ニューラルネットワークを用いた感性情報の数量化 (<小特集>パターン認識のための学習 : 基礎と応用)
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概要
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事象の感性的な印象と物理的特徴を関係づける非線型写像をニューラルネットワークによって求める試みについて報告する. 提案手法では, 色や音響に関する一対比較の主観的な評価に基づいて, 一種の感性空間が構成され, 主観的尺度に基づくデータの関係が低次元の空間で可視化できる. また, 本手法を個人のデータに基づいて適用することにより, 感性の個人差の視覚化なども可能である.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1999-04-25
著者
-
鈴木 健嗣
筑波大学大学院システム情報工学研究科
-
橋本 周司
早稲田大学理工学術院 先進理工学研究科
-
鈴木 健嗣
早稲田大学理工学部
-
鈴木 健嗣
早稲田大学理工学部応用物理学科
-
橋本 周司
早稲田大学
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