拡散連想型ニューラルネットによる人物顔の位置・形状認識における耐回転方位特性
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概要
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脳の空間認識系の情報処理様式に着目し, 物体形状と位置を同時認識する"拡散連想型ニューラルネット"が考案されている. 拡散連想型ニューラルネットは学習・未学習の位置に依存せず, 位置不変の形状認識, 形状不変の位置認識が可能である. 本研究では拡散連想型ニューラルネットの物体認識における耐回転特性を調べた. 認識対象(物体)は'0'〜'9'の2値のアラビア数字と濃淡人物顔である. 想起段階で物体を各方位に回転して呈示し, 認識特性を調べた. 形状認識の場合, アラビア数字では, ±11゜まで, 濃淡顔画像では, ±10゜まで認識可能であり, アラビア数字と濃淡顔画像の形状認識角度範囲はほぼ同じであった. 一方, 位置認識の場合, アラビア数字では平均2.37ドットの誤差で全方向で認識可能, 濃淡顔画像では, ±150゜まで平均5.87ドットの誤差で認識可能であった.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1999-05-21
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
-
山田 邦博
富山県立大学 大学院 工学研究科
-
金山 宏和
富山県立大学大学院工学研究科電子情報工学専攻
-
金山 宏和
富山県立大学大学院 工学研究科 電子情報工学専攻
-
吉川 忠孝
富山県立大学 大学院 工学研究科
-
吉川 忠孝
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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