A common principle of (energy-)minimization is applied to the problem of visual motion analysis. In contrast to well-known mathematical optimization procedures and universal optimizing networks, it is proposed to use a problem-adapted network architecture. Because of the here considered bilocal coincidence-type motion detector, object-related motion analysis appears as a geometric correspondence problem. Hence, the correct spatio-temporal correspondences between elements in consecutive images must be selected from all possible ones. This is performed by neighborhood operations that are repeatedly applied to the instantaneous signal representation in the space/velocity-domain until an acceptable estimate of the actual flow-field is reached.

Necessary conditions for the impulse synchronization in non-oscillating networks of laterally coupled “integrate-and-fire” model neurons are investigated. The behavior of such networks for homogeneous stimulations as well as for differently stimulated subpopulations is studied. In the first case, synchronization accurate to fractions of the impulse duration can be achieved by either lateral inhibition or lateral excitation and in the second case, good and independent synchronization is obtained within subpopulations, if they are separated by units without stimulation.

Recent electrophysiological investigations in cat visual cortex suggest that temporal correlations of single neural impulses or bursts of impulses play a fundamental rôle in biological information processing. The current hypothesis is based on the assumption that coherent sensory data – for example neighboring features belonging to the same object, such as velocity and direction of motion, contrast, texture, color etc. – are labeled by synchronous activity of the corresponding neurons. In this sense, incoherent features are represented by neurons showing asynchronous impulse generation, but possibly equal firing rate. Thus motivated, necessary conditions for the synchronization of spikes in networks of formal “integrate and fire”-neurons are reported. The issue concerning the integration of synchronous activity by post-synaptic neurons, for example for feature linking, is considered with respect to requirements of possible evaluation processes.

Es wird ein in der Physik übliches (Energie-)Minimierungsprinzip auf ein Grundproblem der Bewegtbildanalyse angewendet. Abweichend von den geläufigen mathematisch formalen Optimierungsansätzen und Lösungsalgorithmen sowie den dazu vielfach eingesetzten, weitgehend universellen Hopfield- und Boltzmann-Netzen wird hier eine anschauliche Netzwerk-Architektur vorgeschlagen, die nicht nur funktional, sondern auch strukturell problemspezifisch ausgelegt ist.

Neuere Ergebnisse elektrophysiologischer Untersuchungen am primären visuellen Cortex der Katze lassen vermuten, daß zeitlichen Korrelationen einzelner Nervenimpulse oder Impulsgruppen eine wichtige Rolle bei der Verarbeitung visueller Reize zukommt. Man nimmt gegenwärtig an, daß auf der Sensorfläche zusammengehörige, zum Beispiel benachbarte (Objekt-)Merkmale gleicher Qualität – wie Bewegungsrichtung, Kontrast, Orientierung der Konturtangente, Konturkrümmung, Textur, Farbe –, zentralnervös durch synchrone Aktivität derjenigen Neurone markiert sind, die im Cortex diese Merkmale sowie ihre Lage repräsentieren. Fehlt reizbedingt diese Zusammengehörigkeit, beispielsweise bei unterschiedlich bewegten Objekten, so erzeugen die entsprechenden Neurone oder Neuronen-Populationen ihre Impulse nicht mehr synchron, jedoch durchaus mit gleicher Rate. Eine in diesem Zusammenhang wichtige Frage ist folglich die nach den Mechanismen der Synchronisation.