Motion detection is an important task for computer vision. Motion detection is also an important task for animals. The underlying neural mechanism of motion detection was thoroughly investigated and some aspects of the mechanism were revealed. If we can use such mechanisms for computer vision, it can be expected to achieve more robust and accurate motion detection, not only the computational understanding of human vision system. In this paper, we propose a model of speed-tuned motion detectors based on previously reported observation of early visual cortex and simple motion detectors. To generate speed selectivity, we combined output of multiple motion detectors and each detector was tuned to a spatiotemporal frequency independently. In experiments, using sine wave gratings and bar stimulas, the slant of spectral receptive field and speed selectivity are confirmed.%カメラによる運動の検出は画像処理によって重要なタスクの一つである．視野内の運動の検出はまた，生物の脳の視覚情報処理にとっても重要なタスクの一つである．網膜像の動きを検出する脳の仕組みは少しずつ解明されてきており，この脳の動き検出のメカニズムを画像処理に応用することで，ノイズや環境に対しより頑健な動き検出や，人間の知覚シミュレーションの実現が期待できる．本研究では，これら画像処理への応用の基礎となる脳の動き検出のモデルとして，運動の方向だけでなく特定の速度に選択性をもつ運動検出器の計算モデルを提案する．このスピード選択性運動検出器では同じ最適速度の時空間周波数選択性をもつ2つの運動検出器の出力を組み合わせ，スピード選択性を構成する．実験では正弦波グレーティング刺激と′ヾ－刺激を用いて計算モデルのシミュレーションを行い，各刺激に対する運動検出器の出力を測定してスピード選択性と幅への依存性を評価した．その結果，1つの運動検出器を用いた場合と比べ，スペクトル受容野の傾きとスピード選択性の強化が確認出来た．
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