二次元拡散連想型ニューラルネットを用いた複数物体の分離認識
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概要
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近年、脳の空間認識系に着目し, 一次元及び二次元呈示位置自由度をもった物体の位置と形状を同時認識する"拡散連想型ニューラルネット"が考案されている。このニューラルネットは学習・未学習の位置に依存せず, 位置不変の形状認識及び形状不変の位置認識が可能である.本研究では従来の一次元呈示位置で、分離認識可能な拡散連想型ニューラルネットを拡張し、二次元呈示位置で分離認識可能な、二次元拡散連想型ニューラルネットの開発とその認識特性調査を行った。物体サイズが20×20ピクセルで、入力領域サイズが120×120ピクセルの場合、物体間距離が37ピクセル以上あれば、形状と位置を分離認識できることが示された。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2000-03-15
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
-
金山 宏和
富山県立大学大学院工学研究科電子情報工学専攻
-
金山 宏和
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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