多段階ファジー推論ニューラルネットワークを用いた画像認識システム(バイオサイバネティックス,ニューロコンピューティング)
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概要
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本論文では,多段階推論手法を用いた新しい画像認識システムを提案する.提案システムは,学習能力をもつニューラルネットワークと,ルールの形式で表現された知識を扱うことができるファジーの長所を融合したファジー推論ニューラルネットワーク(FINN)を基礎にしたネットワークにより構成されている.このFINNの枠組みに多段階推論を組み合わせることで,より細かな認識を可能にした.提案システムでは,全体を推論するルールを生成した後,推論が困難な部分を詳細に見分けるために必要なルールを自動的に生成する.認識段階では,これらを用いて順次推論を行うことで多段階の推論を行う.またFINNにルール数の自動決定,適切な入力の自動選択,対象の位置関係を考慮した推論を組み合わせることで柔軟な対応が可能なシステムになっている.提案システムの評価のために,風景画像と人工物を含んだ画像である都市画像を例題とした実験を行った.自動学習により獲得されたルールから,都市画像でも良好な認識結果が得られることが確認されている.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2007-06-01
著者
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- Hisao Ishibuchi, Tomoharu Nakashima, Manabu Nii著, 「classification and Modeling with Linguistic Information Granules: Advanced Approach to Linguistic Data Mining」, 出版社: Springer, 発行日: November 19, 2004, Hardcover 307頁+xi頁 US$129, ISBN 3-540-20767-8, 大きさ24c