ニューラルネットワークによる図形の回転正規化
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概要
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This paper discusses a neural network for a rotation invariant pattern recognition system. The proposed network can normalize a rotated random pattern into the unrotated standard pattern. The normalization is achieved by cascading a preceding rotation-angle extracting network and the succeedingnormalizing network. This basic structure is the same as the previously reported shifted-pattern normalizing network. The network is trained to normalize input random pattern direction into its center of gravity downwardsor in some other predetermined direction. The weight distribution viewed from the input layer in each hidden unit reveals a Fourier transform like in the radius and angle directions.
- 社団法人映像情報メディア学会の論文
- 1998-11-20
著者
-
佐藤 嘉伸
大阪大学医学部機能画像診断学研究部
-
田村 進一
大阪大学医学部機能画像診断学研究部
-
井村 隆
鳥取大学大学院工学研究科
-
田村 進一
大阪大学医学部
-
増山 博
鳥取大学工学部知能情報工学科
-
三小田 聡
富山通株式会社
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