視覚システムに基づく動物体認識ニューラルネットワーク
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概要
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本論文では視覚システムに基づく動物体認識ニューラルネットワークを提案する.提案ネットワークは,視覚情報処理の並列階層性に着目した構造となっており,動物体を認識することができる.提案ネットワークは運動認識モジュール,動物体推定モジュール,動物体認識モジュールから構成される.運動認識モジュールでは視覚において運動認識を行う部分をモデル化したニューラルネットワークを用いて運動の認識を行う.動物体推定モジュールではバックプロパゲーション(Back Propagation:BP)アルゴリズムによる階層型ニューラルネットワークを用いて運動の特徴から動物体の推定を行う.動物体認識モジュールでは抑制方法を改良した多重構造ニューラルネットワークを用いて動物体を形の特徴から認識する.運動認識モジュールから動物体推定モジュールを通して動物体認識モジュールへ情報を伝達することによって運動認識,パターン認識の統合を行い,動物体を認識することができる.歩行人物認識の計算機シミュレーションにより提案ネットワークの有効性が示されている.
- 2002-04-01
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