二次元拡散連想型ニューラルネットを用いた人物顔の形状及び位置のリアルタイム認識
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概要
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脳の空間認識系に着目して構成された「拡散連想型ニューラルネット」は,位置不変の形状認識および形状不変の位置認識を同時に正しく行なうことが可能である.従来,拡散連想型ニューラルネットでは静止画像ファイルによるオフライン処理で物体認識を行ってきたが,ビデオカメラからの取り込み画像を用いたオンライン処理による物体認識が望まれていた.本研究では,従来の静止画像ファイルでの認識を,ビデオカメラからの逐次取り込み画像を用いたリアルタイム認識へとシステム拡張を行い,特性評価を行った.正面顔を対象とした認識実験では,形状認識,位置認識共に良好な結果を得ることができた.また,汎化能力実験により,スケール変化で0.8〜1.2倍,同一平面内回転で約±4〜5°まで認識可能であった.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2002-03-11
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
-
田畑 義弘
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
-
田畑 義弘
富山県立大学大学院工学研究科電子情報工学
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