遮蔽輪郭における多重解像度曲率情報に基づく一般物体認識手法(機械学習によるバイオデータマインニング,一般)
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概要
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常に状況が変化する実空間から物体を知覚する際,大脳視覚野は,限られた時間の中で得られる不完全な情報から,物体を推定する必要がある.こうした不完全情報の代表として,遮蔽された形状を認識する取り組みが行われているが,限られた時間の中でこれを行う枠組みは未だ提案されていない.本稿では,著者(Matsuda)らが既に提案している,遮蔽された不完全な輪郭情報から完全な輪郭情報を推定する手法をベースにして,限られた時間の中で有効に機能する,遮蔽された形状を認識する認識手法を提案する.
- 一般社団法人電子情報通信学会の論文
- 2013-06-20
著者
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