サイズ拡散を用いた拡散連想型ニューラルネットによるパターンサイズ及び形状認識
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概要
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従来のパターン認識では、形状の回転角度、サイズといった情報の吸収が目的であった。しかし、本研究ではこれらの情報の抽出を目的とした。形状サイズを位置ずれで表現できれば位置認識拡散連想型ニューラルネットを用いてサイズ認識が可能であると考え、サイズ拡散連想型ニューラルネットを提案し、リニアスケール極座標変換法及びlogスケール極座標変換法を用いた場合のそれぞれの認識結果を比較した。
- 1996-03-11
著者
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