物体形状と回転を同時認識する回転拡散型ニューラルネットの耐ノイズ特性
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概要
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人及び動物は, ノイズを含む画像中の物体の空間的要素 (回転や拡大・縮小等) と形状を脳の空間認識系 (頭頂連合野) の働きにより容易に認識できる. このため, ニューラルネットを用いて空間的要素を含む物体認識を実現しようとする試みが盛んに行われている. しかし, それらの多くの試みは, 空間的要素を不変量に変換し, 物体形状のみを認識するので, 回転角度や大きさを求めることができなかった. また認識性能はノイズの影響を受けやすかった. 回転と形状を同時に認識できるニューラルネットとして, これまで回転拡散型ニューラルネットが提案されてきたが, 耐ノイズ特性については調べられていなかった. 本研究では, ノイズを含む物体画像を回転拡散型ニューラルネットに入力した場合の物体方位 (回転角度) 及び形状認識への影響を調べた.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1997-03-06
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
-
宮本 伸吾
富山県立大学工学部電子情報工学科
-
宮本 伸吾
富山県立大学工学部
-
中村 清実
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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