濃淡値を持つ人物顔の回転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
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概要
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脳の頭頂連合野(空間認識系)に着目し, 物体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がこれまで提案され, 2値文字パターン認識での有効性が示されてきた.本研究では従来型の回転拡散ネットを濃淡値を持つ人物顔認識が行なえるように拡張し, 2値画像を用いた場合との認識性能の比較を学習方位数4, 拡散方位数4という条件で行なった.各方位における平均方位認識誤差は濃淡顔画像の場合は-1.2゜〜1.4゜, 2値顔画像の場合は-0.4゜〜0.9゜の範囲であった.また, 形状認識は濃淡画像及び2値画像のいずれの方位においても可能であった.つぎに, 学習方位数と未学習範囲を固定し拡散方位数と拡散範囲をそれぞれ変化させ認識誤差が最小となる内部パラメータ設定法を調べた.認識誤差が最小となるのは, 拡散方位数を学習方位数よりも多くし, 拡散範囲と未学習範囲を一致させたときであった.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1998-03-20
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
-
吉川 忠孝
富山県立大学 大学院 工学研究科
-
吉川 忠孝
富山県立大学大学院工学研究科電子情報工学専攻
-
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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