量子化ニューロンによる時系列パターン認識ネットワーク(TASQA)とφ-s特徴変換を用いた形状認識

丸野進; 今川太郎

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量子化ニューロンによる時系列パターン認識ネットワーク(TASQA)とφ-s特徴変換を用いた形状認識

机译：量子化神经元的点系列(tasqa)和φ主要- s模式识别网络使用特征变换形状的认识

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自然画像中から物体画像を切り出し，その形状の認識を行う場合，画像自身に含まれるノイズや切り出しに伴うノイズの影響で切り出された物体形状は大きく変化する．また，同じ物体であっても回転や移動などにより，二次元座標上でのパターンは異なることが多い．このような自然画像中の物体形状の認識には，形状の変化に対して柔軟な認識処理が必要となる．そこで我々は，二次元物体の形状を時系列データに変換するφ-s特徴変換を新たに提案すると共に，時系列パターンの入力に応じてニューロンが適応的に増殖し，ネットワークの自己生成を行いながら学習認識が可能である，適応増殖ベクトル量子化ニューロンによる時系列パターン認識ネットワーク(TASQA: Temporal Pattern Recognition Network with ASQA)を新たに提案，これを用いることにより，高い物体形状認識性能を実現することができた．

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来源
《画像電子学会誌》 |2009年第202期|772-780|共9页
作者
丸野進; 今川太郎;
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作者单位

パナソニック株式会社;

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