選択的注意機構のモデルの改良
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概要
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選択的注意機構のモデルは,複数のカテゴリーが組み合わさった複合パターンに対し,個々のパターンを認識し,セグメンテーションを行なうシステムである.芦田らによって,このシステムを漢字認識に応用したモデルの研究がされてきた.しかし,芦田らのモデルは,パターンの認識,及び文字の切り出しの能力はそれほど高いものではなかった.その原因の一つとして,従来のモデルでの特徴抽出細胞の抑制強度(閾値)の設定方法に問題があると考えられる.本論文では,選択的注意機構のモデルの認識系(求心性経路)と連想系(遠心性経路)の結合強度を独立に設定した.一方,ネオコグニトロンでは特徴抽出細胞の閾値を局所フィードバック回路によって制御すると,認識能力が上がることを谷川らが確かめている.そこで,選択的注意機構にも,細胞の閾値を適応に制御するために局所フィードバックによる閾値制御回路を導入した.今回,漢字認識を対象とし,我々が提案するモデルと芦田らのモデルとの比較実験を行なった.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1994-02-28
著者
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