| 講演名 | 2002/3/11 連合野-内嗅野-海馬系ニューラルネットモデルによる人物顔認識 山崎 守, 新夛 淳一, 中村 清実, |
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| 抄録(和) | 物体の記憶と想起(再認)に関して,神経回路モデル「連合野-内嗅野-海馬系ニューラルネットモデル」を提案し,モデルの認識動作を人の顔画像を用いて調べた.本モデルは神経生理学的知見をJonesの仮説に組み込むことにより作成されている.再認時に海馬のスパースコードを想起し追加学習できるよう,側頭連合野の長期記憶層と海馬間にスパースコード学習を行うニューラルネットを新たに導入した.顔画像を2回ずつ入力し,1回目には未知の顔として学習し,2回目には既知の顔として想起した場合正しく動作したとみなし認識特性を評価した.実験では20人の顔画像に対して逐次学習を行なったが,モデルの認識率は95%以上であった.また再認時に追加学習し,記憶の増強が起きることが示された. |
| 抄録(英) | In regard to memorization and recollection process of visual stimuli, we proposed a neural network model, i.e. Association Cortex - Entorhinal Cortex - Hippocampal Formation Model (AEH model) and tested the recognition performance of AEH model using human faces. This model is constructed by incorporating neurophysiological knowledge into Jones's hypothesis. We introduced new neural net which performed a sparse code learning between long term memory layer in inferotemporal cortex and hippocampal formation in order to recollect the sparse code in hippocampal formation and to perform additional learning in recollection. We presented each human face to the AEH model twice and regarded that the AEH model recognized each face correctly if the AEH model learned the face the first time and recollected it the second time. We used 20 human faces to learn and recollect successively in our experiment. Recognition performance of the model was over 95 percent correct. Besides the model performed additional learning and reinforced memory in recollection. |
| キーワード(和) | 顔認識 / 学習 / 記憶 / 想起 / スパースコード |
| キーワード(英) | Face recognition / Learning / Memory / Recollection / Sparse code |
| 資料番号 | NC2001-142 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC |
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| 開催期間 | 2002/3/11(から1日開催) |
| 開催地（和） | |
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| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
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| 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) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 連合野-内嗅野-海馬系ニューラルネットモデルによる人物顔認識 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Human Face Recognition by an Association Cortex - Entorhinal Cortex - Hippocampal Formation Model |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 顔認識 / Face recognition |
| キーワード(2)（和/英） | 学習 / Learning |
| キーワード(3)（和/英） | 記憶 / Memory |
| キーワード(4)（和/英） | 想起 / Recollection |
| キーワード(5)（和/英） | スパースコード / Sparse code |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 山崎 守 / Mamoru YAMAZAKI |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 富山県立大学大学院 工学研究科 電子情報工学専攻 Graduate School of Engineering Toyama Prefectural University |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 新夛 淳一 / Junnichi NITTA |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 富山県立大学大学院 工学研究科 電子情報工学専攻 Graduate School of Engineering Toyama Prefectural University |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 中村 清実 / Kiyomi NAKAMURA |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 富山県立大学大学院 工学研究科 電子情報工学専攻 Graduate School of Engineering Toyama Prefectural University |
| 発表年月日 | 2002/3/11 |
| 資料番号 | NC2001-142 |
| 巻番号（vol） | vol.101 |
| 号番号（no） | 735 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | |