相似パターンの多層ネットによる学習と認識
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概要
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ここでは、良く知られた幾何学的特性値(重心、主軸方向、分散)をもとに得られるメッシュパターン(特徴ベクトル)を多層ネットへの入力として、相似パターンを学習・認識させる方法を述べる。そして、この方法により相似パターンのカテゴリを識別した後、幾何学的特性値をもとに、テンプレートに対する回転角と拡大縮小率を検出する方法を述べる。実験の結果、比較的小さな多層ネットで高速に学習できて高い認識率が得られることや、高い精度で回転角や拡大縮小率を検出できることが分かった。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1997-03-17
著者
-
五反田 博
近畿大学産業理工学部電気通信工学科
-
五反田 博
近畿大学大学院産業技術研究科
-
五反田 博
近畿大学 産業理工学部 電気通信工学科
-
川合 弘作
(株)サンキメディカル
-
山岡 立弥
(株)ネットマークス
-
川合 弘作
近畿大学 大学院産業技術研究科
-
山岡 立弥
近畿大学 大学院産業技術研究科
-
五反田 博
近畿大
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