| 講演名 | 1998/3/20 濃淡値を持つ人物顔の回転方位と形状を同時認識する回転拡散型ニューラルネット 吉川 忠孝, 中村 清実, 宮本 伸吾, |
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| 抄録(和) | 脳の頭頂連合野(空間認識系)に着目し, 物体方位と形状を同時認識する回転拡散型ニューラルネットがこれまで提案され, 2値文字パターン認識での有効性が示されてきた.本研究では従来型の回転拡散ネットを濃淡値を持つ人物顔認識が行なえるように拡張し, 2値画像を用いた場合との認識性能の比較を学習方位数4, 拡散方位数4という条件で行なった.各方位における平均方位認識誤差は濃淡顔画像の場合は-1.2゜～1.4゜, 2値顔画像の場合は-0.4゜～0.9゜の範囲であった.また, 形状認識は濃淡画像及び2値画像のいずれの方位においても可能であった.つぎに, 学習方位数と未学習範囲を固定し拡散方位数と拡散範囲をそれぞれ変化させ認識誤差が最小となる内部パラメータ設定法を調べた.認識誤差が最小となるのは, 拡散方位数を学習方位数よりも多くし, 拡散範囲と未学習範囲を一致させたときであった. |
| 抄録(英) | Paying attention to the parietal cortex, a spreading neural network was proposed that can simultanously recognize the orientation and shape of a character in a binary image. We expanded this neural network to be able to recognize a human face in a gray scaled image and compared the recognition performance with that of a binary image using same parameters, i. e., 4 learning orientations and 4 spreading orientations. As to orientation recognition, a range of recognition error was -1.2゜～1.4゜in a gray scaled image and it was 0.4゜～ -0.9゜in a binary image. This neural network could correctly recognize shape in both cases. Next, we searched for parameters of this neural net to minimize recognition error. Number of spreading direction and spreading range were severally changed in conditions of fixed number of learnig direction and fixed non-learned range. The recognition error was smallest when the number to spreading direction was greater than the number of learning direction and the spreading range equaled to the non-learned range. |
| キーワード(和) | 濃淡顔画像 / 方位認識 / 形状認識 / 拡散層 |
| キーワード(英) | Gray Scaled Human Face Image / Orientation Recognition / Shape Recognition / Spreading Layer |
| 資料番号 | |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC |
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| 開催期間 | 1998/3/20(から1日開催) |
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| テーマ（和） | |
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| 委員長氏名（和） | |
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| 副委員長氏名（英） | |
| 幹事氏名（和） | |
| 幹事氏名（英） | |
| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Neurocomputing (NC) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 濃淡値を持つ人物顔の回転方位と形状を同時認識する回転拡散型ニューラルネット |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Spreading Neural Network Recognizes Rotation and Shape of Gray Scaled Human Face |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 濃淡顔画像 / Gray Scaled Human Face Image |
| キーワード(2)（和/英） | 方位認識 / Orientation Recognition |
| キーワード(3)（和/英） | 形状認識 / Shape Recognition |
| キーワード(4)（和/英） | 拡散層 / Spreading Layer |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 吉川 忠孝 / Tadataka YOSHIKAWA |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 富山県立大学工学部電子情報工学科 Department of Electronics and Informatics Toyama Prefectural University |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 中村 清実 / Kiyomi NAKAMURA |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 富山県立大学工学部電子情報工学科 Department of Electronics and Informatics Toyama Prefectural University |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 宮本 伸吾 / Shingo MIYAMOTO |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 富山県立大学工学部電子情報工学科 Department of Electronics and Informatics Toyama Prefectural University |
| 発表年月日 | 1998/3/20 |
| 資料番号 | |
| 巻番号（vol） | vol.97 |
| 号番号（no） | 624 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | |