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환상의 윤곽 형태 및 중요성에 대한 알고리즘과 표현 수준 이론을 설명합니다. 기존 이론과 달리, 우리의 모델은 단일 가정에서 파생됩니다. 즉, 경계 완성 형태의 사전 확률 분포는 이미지 평면(즉, 포유류 시각 피질의 뉴런이 표현할 수 있다고 합리적으로 가정할 수 있는 공간)에서 위치와 방향을 가지는 격자에서의 랜덤 워크로 모델링할 수 있습니다. 우리의 모델은 수치적 이완이나 다른 명시적 최소화를 사용하지 않고, 대신 랜덤 워크를 따르는 입자가 두 경계 조각을 연결하는 경로에서 특정 위치와 방향을 통과할 확률은 두 벡터 필드 합성의 곱으로 직접 계산될 수 있다는 사실에 의존합니다. 우리가 정의하는 랜덤 워크에 대해 최대 우도 경로는 최소 에너지 곡선임을 보여줍니다. 즉, 평균적으로 랜덤 워크는 환상의 윤곽 형태를 모델링하는 경로를 따릅니다. 문헌에서 많은 환상 윤곽 자극에 대해 컴퓨터 모델을 시연합니다.
Williams et al. (화요일) 이 질문을 연구했습니다.