| 講演名 | 1999/3/18 拡散連想型ニューラルネットの物体位置及び形状認識における耐ノイズ特性解析 金山 宏和, 中村 清実, 吉川 忠孝, |
|---|---|
| PDFダウンロードページ | PDFダウンロードページへ |
| 抄録(和) | 近年、脳の空間認識系に着目し, 物体位置と形状を同時認識する"拡散連想型ニューラルネット"が考案されている。拡散連想型ニューラルネットは学習・未学習の位置に依らず, 位置不変の形状認識及び形状不変の位置認識が可能である。本研究では拡散連想型ニューラルネットの凡化能力を明らかとするため物体認識における耐ノイズ特性を調べた。物体(画像)は2値アラビア数字(20×20ドット)と濃淡人物顔(80×80ドット)である。想起段階で各種のランダムドットノイズを加え認識特性を調べた。形状に関しては,アラビア数字はノイズ率15%～20%まで, 濃淡顔画像はノイズ率35%～40%まで認識可能であった。位置に関しては, アラビア数字はノイズ率55%で, 認識誤差平均4.6ドット, 濃淡顔画像はノイズ率85%で, 認識誤差平均15.6ドットであった。アラビア数字よりも濃淡顔画像の方が, また形状認識より位置認識の方が耐ノイズ特性が良いことが分かった。 |
| 抄録(英) | Paying attention to the parietal cortex, a spreading associative neural network was proposed that can simultanously recognize the object position and shape. The spreading associative neural network net only recognizes the position of an object irrespective of its shape, but also recognizes its shape irrespective of its position, in both the learned and unlearned positions. In this research, the noise immunity characteristic of the spreading associative neural network is studied as to object position and shape rccognition. The objects (images) are binary Arabic numerals (20×20dot) or gray scaled human faces (80×80dot). Various random dot noises are added in the recollection step and the recognition characteristics are examined. As to the shape recognition, an Arabic numeral can be recognized till 15%-20% noise rate, and a gray scaled human face can be recognized till 35%-40% noise rate. The average positional recognition error is 4.6 dots for the Arabic numeral at 55% noise rate, and it is 15.6 dots for the gray scaled human face at 85% noise rate. The noise immunity characteristic is better for the human face than far the binary Arabic numerals, furthermore, it is better for the positional recognition than for the shape recognition. |
| キーワード(和) | 耐ノイズ特性 / 空間拡散 / 濃淡顔画像 / 2値アラビア数字 |
| キーワード(英) | Noise immunity characteristic / Spatial spreading / Gray scaled human face / Binary Arabic numeral |
| 資料番号 | NC98-141 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC |
|---|---|
| 開催期間 | 1999/3/18(から1日開催) |
| 開催地（和） | |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
| 委員長氏名（英） | |
| 副委員長氏名（和） | |
| 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) |
|---|---|
| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 拡散連想型ニューラルネットの物体位置及び形状認識における耐ノイズ特性解析 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Noise Immunity Characteristics for Object Position and Shape Recognition by Spreading Associative Neural Network |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 耐ノイズ特性 / Noise immunity characteristic |
| キーワード(2)（和/英） | 空間拡散 / Spatial spreading |
| キーワード(3)（和/英） | 濃淡顔画像 / Gray scaled human face |
| キーワード(4)（和/英） | 2値アラビア数字 / Binary Arabic numeral |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 金山 宏和 / Hirokazu KANAYAMA |
| 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） | 吉川 忠孝 / Tadataka YOSHIKAWA |
| 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 | 1999/3/18 |
| 資料番号 | NC98-141 |
| 巻番号（vol） | vol.98 |
| 号番号（no） | 673 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | |