Enfoque
El concepto de campo receptor visual es muy relevante en neurociencia de la visión. Se refiere a la porción del campo visual procesado por una neurona; o en otras palabras, la región de la retina cuya estimulación excita o inhibe la respuesta de dicha neurona. Tradicionalmente, los campos receptores se han modelado matemáticamente utilizando la teoría de sistemas lineales y, actualmente, la noción lineal del campo receptor es la base de gran parte de los modelos explicativos de los procesos visuales. Sin embargo, cada vez existe más evidencia que sugiere la necesidad de reemplazar la noción predominante de campo receptor lineal, ya que el sistema visual, y en general las computaciones neuronales, tienen una naturaleza marcadamente no lineal. Una aproximación novedosa y reciente, denominada Campo Receptor Intrínsecamente no Lineal (INRF, por sus siglas en inglés), modela los campos receptores espaciales teniendo en cuenta la naturaleza no lineal de las computaciones dendríticas, que habían sido ignoradas en trabajos previos. Con una mayor viabilidad biológica, INRF explica fenómenos visuales que los modelos campos receptores lineales explican, así como fenómenos que estos modelos no pueden explicar o no explican con una precisión aceptable.
Mientras que INRF solo se había utilizado para explicar fenómenos de percepción visual estática (i.e., fenómenos relacionados con imágenes estáticas), el presente trabajo extiende su formulación al dominio temporal para que el modelo INRF resultante pueda proporcionar respuestas temporales y, por tanto, sea sensible a estímulos que varían en el tiempo (e.g., estímulos en movimiento). Nuestro modelo no solo replica fenómenos clave en la percepción del movimiento, sino que también explica hallazgos que los modelos clásicos de campo receptor lineal solo pueden explicar agregando etapas adicionales de procesamiento que aumentan su complejidad y podrían carecer de plausibilidad biológica.
Además, utilizamos la formulación INRF para construir un nuevo método objetivo para evaluar la calidad de imágenes y vídeos. El desarrollo de métodos automáticos de esta índole, que proporcionen evaluaciones precisas sobre calidad de imagen y vídeo las cuales correlacionen con los juicios que emitirían observadores humanos, se trata de un desafío importante en ciencias de la visión. Tiene, además, numerosas aplicaciones prácticas. Por ejemplo, estos métodos automáticos pueden utilizarse para garantizar la eficiencia en la transmisión de imágenes/videos, asegurando que se transmitan con una calidad aceptable teniendo en cuenta posibles limitaciones en la disponibilidad de ancho de banda de transmisión, lo cual también ayuda a reducir la huella ecológica asociada al streaming. Dicho esto, proponemos un algoritmo simple, inspirado en computaciones neuronales de carácter intrínsecamente no lineal, cuyo rendimiento es perfectamente comparable con el del estado del arte.
En conclusión, la formulación INRF resulta un enfoque prometedor para modelar campos receptores visuales. Demuestra su competencia tanto en el ámbito de la ciencia básica, a través de la predicción precisa de fenómenos de la percepción visual, como en la ciencia aplicada, por medio de su idoneidad para desarrollar métodos automatizados para la evaluación de calidad de imagen y vídeo.
