THE COMPETITIVE ALGORITHM OF THE HYPERCOLUMN NEURAL NETWORK TOWARD REAL-TIME IMAGE RECOGNITION

Tarek El. Tobely; Naoyuki Tsuruta; Makoto Amamiya

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THE COMPETITIVE ALGORITHM OF THE HYPERCOLUMN NEURAL NETWORK TOWARD REAL-TIME IMAGE RECOGNITION

机译：超柱神经网络实时图像识别的竞争算法

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The Hypercolumn (HCM) neural network model is an unsupervised competitive network consisting of hierarchical layers of the Hierarchical Self-Organizing Map (HSOM) neural networks arranged by similar to the cell planes in the Neocognitron (NC) neural network. The HCM model combines the advantages of both the HSOM and the NC while rejecting their disadvantages, and alleviates many difficulties associated with image recognition applications. It can recognize images with variant objects size, position, orientation, and spatial resolution. However, due to the hierarchical structure of the HCM model, the network spends a long time in the recognition. In this paper, the HCM model is introduced with a new competitive algorithm that reduces the network recognition time into a realtime range. The proposed algorithm uses the subset from the most discriminate codebook of the network weights to find the winner of each HSOM in the first layer of the HCM model.

机译：超柱（HCM）神经网络模型是一种无监督的竞争性网络，由分层自组织映射（HSOM）神经网络的分层层组成，这些层的排列类似于新认知神经（NC）神经网络中的细胞平面。 HCM模型结合了HSOM和NC的优点，同时消除了它们的缺点，并减轻了与图像识别应用程序相关的许多困难。它可以识别具有各种对象大小，位置，方向和空间分辨率的图像。但是，由于HCM模型的层次结构，网络在识别上花费了很长时间。在本文中，HCM模型引入了一种新的竞争算法，该算法可将网络识别时间减少到实时范围内。所提出的算法使用网络权重最明显的密码本中的子集在HCM模型的第一层中找到每个HSOM的获胜者。

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来源
《Neural Network World》 |2003年第1期|p.15-39|共25页
作者
Tarek El. Tobely; Naoyuki Tsuruta; Makoto Amamiya;
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作者单位

Department of Intelligent Systems, Kyushu University, 6-1, Kasuga-Koen, Kasuga, Fukuoka 810-8580 Japan;

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收录信息
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类计算技术、计算机技术;
关键词
neural network models; competitive neural networks; hypercolumn neural network; self-organizing map; neocognitron; competitive algorithms; invariant object recognition; image recognition;

机译：神经网络模型;竞争神经网络;超柱神经网络;自组织图;神经识别药;竞争算法;不变物体识别;图像识别;

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