拡散連想型ニューラルネットの拡散パターンによる複数物体の分離認識
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概要
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脳の空間認識系に着目して構成された拡散連想型ニューラルネット(拡散ネット)は, 入力パターン中の単独物体について物体形状不変の位置認識および物体位置不変の形状認識が可能である.入力パターン中に複数の物体が存在する場合, 物体同士が互いに重なり合っていなければ, 拡散ネットは複数の物体形状の同時認識が可能である.また, 位置記憶ニューロン(位置認識ニューロン)群のポピュレーション出力の包絡線が物体の存在する方向に方向に分離する傾向をもつことを利用して, 入力パターン中の個々の物体に選択的に注意を向け, それぞれの物体について個別に認識を行うことで, 物体形状および物体位置について, 複数物体の分離認識が可能である.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1998-10-25
著者
-
木下 智樹
東京慈恵会医科大学外科
-
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
-
木下 智樹
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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