不等号条件を考慮した相互結合形NNによる対応付は形状認識
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概要
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入力画像中に含まれる特徴と記憶を構成する特徴を, 相互結合形ニューラルネットワーク(相互結合形NN)を用いて対応づけることにより, 対象物を認識する対応付け形状認識モデルは, 位置ズレ・回転に無関係な認識処理や多重認識処理を実現できる。しかし, 従来の相互結合形NNを利用した対応付け認識モデルでは, 特徴同士が1対1対応するような問題しか扱っておらず, 多くの情報が混在する入力画像から特定の形状のみを認識したり, 同じ画像に対して異なる認識を行うといった処理は実現できない。本論文では, 対応付け形状認識モデルを, 形状パターンと記憶パターンの構成特徴間の対応関係を記憶した連想記憶モデルとして定義する。次に, 相互結合形NNに不等号条件を取り入れる処理を導入し, 特徴間の, 0対1, 1対0の対応関係を許容するモデルを提案する。また, シミュレーションにより, 提案モデルが, 複合形状からの選択的パターン抽出, 分離認識などの能力を有することを示す。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1998-01-25
著者
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