3次元物体認識に関わる景観予測機能のモデル化(BCI/BMIとその周辺,一般)
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概要
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3次元物体に対する視点に依存しない認知は,特定の視点から見た2次元画像の特徴を用いた景観(View)に基づく処理と,物体の部分間の関係照合を含む3次元の構造記述処理によって実現されていることが様々な研究から明らかになっている.景観に基づく処理においては,既知の景観情報から新規な景観情報を知ることが必要である.本研究では,この景観の汎化メカニズムを景観予測機能としてモデル化し,GRBF(generalized radial basis function)ネットワークを用いたシミュレーションを行った.鉛直軸周りに時計回りの回転で0°と-10°に対応するペーパークリップ状物体の2つの景観を入力とし,+10°回転した景観を出力するようネットワークを学習させた.学習によって,ネットワークは学習した物体についてだけでなく,未学習の物体に関しても回転後の景観を予測できることが分かった.さらに,ネットワークの景観予測機能がより大きな回転角度に対しても機能するかを調べるため,出力を入力に繰り返しフィードバックする方法でテストを行った.結果,回転角度の増加に伴って予測誤差が増加したが,分析によって求めた正答率は+50°の回転に対しても85%以上だった.加えて,景観予測の正確さと回転角度の関係と,先行研究におけるペーパークリップ状物体を用いたヒトの再認実験の成績が一致することを確認した.
- 2012-11-09
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