拡散連想型ニューラルネットを用いた複数物体の分離認識
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概要
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脳の空間認識系に着目して構成された拡散連想型ニューラルネットは,入カパターン内の物体について形状不変の位置認識及び位置不変の形状認識が可能である.この形状不変の位置認識及び位置不変の形状認識特性は,ガウス曲線型関数値を持つ拡散ニューロン層の拡散ウェイトのチューニング幅に依存する.入力パターン内に複数の物体が存在する場合,方向記憶ニューロン(位置認識ニューロン)群のポピュレーション出力の包絡線が,物体の存在する方向に分離する傾向を持つことを利用して,入力パターン内の個々の物体の存在する方向に選択的に注意を向け,それぞれ認識を行うことで,複数物体の位置及び形状の同時認識を行うことが可能である.
- 電子情報通信学会の論文
- 1997-03-18
著者
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