仮定と検証に基づくパターン抽出モデル
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概要
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連続的で効率のよいパターンの切り出し・認識、すなわち"パターン抽出"が可能な数理モデルを提案する。本モデルは低解像度で広範囲の処理を行うサッケード機構と、高解像度で狭い領域の処理を行なう注視機構から構成され、両機構は基本的に同じ構造である。これらの機構では、ネオコグニトロンによってパターンの特徴を抽出した後、位置情報を欠落させた特徴を用いて仮認識を行う。次に、仮認識結果から特徴の位置情報を用いて切り出しの位置補正を行い、その位置において仮認識結果と一致するかを検証する。この一連の動作を繰り返す。モデルでは、サッケード機構による注視点選出と、注視機構によるパターンの抽出が連続的に実行される。計算機シミュレーションにより本モデルの有効性を確認する。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2001-03-14
著者
-
三宅 章吾
東北大学工学研究科
-
下村 正夫
東北大学大学院工学研究科電気・通信工学専攻
-
佐藤 俊治
東北大学工学研究科応用物理学
-
佐藤 俊治
電気通信大学大学院情報システム学研究科
-
下村 正夫
東北大学大学院工学研究科
-
阿曽 弘具
東北大学工学部
-
下村 正夫
東北大学工学研究科電気・通信工学専攻
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