ニューラルネットワークとロジスティック関数の結合による物体同定
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概要
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物体同定とは,2つの画像の特徴量の隔たりをもとに,それらが同種の物体か,異種の物体かを統計的に判別する手法をいう.本研究では,判別にロジスティック判別分析を用い,判別結果とともにその確信度をも導いた.さらに,判別の境界付近の曖昧な部分にニューラルネットワークを組み合わせ,誤判別率を減少させた.その結果,ロジスティック判別分析単体よりも判別能力に優れ,また,ニューラルネットワーク単体と同等の判別能力ながら学習時間を大幅に短縮できることがわかった.
- 2002-03-08
著者
-
大瀧 慈
広島大学原医研計量生物
-
雛元 孝夫
広島大学大学院工学研究科
-
棟安 実治
関西大学工学部
-
浅野 晃
広島大学総合科学部
-
大瀧 慈
広島大学原爆放射線医科学研究所 計量生物研究分野
-
村木 千恵
広島大・原医研
-
大瀧 滋
広島大学・原爆放射能医学研究所・生物統計学研究部門
-
堀田 康治
広島大学大学院工学研究科
-
村木 千恵
岡山理科大学総合情報学部
-
大瀧 慈
広島大学原医研
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