This paper presents results of combining (i) theoretical analysis regarding connections between the orientation selectivity and the elongation of receptive fields for the affine Gaussian derivative model with (ii) biological measurements of orientation selectivity in the primary visual cortex, to investigate if (iii) the receptive fields can be regarded as spanning a variability in the degree of elongation.
From an in-depth theoretical analysis of idealized models for the receptive fields of simple and complex cells in the primary visual cortex, we have established that the directional selectivity becomes more narrow with increasing elongation of the receptive fields. By comparison with previously established biological results, concerning broad vs. sharp orientation tuning of visual neurons in the primary visual cortex, we demonstrate that those underlying theoretical predictions, in combination with these biological results, are consistent with a previously formulated biological hypothesis, stating that the biological receptive field shapes should span the degrees of freedom in affine image transformations, to support affine covariance over the population of receptive fields in the primary visual cortex.
Based on this possible indirect support for the working hypothesis concerning affine covariance, we formulate a set of testable predictions that could be used to, with neurophysiological experiments, judge if the receptive fields in the primary visual cortex of higher mammals could be regarded as spanning a variability over the eccentricity or the elongation of the receptive fields, and, if so, then also characterize if such a variability would, in a structured way, be related to the pinwheel structure in the visual cortex.
On sources to variabilities of simple cells in the primary visual cortex: A principled theory for the interaction between geometric image transformations and receptive field responses
Attentional modulation in layer 4 of the visual cortex could be mediated by interneurons with complex receptive field characteristics
视觉皮层中的许多神经元具有方向选择性，它们的放电频率随着对比度的增加而增加，并受到注意力的调节。这些计算背后的皮层回路是什么？我们研究如何同步可以调制的兴奋性的中间神经元，在模型层4网络显示对比度不变的方向调整。我们没有发现标准环模型（Somers等，1995），其中只包含简单的感受野（RF），表现适当的参数设置。只有当包含具有复杂感受野的中间神经元时，类似于最近在猫初级视觉皮层中发现的中间神经元（Hirsch et al，2003），网络才表现出适当的行为。该模型的一个关键特征是，复杂的中间神经元投射到简单的中间神经元，但简单的中间神经元不会投射回它们。通过增加复杂中间神经元的去极化，将网络从非关注状态切换到关注状态。除了对比度不变的方向调谐外，该模型还再现了以下实验结果：（1）注意状态下兴奋性细胞的局部场电位（eLFP）和脉冲序列之间的γ频率范围相干性高于非注意状态，但兴奋性细胞的放电频率在不同状态之间没有变化;（2）eLFP的γ频段功率随对比度的增加而增加。该模型预测，有两个群体的抑制性细胞，一个复杂的RF特性，其放电率增加与注意和其他简单的RF特性，其放电率降低与注意。
Direction and speed selectivity properties for spatio-temporal receptive fields according to the generalized Gaussian derivative model for visual receptive fields
A Sinc Wavelet Describes the Receptive Fields of Neurons in the Motion Cortex
Quantum Lucid Research Laboratories（量子清晰研究实验室）
视觉感知来自于流经视觉系统的信息的系统转换。在神经元层级中，单个神经元的响应特性由位于下一级的神经元确定，并且反过来，确定位于上一级的神经元的响应。因此，在感受野建模中，必须确保通过组合其输入水平中的神经元的响应模型来生成给定水平中的神经元的响应特性。然而，运动皮层中神经元的现有响应模型并不固有地产生时间频率滤波梯度（TFFG）特性，所述时间频率滤波梯度（TFFG）特性已知沿着初级视觉皮层（V1）到中间时间（MT）运动处理流出现。TFFG是沿V1至MT通路从主要低通到主要带通的时间频率滤波特征的变化（Foster et al 1985; DeAngelis et al 1993; Hawken et al 1996）。我们设计了一个新的模型，sinc小波模型（Odaibo，2014），它逻辑上有效地生成了TFFG。该模型用sinc（sin（x）/x）函数取代了Gabor函数的正弦波载波，并且具有与现有模型相同或更少数量的参数。由于sinc小波与TFFG的突现网络性质在逻辑上是一致的，我们认为sinc小波是运动皮层神经元感受野的一个较好的模型。该模型将为大脑如何表达视觉信息提供新的生理学见解。
Relationships between the degrees of freedom in the affine Gaussian derivative model for visual receptive fields and 2-D affine image transformations, with application to covariance properties of simple cells in the primary visual cortex
Computational Brain Science Lab（计算脑科学实验室）；Division of Computational Science and Technology（计算科学与技术系）；KTH Royal Institute of Technology（皇家理工学院）
A metric model for the functional architecture of the visual cortex
本工作的目的是构建一个模型的初级视觉皮层（V1）的功能架构，基于一个结构的度量测度空间诱导的视觉细胞的接受配置文件（RP）的潜在组织。为了说明V1在这样的上下文中的水平连通性，遵循K.-K.的经典方法定义了与空间几何相容的扩散过程。T.斯特姆我们的距离函数的构造既不需要RP族的任何群参数化，也不涉及任何微分结构。因此，它适应于非参数化的RP集，可能通过数值程序获得;它还允许模拟横向连接所产生的非差分度量，如一个由一个家庭的过滤器消失的规模上引起的风车表面。另一方面，当应用于经典的Gabor滤波器框架时，这种构造产生了一个近似于G. Citti和A. Sarti [J Math Imaging Vis 24：307（2006）]，从而表明其本身与现有的皮质模型一致。
The Gabor-Einstein Wavelet: A Model for the Receptive Fields of V1 to MT Neurons
Quantum Lucid Research Laboratories（Quantum Lucid研究实验室）；Howard University Hospital（霍华德大学医院）
我们的视觉系统在检测移动物体方面非常有效。这一过程由连接初级视觉皮层（V1）和中颞区（MT）的神经元介导。有趣的是，自从Kuffler对视网膜神经节细胞进行开创性实验以来，数学模型对于促进我们对视觉神经元感受野的理解至关重要。然而，现有的模型并没有被设计来描述V1到MT运动处理流中高度专业化的神经元的最显著属性;并且它们也无法做到这一点。在这里，我们介绍了Gabor-Einstein小波，一个新的家庭的功能代表感受野的V1 MT神经元。我们发现，空间和时间在视觉皮层中的混合方式类似于它们在狭义相对论（STR）中的混合方式。因此，我们通过要求：（i）波载波的相对论不变性，以及（ii）最小可能的参数数量来约束Gabor-Einstein模型。从这两个约束，sinc函数作为载波的自然描述符出现。V1到MT神经元的低通到带通时间频率滤波特性的特定分布（Foster et al 1985; DeAngelis et al 1993 b; Hawken et al 1996）可以通过Gabor-Einstein基础清楚地解释。此外，它这样做的方式天生代表运动处理流的神经元层次。我们的分析和计算机模拟表明，沿运动处理流的时间频率滤波特性的分布是大脑联合编码空间和时间的方式的直接影响。我们通过证明STR和联合皮层时空编码的相似数学结构揭示了这一基本联系。这种联系将为大脑如何表达视觉信息提供新的生理…
Primary visual cortex contributes to color constancy by predicting rather than discounting the illuminant: evidence from a computational study
College of Computer Science, Sichuan University（四川大学计算机学院）；School of Life Science and Technology, University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学生命科学与技术学院）
The Brain-Inspired Decoder for Natural Visual Image Reconstruction
University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学）；Shenzhen Institute of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院深圳先进技术研究院）；Shenzhen-Hong Kong Institute of Brain Science-Shenzhen Fundamental Research Institutions（深港脑科学创新研究院-深圳基础研究机构）；Chengdu University of Traditional Chinese Medicine（成都中医药大学）
