学習ベクトル量子化による回転不変なパターン認識
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概要
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不変的な物体の認織システムを構築するためには、拡大縮小、位置づれ、回転、物体の変形に対して不変なパターン認識を行う必要がある。本研究では、回転に注目して、物体が任意に回転して跡されても認識できる回転正規化ニューラルネットワークを構成した。さらに、学習ベクトル量子化によって、入カパターンを学習するシステムとした。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1997-03-12
著者
-
前田 純治
室蘭工業大学大学院工学研究科情報工学専攻
-
鈴木 幸司
室蘭工業大学大学院しくみ情報系領域
-
鈴木 幸司
室蘭工業大学情報工学科
-
鈴木 幸司
室蘭工業大学
-
前田 純治
室蘭工大
-
鈴木 幸司
室蘭工大
-
前田 純治
室蘭工業大学 工学部
-
刀根 武彦
室蘭工業大学情報工学科
-
前田 純治
室蘭工業大学
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