相互結合形NNを用いた形状パターン認識
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概要
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相互結合形ニューラルネットワーク(NN)を応用した、位置や回転等によるパターンの変形に影響されない形状認識方法を提案する。ニューラルネットを応用した形状パターン認識モデルとして、福島によるネオゴクニトロンが知られている。このモデルはS細胞とC細胞を組み合わせを用いて、位置ズレ等のパターン変形を吸収する機能を有している。これに対し、我々は、相互結合形NNの結合荷重に、記憶している形状パターンの総体的な位置情報や角度の情報を埋め込むことによって、位置ズレばかりではなく、回転による変形をも許容する認識モデルが実現できるのではないかと考えている。この提案モデルのシュミレーション結果から、このモデルが単に変形パターンの許容能力ばかりではなく、これまでの形状認識モデルにはない、いくつかの特徴を持っていることがわかってきた。
- 1995-03-27
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