回転物体の方位と形状を同時認識する回転拡散型ニューラルネットの認識特性
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概要
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物体の回転角度(方位)と形状を同時認識する回転拡散型ニューラルネットを提案する.このネットは, 頭頂連合野に存在する軸方位選択ニューロンと同様の空間識別性をもつ拡散ウェイトによって回転情報を周囲空間に拡散させることにより, 回転角度を形状不変に, 形状を回転角度不変に同時認識できる.回転拡散型ニューラルネットの物体形状不変の回転角度認識と, 回転角度不変の形状認識特性は, 拡散ウェイトのチューニング幅に依存する.ランダムドットノイズを含むノイズ画像を用いて回転拡散型ニューラルネットの耐ノイズ特性を調べた.回転角度認識では, 認識角度誤差の平均はほぼ0°であった.また, その標準偏差はノイズ率の増加と共に大きくなりノイズ率が40%では±20°であった.形状認識では, ノイズ率が25%以下のとき, 全物体を正しく認識することができた.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1998-06-25
著者
-
中村 清実
富山県立大学大学院工学研究科知能デザイン工学専攻
-
宮本 伸吾
富山県立大学工学部電子情報工学科
-
森貞 航一
富山県立大学工学部
-
宮本 伸吾
富山県立大学工学部
-
中村 清実
富山県立大学大学院工学研究科電子情報工学専攻
-
中村 清実
富山県立大学大学院工学研究科
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