形態視系の情報処理に基づく多重構造ニューラルネットワーク (<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, 視覚系の情報処理に基づくニューラルネットワークモデルを提案する. 我々は物体を認識する際, その部分特徴を並列的に統合することにより, 対象となる物体全体の認識に至る. 提案システムは, このような形態視系の知見に基づき, より人間の視覚レベルに近いネットワークとして考案された. このシステムを用いて, 実画像から人間の顔抽出を行うシステムを構築した. システムは, 顔の構成要素に対し, 選択的に反応するように学習させた複数のモジュールから構成され, 並列的に動作する. 顔構成要素抽出モジュールからの出力が, 顔の構成要素として正しい位置関係にあるように学習が行われた層により顔領域の抽出を行っている. 計算機シミュレーションにより, 少数の顔領域画像の学習で, 多数の実画像の様々な顔のバリエーションに対し正しい抽出を行うことができることを確認した.
- 一般社団法人電子情報通信学会の論文
- 1999-04-25
著者
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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