Soutenance de thèse de Mina A. KHOEI

6 octobre 2014 - 6 octobre 2014

Equipe Inference in Visual Behaviour (InViBe) Institut de Neurosciences de la Timone, UMR 7289, CNRS / Aix-Marseille Université


Motion-based position coding in the visual system : a computational study

Composition du jury :

Dr St-ephane Viollet (Pr-esident ) ISM, Marseille, France

Dr Emmanuel Dauc-e (Examinateur) INS, Marseille, France

Dr Alan Johnston (Rapporteur) UCL, London, United Kingdom

Dr Laurent Madelain (Rapporteur) Universit-e Lille III, Lille, France

Dr Anders Lansner (Examinateur) KTH, Stockholm, Sweden

Dr Laurent Perrinet (Directeur) INT-CNRS, Marseille, France

Dr Guillaume Masson (Directeur) INT-CNRS, Marseille, France

Abstract

Coding the position of moving objects is an essential ability of the visual system in fulfilling precise and robust tracking tasks. This thesis is focalized upon this question : How does the visual system efficiently encode the position of moving objects, despite various sources of uncertainty ? This study deploys the hypothesis that the visual systems uses prior knowledge on the temporal coherency of motion (Burgi et al 2000 ; Yuille and Grzywacz 1989). We implemented this prior by extending the modeling framework previously proposed to explain the aperture problem (Perrinet and Masson, 2012), so-called motion-based prediction (MBP). This model is a Bayesian motion estimation framework implemented by particle filtering. Based on that, we have introduced a theory on motion-based position coding, to investigate how neural mechanisms encoding the instantaneous position of moving objects might be affected by motion. Results of this thesis suggest that motion-based position coding might be a generic neural computation among all stages of the visual system. This mechanism might partially compensate the accumulative and restrictive effects of neural delays in position coding. Also it may account for motion-based position shifts as the flash lag effect. As a specific case, results of diagonal MBP model reproduced the anticipatory response of neural populations in the primary visual cortex of macaque monkey. Our results imply that an efficient and robust position coding might be highly dependent on trajectory integration and that it constitutes a key neural signature to study the more general problem of predictive coding in sensory areas.

Résumé

Cette thèse étudie comment le système visuel code efficacement la position des objets en mouvement, ceci en dépit des diverses sources d’incertitude. Cette étude déploie une hypothèse sur la connaissance a priori de la cohérence temporelle du mouvement précédemment proposé par Burgi, Yuille, and Grzywacz (2000) ; Yuille and Grzywacz (1989). Nous avons ici étendu ce cadre de modélisation pour expliquer le problème de l’ouverture (Perrinet and Masson, 2012). C’est un cadre d’estimation de mouvement Bayésien mis en œuvre par un filtrage particulaire, que l’on appelle la prévision basé sur le mouvement (MBP). Sur cette base, nous avons introduit une théorie du codage de position basée sur le mouvement. En particulier, nous avons étudié comment les mécanismes neuronaux codant la position instantanée de l’objet en mouvement pourraient être affectés par le signal de mouvement le long d’une trajectoire.

Les résultats de cette thèse suggèrent que le codage de la position basé sur le mouvement peut constituer un calcul neuronal générique utilisé à différentes étapes du système visuel. Cela peut en partie compenser les effets cumulatifs des délais neuronaux dans le codage de la position. En outre, il peut expliquer des changements de position basés sur le mouvement, comme par example, l’Effet de Saut de Flash (FLE). Comme cas particulier, nous avons introduit le modele de MBP compensant pour les délais neuronaux et avons reproduit la réponse anticipée de populations de neurones enregistrée dans l’aire visuelle primaire (V1). Nos résultats indiquent qu’un codage en position efficace et robuste peut être fortement dépendant de l’intégration le long de la trajectoire.

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