カテゴリーを組み合わせたニューラルネットワークによる顔画像認識

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概要

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今日,パターン認識の方法としてニューラルネットワークにバックプロパゲーションアルゴリズムを適用したものが多く用いられている.しかし,カテゴリー数が増えることによりネットワークへの負担が大きくなる問題もあり,複数のネットワークを統合する研究が盛んに行われている.本論文では,重複してグループ化されたパターンを複数のネットワークで学習し,認識時には,それらのネットワークを競合させることによって答を得るという学習過程,認識過程ともに新しい方法を提案し,小規模なニューラルネットワークを組み合わせた方法でもニューラルネットワークの潜在的能力を有効に生かせることを示している.認識対象として表情を変えた種々の顔画像を用いて個人認識の実験を行ったところ,20人分131枚の画像について,96%以上の認識率が得られた.また,雑音を重畳させたシミュレーション結果から,本方法がパターンの変動に強いことも確かめられた.
社団法人電子情報通信学会の論文
1994-11-25

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