PDPモデルに基づく画像理解システムの構成 : ICE System(Image CEntered System)の提案

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概要

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ニューラルネットワークを用いた人工知能の研究では、行動や認知にはさまざまなレベルで拘束条件が働いており、その拘束条件を同時に満足する最適解として行動や認知が決定づけられているという計算理論が展開されている。例として、エネルギー最小化原理に基づく視覚モデル[1][2][3]や言語理解の分野の意識下パラダイム[4]が挙げられる。しかし、これらの試みではそれぞれ高レベル,低レベルの拘束条件の設定方法に関する研究がまだ不十分である。我々の研究の目的は、視覚が信号処理のレベルと記号処理のレベルの柔軟なインターフェイスを果たしているという観点に立ち、前述の二つのアプローチの利点を併用して高レベルの拘束条件を利用可能な画像理解システムを構成することにある。本稿では、上記の観点から画像理解システムの構成方法を提案し、その特徴と利点について述べる。さらに、システムを実現する際の問題点とその解決のための戦略を我々の研究の今後の計画と共に報告する。
1991-02-25

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