位置ずれを許容する連合野-内嗅野-海馬系モデルを用いたリアルタイム人物顔認識
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概要
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神経生理学的実験により脳の連合野では,未学習情報が入力された場合には頭頂連合野ニューロンが強く働き,既学習情報が入力された場合には側頭連合野ニューロンが強く働くことが示されている.また,Jonesは連合野からの強い入力によって内嗅野-海馬系が働き,記憶動作を行うことを示唆している.上記の神経生理学的知見にJonesの仮説を組み込んだ「連合野-内嗅野-海馬系ニューラルネットモデル(AEHモデル)」がこれまで考案されている.本研究では,AEHモデルを用いた人間の視覚動作に近いリアルタイム人物顔認識システムの開発を試みた.今回,システムのリアルタイム化に向けて顔の位置ずれ認識実験を行ったが,学習時と再認時に入力される顔画像に相対的な位置ずれがある場合,AEHモデルの認識率に大きく影響することが分かった.そこで,AEHモデルに階層型ネットワークを導入し,学習時と再認時で生じる顔画像の位置ずれを許容するようにモデルを改良した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2004-03-11
著者
-
高野 博史
富山県立大学大学院工学研究科知能デザイン工学専攻
-
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
-
大木 格司
富山県立大学大学院工学研究科
-
新多 淳一
富山県立大学大学院工学研究科電子情報工学専攻
-
高野 博史
富山県立大学大学院工学研究科
-
中村 清実
富山県立大学大学院工学研究科
-
高野 博史
富山県立大
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