18日, 電子情報通信学会技術研究報告. NC, ニューロコンピューティング, 95巻, 598号, 掲載ページ 263-270, 日本語, 110003233140, AN10091178

偉人たちの健康診断
一般書・啓蒙書, 日本語, 監修, 幻冬舎, 出版日 2019年12月01日

総合コミュニケーション科学シリーズ ユニーク＆エキサイティング サイエンス
梶谷誠; 佐藤俊治; 崎山一男; 芳原容英; 椿美智子; 桂川眞行
日本語, 共著, 第1章 視覚の数学とプログラミング, 近代科学社, 出版日 2013年04月

Knowledge-based Intelligent Techniques in Character Recognition
Shunji Satoh
共著, Chapter 3, CRC Press, 出版日 1999年

Knowledge-based intelligent techniques in character recognition
英語, 共著, section3: Recognition of rotated patterns using a neocognitron, CRC Press, New York, 出版日 1999年

錯視的色知覚の臨界融合周波数
新倉大輔; 佐藤俊治
ポスター発表, 日本語, 日本視覚学会2021年冬季大会, 日本視覚学会, 国内会議
発表日 2021年01月22日

視覚数理モデルシミュレーションの高速化と錯視画像の探索
柳田悠介; 佐藤俊治; 策力木格; 吉永努
口頭発表（一般）, 日本語, 電子情報通信学ニューロコンピューティング研究会, 国内会議
発表日 2020年03月04日

不同視状態における奥行き運動知覚特性の測定
上村浩平; 佐藤俊治
ポスター発表, 日本語, 日本視覚学会冬季大会, 国内会議
発表日 2020年01月11日

自己運動中の移動物体知覚特性の計測と計算論的考察
成田侑毅; 佐藤俊治
口頭発表（一般）, 日本語, 電子情報通信学会，ヒューマン情報処理研究会, 国内会議
発表日 2019年10月31日

Auditory facilitation on visual detection task in the entire visual field
Yoshiyuki Sato; Takayuki Watanabe; Shunji Satoh
ポスター発表, 英語, Symposium of Yotta Informatics, 国際会議
発表日 2019年03月20日

サイティング時の優位眼偏心度依存性と両眼像融合
鎌田峻輔; 佐藤俊治
ポスター発表, 日本語, 日本視覚学会冬季大会, 国内会議
発表日 2019年01月31日

錯視的知覚色の臨界融合周波数
鈴木悠介; 佐藤俊治; 中嶋 豊
ポスター発表, 日本語, 日本視覚学会冬季大会, 国内会議
発表日 2019年01月31日

長さ・位置・角度知覚の偏心度依存性
出水花織; 佐藤俊治
ポスター発表, 日本語, 日本視覚学会冬季大会, 国内会議
発表日 2019年01月31日

両眼視差と運動視差が拡張現実における立体映像の位置知覚に与える効果
弓倉和恵; 佐藤俊治; 中嶋 豊
ポスター発表, 日本語, 日本視覚学会冬季大会, 国内会議
発表日 2019年01月31日

Virtual Reality 装置を用いた移動物体知覚特性の計測と計算論的考察
成田侑毅; 赤澤文彦; 佐藤俊治
ポスター発表, 日本語, 日本視覚学会冬季大会, 国内会議
発表日 2019年01月30日

Virtual Reality 装置を用いた視覚実験のための調査と開発
赤澤文彦; 佐藤俊治
ポスター発表, 日本語, 日本視覚学会冬季大会, 国内会議
発表日 2019年01月29日

聴覚刺激による視覚刺激検出促進効果の水平視野全体における性質
佐藤好幸; 渡辺貴行; 佐藤俊治
口頭発表（一般）, 日本語, 第10回多感覚研究会, 国内会議
発表日 2018年10月20日

拡張現実映像に対する奥行き知覚特性
中嶋豊; 菊池雅大; 佐藤俊治
口頭発表（一般）, 日本語, 日本心理学会第82回大会, 国内会議
発表日 2018年09月25日

中低次の視覚計算論と錯視
口頭発表（一般）, 日本語, 第65回脳科学ライフサポート研究センターセミナー, 国内会議
発表日 2018年06月22日

画像工学的手段を用いた知覚体制化モデルの構築
田島有芸人; 佐藤俊治
口頭発表（一般）, 日本語, 電子情報通信学会総合大会, 国内会議
発表日 2018年03月20日

水平視差推定及び視差不定領域検出アルゴリズムの構築
米田浩貴; 佐藤俊治
口頭発表（一般）, 日本語, 電子情報通信学会総合大会, 国内会議
発表日 2018年03月20日

ゲインコントロールを実行する視覚数理モデルと錯視
佐藤俊治; 志賀亮紀
口頭発表（一般）, 日本語, 視覚認識機能のモデル実現のための協調的システムの研究, 招待, 東北大学電気通信研究所, 国内会議
発表日 2018年02月02日

視覚数理モデルによる錯視パターンの網羅的探索とその検証
中村大樹; 柳田悠介; 佐藤俊治; 吉永 努
口頭発表（一般）, 日本語, 日本視覚学会2018年冬季大会, 国内会議
発表日 2018年01月18日

境界帰属方向と物体の重なり順序を同一の計算理論により再現する視覚モデル
Zaem Arif Zainal; 佐藤俊治
口頭発表（一般）, 日本語, 日本視覚学会2018年冬季大会, 国内会議
発表日 2018年01月18日

第一次視覚野単純型細胞の受容野に関する数理モデル研究
上田一平; 佐藤俊治
口頭発表（一般）, 日本語, 日本視覚学会2018年冬季大会, 国内会議
発表日 2018年01月18日

コントラストゲインコントロールを実行する数理モデルと錯視
志賀亮紀; 佐藤俊治
口頭発表（一般）, 日本語, 日本視覚学会2018年冬季大会, 国内会議
発表日 2018年01月17日

Visiome data for computational study on the receptive fields of the primary visual cortex
Shunji Satoh; Ippei Ueda
口頭発表（一般）, 英語, Advances in Neuroinformatics, 国際会議
発表日 2017年11月20日

Formulation of Border-Ownership Assignment in Area V2 as an Optimization Problem
Zaem Zainal; Shunji Satoh
口頭発表（一般）, 英語, The 24th International Conference On Neural Information Processing (ICONIP), 国際会議
発表日 2017年11月14日

Gabor関数 vs. Gaussian微分関数；第1次視覚野単純型細胞の受容野モデルとしての比較
佐藤俊治
ポスター発表, 日本語, 日本神経回路学会全国大会, 国内会議
発表日 2017年09月21日

計算論的に最適な速度推定器よってMT野細胞の複雑な反応特性を説明す る
中村大樹; 佐藤俊治
ポスター発表, 日本語, 日本神経回路学会全国大会, 国内会議
発表日 2017年09月20日

回転中心軸動揺錯視に対する回転速度の影響
中嶋豊; 角田翔平; 佐藤俊治
ポスター発表, 日本語, 日本視覚学会夏季大会, 国内会議
発表日 2017年09月06日

Auditory facilitation of visual speeded detection in the entire visual field
Yoshiyuki Sato; Takayuki Watanabe; Shunji Satoh
口頭発表（一般）, 英語, European Conference on Visual Perception (ECVP), 国際会議
発表日 2017年08月27日

Online simulation environment for computational neuroscience and data analysis
Hidetoshi Ikeno; Tadashi Yamazaki; Takayuki Kannon; Yoshihiro Okumura; Yoshimi Kamiyama; Akito Ishihara; Keiichiro Inagaki; Yutaka Hirata; Shunji Satoh; Hiroaki Wagatsuma; Yoshiyuki Asai; Yoko Yamaguchi; Shiro Usui
口頭発表（一般）, 英語, Neuroinformatics 2017, 国際会議
発表日 2017年08月20日

周辺視野における視覚情報処理に聴覚刺激が及ぼす影響
渡部貴行; 佐藤好幸; 佐藤俊治
口頭発表（一般）, 日本語, 電子情報通信学会ヒューマン情報処理研究会, 国内会議
発表日 2017年03月09日

曲面知覚の観察距離依存性に関する研究
青島初帆; 佐藤俊治
口頭発表（一般）, 日本語, 映像情報メディア学会, 国内会議
発表日 2017年03月07日

協調的視覚研究のための眼球モデルと網膜像計算
佐藤俊治; 出水花織
口頭発表（招待・特別）, 日本語, 東北大学共同プロジェクト研究会, 招待, 国内会議
発表日 2017年02月04日

中低次の視覚計算問題の定式化とモデル比較
Zaem Zainal; 佐藤俊治
口頭発表（招待・特別）, 日本語, 東北大学共同プロジェクト研究会, 招待, 国内会議
発表日 2017年02月04日

主観的輪郭で構成される図形の回転中心軸の知覚的動揺
中嶋豊; 角田翔平; 佐藤俊治
ポスター発表, 日本語, 日本基礎心理学会第35回大会, 国内会議
発表日 2016年10月29日

Visiome Platform
Shunji Satoh
ポスター発表, 英語, Advances in Neuroinformatics, 国際会議
発表日 2015年11月27日

回転振動錯視に対する心理物理実験と計算論的考察
菊池勇作; 佐藤俊治
口頭発表（一般）, 日本語, 日本神経回路学会全国大会, 国内会議
発表日 2015年09月02日

視覚研究用シミュレーション基盤: 数理モデルの結合，追加及び置換を行うための手法
占部一輝; 佐藤俊治; 中村大樹
口頭発表（一般）, 日本語, 日本神経回路学会全国大会, 国内会議
発表日 2015年09月02日

簡素なMT 細胞モデルによる複雑な細胞特性の再現
中村大樹; 佐藤俊治
口頭発表（一般）, 日本語, 日本神経回路学会全国大会, 国内会議
発表日 2015年09月02日

多義的な奥行知覚に関する心理物理実験と計算論的考察
満倉英一; 佐藤俊治
口頭発表（一般）, 日本語, 日本神経回路学会全国大会, 国内会議
発表日 2015年09月02日

中低次の視覚計算問題を電場と電位の定理を用いて解く
Zaem Arif Zainal; 佐藤俊治
口頭発表（一般）, 日本語, 日本神経回路学会全国大会, 国内会議
発表日 2015年09月02日

Beyond the Gabor function for a receptive field model of V1 simple cells
Shunji Satoh
口頭発表（招待・特別）, 英語, Neuro 2015, 招待, 国際会議
発表日 2015年07月30日

協調的視覚モデル研究を目的としたRTミドルウェアの応用
佐藤俊治
ポスター発表, 日本語, 東北大学 電気通信研究所 共同プロジェクト研究発表会, 国内会議
発表日 2015年02月23日

Neuroinformatics 的観点から構築された新規 Saliency map モデル
韓雪花; 佐藤俊治; 中村大樹; 占部一輝
口頭発表（一般）, 日本語, 日本視覚学会, 国内会議
発表日 2015年01月22日

視覚脳科学研究を目的としたRTミドルウェアの応用と結果
中村大樹; 佐藤俊治; 韓雪花; 占部一輝
口頭発表（一般）, 日本語, 計測自動制御学会システムインテグレーション部門, 国内会議
発表日 2014年12月15日

Visiome Platform: A Comprehensive Database for Vision Research
Shunji SATOH
ポスター発表, 英語, International Workshop of Advances in Neuroinformatics, 国際会議
発表日 2014年09月25日

Simulation Platform: Application Server for Testing and Sharing Mathematical Model and Experimental Data
Hidetoshi IKENO; Yoshimi KAMIYAMA; Akito ISHIHARA; Yutaka HIRATA; Shunji SATOH
ポスター発表, 英語, International Workshop of Advances in Neuroinformatics, 国際会議
発表日 2014年09月25日

MT細胞の電気生理実験結果に関する計算論的再考察
中村大樹; 佐藤俊治
口頭発表（一般）, 日本語, 電子情報通信学会ニューロコンピューティング研究会, 国内会議
発表日 2014年03月17日

複素関数による両眼性細胞の数理モデル化と画像処理への応用
広瀬正人; 佐藤俊治
口頭発表（一般）, 日本語, 日本視覚学会2014年冬季大会
発表日 2014年01月22日

RT ミドルウエアをベースとした視覚研究用プラットフォームの開発
皆川保裕; 占部一輝; 佐藤俊治; 知久健; 川口仁; 長瀬雅之
口頭発表（一般）, 日本語, 計測自動制御学会,第14回 計測自動制御学会 システムインテグレーション部門講演
発表日 2013年12月

視覚の数理モデル研究
佐藤俊治
その他, 日本語, 東京工業高等専門学校
発表日 2013年12月

Visiome-PF 委員会報告
佐藤俊治
その他, 日本語, NIJC運営会議・Platform 運用会議
発表日 2013年08月

運動知覚の計算理論ならびに数理モデル作成技術
佐藤俊治
口頭発表（招待・特別）, 日本語, 平成25年度第2回ブレインウェア研究会, 東北大学
発表日 2013年06月

速度知覚のパターン依存症に関する計算論的考察
飯野希; 中村大樹; 佐藤俊治
口頭発表（一般）, 日本語, Vision,日本視覚学会２０１３年冬季大会
発表日 2013年01月

視覚運動情報の計算過程を記述する画像処理モデル
二枚田匠; 佐藤俊治
口頭発表（一般）, 日本語, Vision,日本視覚学会２０１３年冬季大会
発表日 2013年01月

視覚数理モデル構築のためのプラットフォーム開発
北川大平; 占部一輝; 佐藤俊治
口頭発表（一般）, 日本語, Vision,日本視覚学会２０１３年冬季大会
発表日 2013年01月

視覚を数理的に理解して画像処理アルゴリズムを作る
佐藤俊治
口頭発表（招待・特別）, 日本語, 情報処理学会北陸支部研究講演会, 情報処理学会
発表日 2012年11月

Visiome Platform
Yoshimi Kamiyama; Shin'ya Nishida; Shigeki Nakauchi; Izumi Ohzawa; Masao Tachibana; Takao Sato; Akiyoshi Kitaoka; Hiroshi Ashida; Hayaru Shouno; Shunji Satoh; Kazushi Maruya; Takayuki Kannon; Manabu Tanifuji; Shiro Usui
口頭発表（一般）, 英語, Symposium of INCF Japan Node
発表日 2012年10月

錯視は「間違い」なのか？「ある意味正しい」のか？
佐藤俊治
口頭発表（招待・特別）, 日本語, 第5回錯覚ワークショップ, 第5回錯覚ワークショップ
発表日 2012年09月

Engineering and scientific approaches on vision science to develop novel algorithm and to solve paradox between physiology and perception.
Shunji Satoh
口頭発表（招待・特別）, 英語, 54th Mathematical Sciences based on Modeling, Analysis and Simulation seminar, Mathematical Sciences based on Modeling, Analysis and Simulation seminar, Kawasaki, Japan, 国際会議
発表日 2012年07月

協調的視覚研究の一考察
占部一輝; 佐藤俊治
口頭発表（招待・特別）, 日本語, 第3回視覚認識機能のモデル実現のための協調的システム, 東北大学
発表日 2012年03月

MT細胞特性と速度知覚特性の矛盾を計算論的に解く
佐藤俊治
口頭発表（招待・特別）, 日本語, 第3回視覚認識機能のモデル実現のための協調的システム, 東北大学
発表日 2012年03月

運動知覚特性の画像工学的解釈と計算論モデルに関する研究
外山敬介; 佐藤俊治
口頭発表（一般）, 日本語, 日本視覚学会2012年冬季大会
発表日 2012年01月

画像処理マシンとして視覚を理解し応用する
佐藤俊治
口頭発表（招待・特別）, 日本語, 豊田中央研究所
発表日 2011年09月

視覚神経系数理モデルシミュレーションのMPI による並列化
齋藤祐典; 佐藤俊治; 大村純一; 三好健文; 入江英嗣; 吉永努
口頭発表（一般）, 日本語, ハイパフォーマンスコンピューティング研究発表会,ハイパフォーマンスコンピューティング研究会
発表日 2011年05月

速度知覚に関する計算論的考察と心理物理実験
中畑達雄; 佐藤俊治; 阪口豊; 佐藤好幸
口頭発表（一般）, 日本語, Vision,日本視覚学会2011年冬季大会
発表日 2011年01月

Brain science for image engineering and Engineers' view for vision science
Shunji Satoh
口頭発表（招待・特別）, 英語, 17th International Conference on Neural Information Processing, APNNA, Sydney, 国際会議
発表日 2010年11月

神経生理学的・工学的制約を考慮した視覚計算論研究
佐藤俊治
口頭発表（一般）, 日本語, 神経科学・リハビリテーション・ロボット工学のシナジー効果に関する研究会,神経科学・リハビリテーション・ロボット工学のシナジー効果に関する研究会
発表日 2010年08月

V1野の非線形な応答を説明するエッジ検出モデル
佐々木博昭; 佐藤俊治; 臼井支朗
口頭発表（一般）, 日本語, システム制御情報学会,第54回システム制御情報学会研究発表講演会
発表日 2010年05月

第一次視覚野における皮質内水平結合の計算論的意義
佐々木博昭; 佐藤俊治; 臼井支朗
口頭発表（一般）, 日本語, 信学技報,ニューロコンピューティング研究会
発表日 2010年

V1野細胞の受容野と視差選択性細胞に関する計算論的考察
佐藤俊治; 阪口豊; 臼井支朗
口頭発表（一般）, 日本語, 信学技報,ニューロコンピューティング研究会
発表日 2010年

初期視覚細胞による画像表現～画像工学・理論・神経生理学的観点からの考察と評価～
佐藤俊治
シンポジウム・ワークショップパネル（公募）, 日本語, ISシンポジウム, 電気通信大学大学院情報システム学研究科
発表日 2009年11月

A Next Generation Modeling Environment PLATO: Platform for Collaborative Brain System Modeling
Shiro Usui; Keiichiro Inagaki; Takayuki Kannon; Yoshimi Kamiyama; Shunji Satoh; Nilton L. Kamiji; Yutaka Hirata; Akito Ishihara; Hayaru Shouno
口頭発表（招待・特別）, 英語, International Conference on Neural Information Processing, APNNA, Bangkok, 国際会議
発表日 2009年10月

「視覚＝画像処理アルゴリズム」とみなして視覚を理解・応用する
佐藤俊治
口頭発表（招待・特別）, 日本語, BrainIS研究会, 九州工業大学
発表日 2009年07月

生理実験結果の計算論的解釈と工学的応用－受容野モデルと盲点補完を例として－
佐藤俊治
口頭発表（招待・特別）, 日本語, 視知覚研究の融合を目指して － 生理・心理物理・計算論, 生理学研究所
発表日 2009年06月

一般化Gaussian Derivative によるV1受容野のモデル～両眼視差・運動方向選択性受容野モデルとその工学的利点～
佐藤俊治; 臼井支朗; 阪口豊
口頭発表（一般）, 日本語, 日本神経回路学会第19回全国大会,日本神経回路学会第19回全国大会
発表日 2009年

V1野水平結合による符号化効率性の向上
佐々木博昭; 佐藤俊治; 臼井支朗
口頭発表（一般）, 日本語, 日本神経回路学会第19回全国大会
発表日 2009年

盲点補完の数理モデル―視覚研究で脳科学と画像工学へ同時に貢献したい―
佐藤俊治
口頭発表（招待・特別）, 日本語, 非線形動力学セミナー, 京都大学大学院
発表日 2007年

視覚的注意が図地割り当てに及ぼす影響
日高聡太; 佐藤俊治; 行場次朗
口頭発表（一般）, 日本語, 日本心理学会第70回大会
発表日 2006年11月

脳に学ばない脳のモデルで脳を理解し応用する
佐藤俊治
口頭発表（招待・特別）, 日本語, 日本知能ファジィ学会
発表日 2006年

人間情報論１
電気通信大学

Advanced topics in perceptual system
The University of Electro-Communications

応用数学A
電気通信大学

知覚システム特論
The University of Electro-Communications

人間情報論1
電気通信大学

情報メディアシステム学基礎2
電気通信大学

Mechanical Engineering and Intelligent Systems Laboratory,Advanced Ⅱ
The University of Electro-Communications

Applied Mathematics A
The University of Electro-Communications

基礎演習A
電気通信大学

情報メディアシステム学基礎2
電気通信大学

Human informatics 1
The University of Electro-Communications

知能機械工学基礎実験第二
電気通信大学

Basic Exercises A
The University of Electro-Communications

基礎演習A
電気通信大学

人間情報論1
電気通信大学

応用数学A
電気通信大学

人間情報論1
The University of Electro-Communications

知覚システム特論
電気通信大学

知覚システム特論
電気通信大学

日本視覚学会

日本神経回路学会

電気通信情報学会

中次視覚機能の定式化と新しい機能的解釈による視覚計算理論
研究期間 2016年 - 2018年

Visiomeプラットフォーム(PF)の継続開発・公開運用とコンテンツ収集・登録
研究期間 2015年 - 2016年

眼光学シミュレータの開発
研究期間 2016年

脳と視覚に関する学術相談（秘密保持契約期間中）
研究期間 2016年

神経科学と画像工学に同時に貢献する初期視覚モデルの研究
佐藤俊治
文部科学省, 科学研究費補助金(若手研究(B)), 独立行政法人理化学研究所->電気通信大学, 若手研究(B), 研究代表者, 画像から計算によって得られる情報は空間的情報だけではなく,両眼視による奥行情報と時間変化に関する情報がある.本年度は,両眼性細胞の新しい受容野モデルの導出と,コントラスト依存性を持つ時空間受容野の新しい計算論の導出に成功した.両眼性細胞の受容野モデルは,分数階に拡張したGaussian Derivative関数で記述されており,神経生理学的実験結果とも整合性が高い.具体的には,左右受容野の異なる選択的空間周波数を演繹的に記述することができた.また,本モデルは画像処理的要請から自然に導出されたモデルであるため,画像処理の立場からも有効性が高い.たとえば細胞出力から逆算してより高精細な画像を復元することが可能である.導出したモデルの理論的解析によって,細胞出力は輝度分布の空間的微分値に相当することがわかった.この結果を用いると,画像復元のためには,細胞出力を係数としたエルミート多項式によって,高精細な画像が復元できることが示された.画像は一般的に動画像であるため,時空間受容野についても考察する必要がある.しかしこれまでの研究は「空間」に重きが置かれ,「時間的受容野」に関する計算論的考察は存在しなかった.本年度は時間的受容野に関しても同様に,画像工学的要請と神経生理学的制約条件から時間的受容野モデルを演繹的に導出した.導出したモデルは,コントラスト比に対して適応的に時間的処理を行う..., 20700279
研究期間 2008年 - 2011年

画像処理手法としても有効な統合的視覚モデルの研究
佐藤俊治
文部科学省, 科学研究費補助金(若手研究(B)), 東北福祉大学->独立行政法人理化学研究所, 若手研究(B), 研究代表者, 視覚野での情報処理を画像工学に応用するためには、線方位や曲率、面方位などの微分幾何的特徴量を計算する要素が必要となる。実際、17・18年度の当該研究で得られた種々の視覚モデルや理論は、画像の輝度勾配に対する1階微分(線方位検出)や2階微分(曲率など)の計算を必要としている。画像工学的にも多くの微分幾何量に基づく手法が提案されている。本年度の研究では、これら微分幾何量について神経生理学的観点から理論的に考察することで新しい受容野モデル(Weighted Hermite Function)を構築し、得られたモデルが神経生理学的実験結果を再現することを見出した。この結果は画像工学への貢献として、新しい画像フィルタの提案を意味する。具体的には以下の通りである。これまでのV1単純型細胞の受容野モデルとしては、Gabor filterやGaussian derivative model (GD)が採用されてきたが、それぞれには一長一短ある。例えばGabor filterは不確定性最小化の意味で最適画像フィルタであるが、特徴抽出の意味では最適ではない。GDは微分幾何との親和性が高いが、偶関数もしくは奇関数しか表現できず神経生理学的実験結果との対応が弱い。本研究ではまず、フーリエ空間に写像された画像特徴を効率よく抽出するための条件を考察した。この条件を満足する空間フィルタ(受容野)として、H..., 17700244
研究期間 2005年 - 2007年

統合的視覚モデルの研究
佐藤俊治
文部科学省, 科学研究費補助金(若手研究(B)), 東北大学->東北福祉大学, 若手研究(B), 研究代表者, ヒトの視覚情報処理過程を説明する数理モデルは、視覚の柔軟性や汎化性を考慮すると、画像工学的にも有効である必要がある。そこで、物体検出を行なっているV4野細胞の動作原理として、動的輪郭法を採用し、物体検出を行なう視覚モデルを提案した。また、動的輪郭法が抱える問題を、認知心理学研究で得られた視覚特性(凸性)を導入することで解決した。神経生理学的実験により、視覚的注意の影響はV4細胞の活動度に影響を及ぼすことがわかっている。そこで、提案した物体検出モデルに視覚的注意の効果を導入した、統合的な視覚モデルの提案を行なった。統合的視覚モデルの妥当性を評価するために、図地反転現象に関する視覚心理実験を行なった。この心理実験結果と、モデルの動作特性が一致することを数値シミュレーションにより見出した。さらに、提案モデルの理論的な動作解析から、注意の範囲が知覚に影響を及ぼすことを予測した。この予測の妥当性を評価するために現在、新しい心理実験を行なっている。提案モデルは基本的に、反応拡散方程式に基づいて動作するが、結果を得るまでに長い時間を要するという問題点があった。そこでこの問題を解決するために、多解像度理論であるスケールスペース理論を用いて、スケールで一般化された微分演算子を統合的視覚モデルに導入した。数値シミュレーションにより上記問題点が解決され、さらに、V4野における長距離水平結合の計算論..., 14780254
研究期間 2002年 - 2004年

表示装置、表示制御方法、及び表示制御プログラム
特許権, 出願, 出願日: 2018年

盲点補完を利用した画像空間フィルタを用いた画像制御方法
特許権, 特願2008-086210, 出願日: 2008年, 特開2009-239829

ニューロインフォマティクス・ニュースレター（理化学研究所発刊）に研究紹介記事が掲載される．
http://www.neuroinf.jp/modules/news/index.php?page=article&storyid=144&ml_lang=ja
2015年 - 2015年