ファジー推論ニューラルネットワークを用いた風景画像からの知識抽出と認識 (<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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本論文では, 風景画像から人間のもっている様々な知識を文章の形で自動的に抽出し, 未知の画像に対して領域ごとのラベル付けを効果的に行う新しい方法を提案する. 提案システムでは, 入出力空間は自己組織的に分割される. ルール抽出に関しては, 知識抽出ネットワーク(Knowledge Extraction Network: KEN)により, 並列的かつ自動的に行われる. 学習する画像の種類により複数個用意されたKENは, 自己組織化段階, LMS学習段階の2段階の処理を行う. その後で, 全ネットワーク出力の統合がなされ文章の形での知識抽出と領域認識が行われる. 本研究では, これら一連の動作を行うソフトウェアをコンピュータ上に実装し, 人間があらかじめ明示的な知識を与えなくても言語形式での知識抽出及び優れた領域の認識を行うことができることを確認した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1999-04-25
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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