画像の例外部分を補正する前処理機構をもったニューラルネット識別器(バイオサイバネティックス,ニューロコンピューティング)

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概要

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• 例外値や隠れのある画像に対してロバストな識別器を構成するために自己連想メモリを利用する手法を提案する.本手法では,自己連想メモリの想起出力を用いて入力画像データを補正する処理を繰り返し,例外値が識別器への入力データに与える影響を軽減することができる.この手法を顔画像の識別に利用した結果を示し,例外値やサングラスのように部分的な隠れを含む画像に対しても識別率の低下を引き起こさず良好な結果が得られることを報告する.

• 2004-05-01

著者

• 高橋 隆史

  龍谷大学理工学部

• 栗田 多喜夫

  産業技術総合研究所つくば中央第二

• 栗田 多喜夫

  産業技術総合研究所脳神経情報研究部門

• 栗田 多喜夫

  筑波大学大学院システム情報工学研究科:産業技術総合研究所脳神経情報研究部門

• 高橋 隆史

  筑波大学電子・情報工学系学振特別研究員(PD)

• 池田 幸史

  新日鉄ソリューションズ株式会社

• 高橋 隆史

  龍谷大学理工学部数理情報学科

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