スケールの経済：可変速度調整を伴うモーションセンサー

以前に、霊長類の中間側頭（MT/V5）領域のニューロンが、視覚運動経路でそれらに先行するV1ニューロンの共通特性を使用して、画像速度の選択性を開発する方法のモデルを提示しました（J. A. Perrone＆A。Thiele、2002）。このモデルで開発されたモーションセンサーは、V1複合ニューロンの2つの広範なクラス（持続的および過渡）に基づいています。S型ニューロンには、低パス時間周波数チューニング、P（オメガ）があり、T型にはバンドパス時間周波数チューニング、M（オメガ）があります。SニューロンとTニューロンからの出力は、特定の速度に合わせて調整されたセンサーを生成するために特別な方法で組み合わされています。特定のフォーム（つまり、p（omega）/（m（omega）= k/omega）があります。2つのV1ニューロンは、WIMモデルに組み込まれる前にSまたはT型ニューロン出力の単純なスケーリングにより、最適な速度の広い範囲に合わせて調整できます。

We have previously presented a model of how neurons in the primate middle temporal (MT/V5) area can develop selectivity for image speed by using common properties of the V1 neurons that precede them in the visual motion pathway (J. A. Perrone & A. Thiele, 2002). The motion sensor developed in this model is based on two broad classes of V1 complex neurons (sustained and transient). The S-type neuron has low-pass temporal frequency tuning, p(omega), and the T-type has band-pass temporal frequency tuning, m(omega). The outputs from the S and T neurons are combined in a special way (weighted intersection mechanism [WIM]) to generate a sensor tuned to a particular speed, v. Here I go on to show that if the S and T temporal frequency tuning functions have a particular form (i.e., p(omega)/(m(omega) = k/omega), then a motion sensor with variable speed tuning can be generated from just two V1 neurons. A simple scaling of the S- or T-type neuron output before it is incorporated into the WIM model produces a motion sensor that can be tuned to a wide continuous range of optimal speeds.