連続写像型ニューラルネットワークを用いた物体の位置推定
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概要
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階層型ニューラルネットワーク(NN)の任意連続写像能力を活用して、物体の各位置に対応する画像をバックプロパゲーション(BP)学習させることにより、物体の位置推定をリアルタイムに行なうことを目指している。本方式では対象のテクスチャに依存せず、各位置画像に同値なものがなければ学習が可能である。また、このような比較的大規模なNNに対して、画像をダイレクトに入力して連続写像を用いた例は少ない。入力ユニット数の限られる汎用NNシステムを用いて実用に耐えるだけの学習精度と補間能力を得るためにはどのような問題があるのかを、平面内の並行移動を行なう物体に対する実験を通して明らかにし、平滑化フィルタと主成分分析(PCA)とを用い、学習と補間の精度を向上できることを示す。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1995-11-17
著者
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