形状トポロジーに依存しない線画の自己組織的分類
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概要
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本研究の目的は,線画の形状表現と分類・識別を同時に行う学習アルゴリズムの開発である.本稿で提案するアルゴリズムTFSOM×SOMはトポロジー構造の制約を持たない高階SOMであり,与えられた線画のトポロジー構造を学習しつつ,その連続的な変化を上位のSOMで表現することかできる.TFSOM×SOMを手書き数字認識に応用したところ,少数の学習データからでも高い認識率を得ることができた.
- 2010-03-02
著者
-
古川 徹生
九州工業大学大学院 生命体工学研究科 脳情報専攻
-
大谷 誠
日本放送協会
-
大谷 誠
佐賀大学総合情報基盤センター
-
古川 徹生
九州工業大学情報工学部
-
大谷 誠
九州工業大学大学院生命体工学研究科
-
郡谷 宏市
九州工業大学大学院生命体工学研究科
-
大谷 誠
佐賀大学 総合情報基盤センター
-
古川 徹生
九州工業大学大学院生命体工学研究科
-
大谷 誠
佐賀大学総合情報基盤センター|国立情報学研究所学術ネットワーク研究開発センター
-
古川 徹生
九州工業大学大学院脳情報工学専攻
-
古川 徹生
九州工業大学 大学院生命体工学研究科 脳情報工学専攻
-
大谷 誠
NHK技術局送受信技術センター
-
大谷 誠
九州工業大学
-
古川 徹生
九州工業大学
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