任意に回転したパターンと回転角度を認識する複写学習モデル
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概要
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本論文は,基本パターンを学習するだけで,任意に回転したパターンと回転角も認識できる複写学習モデルを提案する.従来モデルは,前処理として,回転パターンを生成もしくは数学的な処理で回転に不変な特徴量を抽出し,それらを可変ネットで学習している.したがって,学習前に膨大な処理が必要である.複写学習モデルは,まず,3層ネットの一部分を用いて基本パターンだけを学習し,次に,得られた結果を未使用の部分ネットに,ある規則に従って複写する.学習後は,すべての部分ネットを用いて入力パターンの認識処理を行う.提案モデルは従来モデルと比べ,以下の利点をもつ.(1)ネットワーク構造が簡素で規模が小さい.(2)学習ならびに認識速度が速い.(3)回転角度の認識も可能である.また,複写学習モデルは複写手法を工夫することで,回転・位置ずれ・スケール変換を受けたパターンにも適用できる.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1994-07-15
著者
-
須崎 健一
福岡工業大学大学院工学研究科
-
荒屋 眞二
福岡工業大学大学院工学研究科
-
中村 良三
熊本大学工学部
-
中村 良三
熊本大学工学部数理情報システム工学科
-
中村 良三
熊本大学工学部電気情報工学科
-
荒屋 眞二
福岡工業大学
-
須崎 健一
福岡工業大学
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