特徴パターンの空間的補間を取り入れた自己組織化マップ及びその顔判別への適用
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概要
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本論文では、未学習パターンへの汎化能力と位置ずれへの不変性を同時に実現するための手法について述べる。まず、柔軟なテンプレート作成を目的とした、入力パターンの周列関係保存マッピングと空間的補間により作成される新規パターンの学習を同時に行う自己組織化モデルを提案する。そして、学習結果をネオコグニトロン型ニューラルネットワークに適用することにより、未学習パターンへの汎化能力と位置ずれへの不変性を実現する顔判別システムが構築可能であることを示す。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1994-11-17