2.1.1. L’approche computationnelle en vision

‘ « ’ ‘  The computational approach to the study of vision inquires directly into the sort of information processing needed to extract important information from the changing visual image-information such as the three-dimensional (3-D) structure and movement of objects in the scene, or the color and texture of objects surfaces. An important contribution that computational studies have made is to show how difficult vision is to perform and how complex are the processes needed to perform visual tasks successfully  ’» (Hildreth & Ullman, 1989, p.581). Se basant sur l’idée de l’existence d’une ‘«’ ‘ théorie computationnelle ’” (telle que définie par Marr, 1982), qui propose d’appréhender le cerveau comme composé de sous-systèmes de traitement qui interprètent et transforment les données, Kosslyn (1987) définit une computation de la manière suivante : ‘ « ’ ‘  (…) a computation can be regarded as a ’ ‘ « ’ ‘ black box” that transforms input in a systematic, informationally interpretable way. A theory of a computation is a theory that specifies what must be computed and why  ’» (Kosslyn, 1987, p.150).

Plus tard, l’analyse computationnelle a été définie par Kosslyn et Koenig comme ‘ « ’ ‘  a logical exercise aimed at determining what processing subsystems are necessary to produce a specific behavior, given specific input  ’» (Kosslyn & Koenig, 1995, p.41), un sous-système de traitement correspondant à ‘ « ’ ‘  (...) a functional description of a neural network  ’» (Kosslyn, 1987, p.159). Plus précisément, il peut être décrit comme ‘ « ’ ‘  (…) a functional unit; it is a set of neurons delineated on the basis of what the neurons do. A processing subsystem characterizes a group of neurons that carry out a computation or set of related computations to perform one component of a task  ’» (p.150). Kosslyn et Koenig (1992) ont différencié plusieurs groupes de sous-systèmes interagissant lors de l’identification d’un objet. Ces sous-systèmes composent une architecture fonctionnelle, décrite sur la Figure 1.