人の顔を入力とする連合野-内嗅野-海馬系ニューラルネットモデルによる学習と想起
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概要
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サルの側頭連合野(IT)には, 顔に選択的に反応する顔貌応答性ニューロンの存在が知られている.本研究では新奇刺激の追加学習と想起を行う連合野-内嗅野-海馬系ニューラルネットモデルを提案し, その性能を顔の認識実験により評価した.本モデルでは, ITから頭頂連合野(PG)への脱抑制が, 物体の認識記憶過程に重要な内嗅野-海馬系の動作条件に深く関わっていると仮定しているが, これはPGニューロンは新奇刺激で応答性が強く, 逆にITニューロンは応答性が弱いという神経科学実験結果に基づく.モデル中のITへ顔の認識情報を入力する手段としては, 顔画像を0と1で構成されるコードに変換する手法を用いた.この変換の手法としては, 顔の各パーツの類似度特徴からコード化する方法と顔の各パーツから競合学習によりコード化する方法の2種類を用い, それぞれの場合のモデルの認識率の比較を行なった.結果として, 比較によるコード化の認識率が高かったがこの方法にはいくつかの制約がある.
- 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
-
吉田 誠
富山県立大学工学部電子情報工学科
-
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
-
大澤 覚円
富山県立大学大学院工学研究科電子情報工学専攻
-
劉 晋軍
富山県立大学工学部電子情報工学科
-
中村 清実
富山県立大学大学院工学研究科
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