コネクショニスト・アプロ-チによる空間的推論・連想と物体理解

使用联结主义方法进行空间推理/关联和对象理解

基本信息

批准号：
01633518
负责人：
田村進一
金额：
$ 1.02万
依托单位：
Osaka University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research on Priority Areas
财政年份：
1989
资助国家：
日本
起止时间：
1989 至无数据
项目状态：
已结题

项目摘要

ニュ-ラルネットワ-クによるパタ-ン認識について研究を行った。1.内部可変パラメ-タをもつ物体モデルによる物体認識トラックと乗用車など、同一クラス内でも大きさや形状が異なる複数の物体が存在する環境において、内部可変パラメ-タを持つ物体モデルを設定した。画像特徴プリミティブを角(かど)とし、それとモデルの頂点との対応仮説を生成した。これらの仮説間の適合関係からHopfield型ネットワ-クを構成し、エネルギ-最小化により隠れなどに強い物体認識アルゴリズムを開発した。2.エネルギ-関数による口形輪郭の抽出口形輪郭は抽出しにくいことが多い、これは、不十分な輪郭情報しか画像内に存在しないことによる。このようなとき、先験的知識をエネルギ-関数の形で表現し、不十分な輪郭情報から輪郭復元を行う正則化プロセスについて考察をおこなった。また口形認識に関して、画像縮小した画像のオプティカルフロ-を利用することで、動画像から口形の抽出、追跡を行う手法の研究を行った。3.ニュ-ラルネットワ-クによる口形併用音声認識5つの母音の認識実験において、音声特徴としては64点log変換FFT特徴を用いた。画像の特徴を用いなかったとき、完全不特定話者環境で認識率は80.0%であった。つぎに、口形二値化画像と音声の特徴を併用したとき、未学習話者に対して92.4%の認識率となり、12.4%認識率が向上した。4.パタ-ン位置の正規化パタ-ン認識等のための位置の正規化を行うニュ-ラルネットワ-クの考察を行った。その結果、パタ-ンの位置信号抽出ネットワ-クと位置正規化(位置シフト)ネットワ-クとの縦続接続を行えば良いことがわかった。5.BPNのリモ-トセンシング画像分類への応用LANDSAT画像中に10×10のウインドウをとり、海、雲、海岸、陸地への領域分類についてトレ-ニングを行った。海岸に関しては、ウインドウサイズが大きすぎる問題が残った。

我们通过培育网络对模式识别进行了研究。 1.具有内部变量参数的对象模型是在一个环境中设置的，在该环境中，即使在同一类中也存在不同大小和形状的多个对象，例如使用具有内部变量参数的对象模型，例如对象识别卡车和乘客汽车。图像特征原始的是角度，并且在模型的顶点之间生成了对应假设。基于这些假设之间的兼容性关系，构建了Hopfield型网络，并且通过最小化能量来开发对隐藏性具有抵抗力的对象识别算法。 2.使用能量功能的口腔轮廓提取口腔轮廓通常很难提取，因为图像中只有轮廓信息不足。在这种情况下，我们讨论了以能量函数的形式表达先验知识的正则化过程，并从不足的轮廓信息中恢复了轮廓。此外，关于口腔形状识别，我们研究了一种通过使用简化图像的光学地板从视频图像中提取和跟踪口腔形状的方法。 3。在五个元音识别实验中使用新的网络进行语音识别，64点对数转换的FFT功能被用作语音功能。当未使用图像功能时，在完全未指定的扬声器环境中，识别率为80.0％。接下来，当一起使用二进制的口腔形状图像和音频功能时，未学习的扬声器的识别率为92.4％，并且识别率提高了12.4％。 4。模式位置的归一化我们已经检查了一个新的网络，该网络将模式识别的位置归一化。因此，发现模式的位置信号提取网络与位置归一化（位置移位）网络之间的连接。 5。在BPN的遥感图像分类中应用一个10 x 10窗口，并在Landsat图像中进行了10 x 10窗口，并进行了培训，以将区域分类为海洋，云，海岸和土地。关于海岸，窗户尺寸太大仍然存在问题。