拡散・非拡散連想型ニューラルネットのボピュレーションベクタ法による物体方位及び形状認識

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概要

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回転や拡大・縮小といった要素を含む物体認繊を人工的なニューラルネットで実現しようとする試みが盛んに行われている。それらの多くは、前処理として予め物体の回転や拡大・縮小を不変量に変換した後、ニューラルネットを用いて行なうもので、物体の回転角度や大きさを求めるといった試みは、これまでさほど注目されてなかった。脳の物体認識系に類似したネオコグニトロンは、物体の位置ずれや拡大・縮小をかなり吸収できるが、逆に位置及び回転や大きさの識別を困難としたいる。しかし、人及び動物は脳の空間認識系(頭頂連合野)の働きにより、これらの空間的要素を認識できる。本研究では、脳の空間認識系に着目した物体の回転角度を認識できるニューラルネットモデルを提案し、シミュレーションにより良好な結果を得た。[figure]
社団法人電子情報通信学会の論文
1996-09-18

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