仿神經「注意力」

注意力（attention）是動物很重要一向能力，好比說我們有時候從眼角餘光就能瞥見像自己身旁駛來的車輛，保護自己免於危險。整個視野中我們常將注意力放在移動的物體上，近年來，有一種影像感測器特別適合這項工作，那就是事件偵測相機（event-based camera），它輸出的圖像只會標示該像素點（pixel）跟前一張影像比是變亮或變暗，變亮送出ON event，變暗則送出OFF event。若觀察相鄰像素，收到事件的先後變化，即可判斷物體移動方向，這就是後端sEMD的工作（spiking elementary motion detector）。

然而若僅僅把sEMD均勻分配在影像中每個區域，也就是文中所說的uniform down-sampling，偵測的物體速度範圍較低，且輸出到下游的神經脈衝較多；而論文中所提的eccentric down-sampling，其運用哺乳動物視網膜上感光細胞非均質分布的概念來設計影像與sEMD之關係，sEMD分配到的影像區域由中間向外逐漸擴大，如此內側區域能偵測到慢速移動物體，外側則能偵測快速移動物體，並且實驗指出能降低總神經脈衝傳遞數量，相對消耗較少能源。

運動偵測可以運用在機器人對移動物體的處理上，及早判斷物體移動方向與大小，評估可能之威脅，及早做出應對。固然市面上已經有許多傳統演算法可以處理同樣的問題，仿神經系統之應用可能有助降低整體反應時間與功耗。

撰文：姚皇宇


原始文獻：G. D’Angelo et al., “Event-Based Eccentric Motion Detection Exploiting Time Difference Encoding,” Front. Neurosci., vol. 14, 2020