適応ファジー推論ニューラルネットワークとアクティブ探索法を用いた画像認識(画像認識,コンピュータビジョン)
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概要
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本論文では,従来のパターンマッチング手法と,学習システムの両方を利用した,汎用的な画像認識手法を提案する.提案システムはまず,パターンマッチング手法を利用して,画像中から所望の物体がある候補領域を高速に探索し,次に学習システムを利用しそれらの検証を行う.パターンマッチング手法には,目的とする物体を複数の2次元の参照画像を用いて高速に抽出する「アクティブ探索法」を利用し,学習システムには知識処理が可能なニューラルネットワークであるAdaptive Fuzzy Inference Neural Network(AFINN)を用いる.AFINNは,必要な入力情報の選択等の推論モデル構築を自動で行い,学習によって推論ルールを自動的に獲得する.このためAFINNを画像認識問題に適用した場合,認識のための明示的な知識を必要とせずに汎用性の高い物体の認識が可能になる.また提案システムは,登録する参照画像を変えるだけで様々な物体の認識を行うことができるため,幅広い用途で利用できる.本論文では,コンピュータやモニタ,椅子などが多く存在する研究室内の画像を例題に扱い,高い認識精度の実現を確認した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2004-04-01
著者
-
萩原 将文
慶應義塾大学理工学部情報工学科
-
萩原 将文
慶大
-
彌富 仁
法政大学工学部
-
彌富 仁
慶應義塾大学理工学部
-
萩原 将文
慶應義塾大学大学院理工学研究科
-
萩原 将文
慶應義塾大学 理工学研究科
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- Hisao Ishibuchi, Tomoharu Nakashima, Manabu Nii著, 「classification and Modeling with Linguistic Information Granules: Advanced Approach to Linguistic Data Mining」, 出版社: Springer, 発行日: November 19, 2004, Hardcover 307頁+xi頁 US$129, ISBN 3-540-20767-8, 大きさ24c