コネクショニスト・アプロー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：
63633516
负责人：
田村進一
金额：
$ 1.09万
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：
1988
资助国家：
日本
起止时间：
1988 至无数据
项目状态：
已结题

项目摘要

以下の事項につき、研究を行った。1.Hopfield型コネクショニスト・アルゴリズムによる画像処理(1)内部可変パラメータをもつ物体モデルによる物体認識(2)両眼立体画像における左右プリミティブ間の対応検出これらにつき、プリミティブの選択、対応規則、収束法などの検討を行った。2.エネルギー関数法による口形輪郭の抽出および角膜細胞輪郭抽出口形輪郭や角膜細胞輪郭抽出において、先験的知識エネルギー関数の形で表現し、これを最小化することにより不十分な輪郭情報から輪郭復元を行った。口形では、(a)内部スプラインエネルギー、(b)左右輪郭の対称性、上下左右の弱対称性エネルギー、(c)画素との誤差エネルギー、(d)線素との方向誤差エネルギーなどを評価した。角膜の細胞輪郭抽出に関しては6角形状を評価するエネルギー関数を検討した。時系列画像に関してはオプティカルフローを用いることにより計算量を少なくすることができた。3.ニューロネットワークによる口形併用音声認識ニューラルネットによる口形併用音声認識:口形画像および音声特徴を共に同一ニューロネットに入力し、母音の認識実験を行った。特に不特定話者の音声に対して、音声データのみによる認識実験では51%の認識率であったが、口形特徴を加えた場合、79.5%の認識率となった。4.画像の知的処理対称性などの先見的知識の利用による知的画像処理や障害者のための画像的コミュニケーションエイド、また、それらのための多重推論やオブジェクト指向言語などについて研究を行った。

我们对以下项目进行了研究。 1. 使用 Hopfield 型联结主义算法进行图像处理 (1) 使用具有内部可变参数的对象模型进行对象识别 (2) 双目立体图像中左右图元之间的对应关系检测关于这些，图元选择、对应规则、收敛方法、等等。我们检查了以下内容。 2.使用能量函数法的嘴形轮廓提取和角膜细胞轮廓提取在嘴形轮廓和角膜细胞轮廓提取中，先验知识以能量函数的形式表达，并通过最小化它，从不足的轮廓中提取轮廓进行了恢复。对于嘴巴形状，我们评估了（a）内样条能量，（b）左右轮廓的对称性，垂直和水平方向的弱对称能量，（c）像素误差能量，以及（d）方向误差能量线元素。关于角膜细胞轮廓提取，我们研究了评估六边形形状的能量函数。对于时间序列图像，我们能够通过使用光流来减少计算量。 3.使用神经网络结合口型的语音识别使用神经网络结合口型的语音识别：我们通过将口型图像和语音特征输入到同一个神经网络中来进行元音识别实验。特别是，对于非特定说话人的声音，在仅使用语音数据的识别实验中，识别率为51%，但当添加口型特征时，识别率为79.5%。 4.智能图像处理我们利用对称性、残疾人视觉交流辅助工具以及用于这些目的的多种推理和面向对象语言等先验知识进行了智能图像处理的研究。