Project-Teams Mnemosyne Modeling non-standard retinal in / out function using computer vision variational methods

We propose a computational approach using a variational speci cation of the visual front-end, where ganglion cells with properties of retinal Konio cells (K-cells), are considered as a network, yielding a mesoscopic view of the retinal process. The variational framework is implemented as a simple mechanism of di usion in a two-layered non-linear ltering mechanism with feedback, as observed in synaptic layers of the retina, while its biological plausibility, and capture functionalities as (i) stimulus adapted response; (ii) non-local noise reduction (i.e. segmentation); (iii) visual event detection, taking several visual cues into account: contrast and local texture, color or edge channels, and motion base in natural images. Those functionalities could be implemented in the biological tissues We use computer vision methods to propose an e ective link between the observed functions and their possible implementation in the retinal network base on a two-layers network with nonseparable local spatio-temporal convolution as input, and recurrent connections performing nonlinear di usion before prototype based visual event detection. The numerical robustness of the proposed model has been experimentally checked on real natural images. Finally, we discuss in base of experimental biological and computational results the generality of our description. Key-words: No keywords ∗ Supported by the CONICYT/ANR KEOpS project and CORTINA associated team. Modélisation de la fonction d'entrée/sortie non-standard de la rétine à partir de méthodes variationnelles de vision par ordinateur Résumé : Nous proposons ici une approche fonctionnelle de la description des propriétés des cellules rétiniennes dites Konio, ceci au niveau du réseau, en utilisant une spéci cation variationnelle, ce qui donne une vue mésoscopique du processus de calcul de la rétine. Le cadre variationnel est implémenté comme un simple mécanisme de di usion non-linéaire, mécanisme de ltrage avec rétroaction, suivi d'une couche d'unités ajustées à un élément statistique de la scène, comme on l'observe dans les couches synaptiques de la rétine pour ces cellules. On se propose de capturer les fonctionnalités suivantes: (i) adaptation de la réponse aux statistiques des stimuli naturels, (ii) réduction non-locale du bruit (en lien avec la segmentation de l'image), et (iii) détection d'événements visuels, en tenant compte de plusieurs indices visuels: contraste local, texture ou couleur, ces amers étant généralisables à des canaux de calcul de mouvement. Ces fonctionnalités peuvent être mises en ÷uvre dans les tissus biologiques, comme on le discute ici. Nous utilisons des méthodes de vision par ordinateur pour proposer une description fonctionnelle du calcul e ectué au niveau de la rétine. La robustesse numérique du modèle proposé a été véri é expérimentalement au niveau numérique sur de véritables images naturelles. Nous discutons, sur la base de résultats expérimentaux biologiques et informatiques, la généralité de notre description. Mots-clés : Pas de motclef Modeling non-standard retinal in/out function using computer vision variational methods 3