連合野-内嗅野-海馬系ニューラルネットモデルによる人物顔認識
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概要
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物体の記憶と想起(再認)に関して,神経回路モデル「連合野-内嗅野-海馬系ニューラルネットモデル」を提案し,モデルの認識動作を人の顔画像を用いて調べた.本モデルは神経生理学的知見をJonesの仮説に組み込むことにより作成されている.再認時に海馬のスパースコードを想起し追加学習できるよう,側頭連合野の長期記憶層と海馬間にスパースコード学習を行うニューラルネットを新たに導入した.顔画像を2回ずつ入力し,1回目には未知の顔として学習し,2回目には既知の顔として想起した場合正しく動作したとみなし認識特性を評価した.実験では20人の顔画像に対して逐次学習を行なったが,モデルの認識率は95%以上であった.また再認時に追加学習し,記憶の増強が起きることが示された.
- 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
-
山崎 守
富山県立大学大学院 工学研究科 電子情報工学専攻
-
新夛 淳一
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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