Hopfield型ニューラルネットワークを用いたポイントパターンマッチング
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概要
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2つの点集合間の対応付け問題は、パターン理解における各種照合問題に共通する重要課題である.この問題はポイントパターンマッチングとも呼ばれ、組合せ数が点個数の階乗で発散するNP完全問題として知られる。そのため、通常は、予め定めた許容照合誤差以上の照合を省略するこで処理量の低減を図っている。しかし、問題によっては許容照合誤差を推測できず、すべての組合せの内から目的誤差の最小のものを求める必要が生ずる場合がある。一方、HopfieldとTankは、所謂、Hopfieldニューラルネットワークを用いて、NP完全問題の1つであるトラベリングセールスマン(TSP)問題を解き、この種の最適化問題の解法にネットワークを適用できることを示した。本稿では、Hopfield型のニューラルネットワークを用いて、最も基本的な、n個のモデル点集合と平行移動、回転、スケール変換及びランダムな微小変動を受けたn個の入力点集合との対応付け問題の解決を試みる。そして、実験によりその繰返し計算量がO(n)であることを示す。
- 1989-10-16
著者
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