適応ファジィ推論ニューラルネットワークとアクティブ探索法を用いた汎用画像認識(映像・マルチメディアとパターン認識・理解)
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概要
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本論文では,従来のパターンマッチング手法と,学習システムの両方を利用した,汎用的な画像認識手法を提案する.提案システムはまず,パターンマッチング手法を利用して,画像中から所望の物体がある候補領域を高速に探索し,次に学習システムを利用しそれらの検証を行う.パターンマッチング手法には,目的とする物体を複数の2次元の参照画像を用いて高速に抽出する「アクティブ探索法」を利用し,学習システムには知識処理が可能なニューラルネットワークであるAdaptive Fuzzy Inference Neural Network(AFINN)を用いる.提案システムは,登録する参照画像を変えるだけで様々な物体の認識を行うことができるため,様々な用途で利用できる.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2003-07-11
著者
-
萩原 将文
慶應義塾大学理工学部情報工学科
-
萩原 将文
慶大
-
彌富 仁
法政大学工学部
-
彌富 仁
慶應義塾大学理工学部
-
萩原 将文
慶應義塾大学大学院理工学研究科
-
萩原 将文
慶應義塾大学 理工学研究科
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- Hisao Ishibuchi, Tomoharu Nakashima, Manabu Nii著, 「classification and Modeling with Linguistic Information Granules: Advanced Approach to Linguistic Data Mining」, 出版社: Springer, 発行日: November 19, 2004, Hardcover 307頁+xi頁 US$129, ISBN 3-540-20767-8, 大きさ24c