3次元物体表現の学習と動的認識モデル(<論文小特集>画像技術における学習・適応・進化)
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概要
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This paper proposes a network model that learns multiple views of 3D objects and adaptively recognizes their transformed images. The model achieves view invariance by training bidirectional networks using examples of object views. When novel, transformed images of the objects are then given to the networks, the model performs a dynamic recognition process that iterates between estimating the view using the trained networks and aligning the estimated view with the input view. Computer experiments using gray-level images of 3D objects demonstrate the flexibility of the proposed model.
- 1997-08-20
著者
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安藤 広志
Atr人間情報科学研究所
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安藤 広志
Atr人間情報科学研
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藤田 俊史
ソニー株式会社 : Atr人間情報通信研究所
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藤田 俊史
株式会社ATR人間情報通信研究所
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安藤 広志
株式会社ATR人間情報通信研究所
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