パターン認識における自動特徴抽出に関する研究
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概要
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従来のパターン認識技術の多くは、抽出すべき特徴を設計者が事前に決定することを前提としていた。それに対し本論文では、動的な環境における自動特徴抽出を目的とし、入力パターンに適応しながら自動的に特徴抽出が可能な手法を提案した。1)注意現象に基づいた連想記憶システムを構築し、パターンの特徴を自動的に抽出し、抽出した特徴を注視点として用いて、曖昧なパターンに対しても柔軟な情報処理が可能であることを示した。2)脳のコラム構造に基づいた自己増殖型自己組織化モデルを構築し、逐次入力されるパターンに対し、自動的にネットワークのサイズを変更しながら学習を行うことで、自動的かつ逐次的な特徴抽出が行えることを示した。3)上記提案モデルを用いて、複数パターンに共通な特徴および識別に有効なパターン固有の特徴を並列的かつ自動的に抽出する手法を提案した。以上のように、パターンから自動的に特徴を抽出する技術を提案し、動的な環境への適応性に対する性能を向上した。
- 日本知能情報ファジィ学会の論文
- 2003-02-15