視覚パターンの発見I : 視覚エージェント理論とパターンマイニング
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概要
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本研究では画像理解とパターン認識(例えば顔表情)における難点を克服することを目指すと共に,その分野における従来技術の限界を克服するため,非パラメトリック最適化と非集中制御メカニズムの二つを基本的要素として組み込んだ統一的視覚パターンの発見枠組を議論する.具体的には新しいパターン認識におけるコンセプト(タフセット(tough set))を提案し,従来のデータマインニングとKDDより高いパターン区別の能力を達成していることを示す.続いて,このコンセプトにおける数学的な解析も行う.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1999-11-20
著者
-
劉 健勤
独立行政法人情報通信研究機構未来ict研究センター
-
下原 勝憲
同志社大学工学部情報システムデザイン学科
-
劉 健勤
中南工業大学
-
下原 勝憲
(株) ATR人間情報通信研究所進化システム研究室
-
下原 勝憲
(株)ATR人間情報通信研究所進化システム研究室
-
劉 健勤
(株)ATR人間情報通信研究所進化システム研究室
-
下原 勝憲
Atr人間情報科学研
-
下原 勝憲
Ntt:atr
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