2024-03-29T09:31:48Zhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_oaipmhoai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:001242832023-11-17T02:17:36Z06504:08043:08048
パターンマッチング向きのニューラルネットワークによる画像認識の一手法A Method of Image Recognition by Pattern matching oriented Neural Networkjpnhttp://id.nii.ac.jp/1001/00124463/Conference Paperhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=124283&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1大分大学工学部知能情報システム工学科大分大学工学部知能情報システム工学科大分大学工学部知能情報システム工学科大分大学工学部知能情報システム工学科賀川, 経夫安東, 孝信大城, 英裕遠藤, 勉画像認識を目的として,これまでに多くの手法が提案されてきたが,あらゆる状況に対応できる汎用的な方式は開発されていない.そのため,画像の種類や認識の目的に応じて最適な手法を選択しなければならない.例えば,移動しながら特定の環境内にある対象物の認識を行なう自律型移動ロボットを考えてみよう.ロボットは出発地点で外部環境を画像データとしてとり込み,モデルベースト型の手法を用いて環境内の認識を試みる.これを初期認識と呼ぶことにする.その後,ロボットは,環境内を一定距離移動するが,その度に環境内の対象物や特別な目印を認識することにより,自己の位置を確認する必要がある.その際の認識も初期認識と同様の手法で可能となるが,(1)モデルペースト型の手法は計算負荷が大きい(2)移動がわずかずつであるため対象物の見え方が大きく変わることはないという事実を考えると,2回目以降の認識は,(1)初期認識の結果が利用できる,(2)見え方が多少異なっても安定な画像特徴を利用する,(3)特徴抽出の計算負荷が小さいなどの特徴を備えた手法が望まれる.著者らは,先に相対的な位置関係に基づく構造マッチングのためのニューラルネットワークを提案した.本稿では,このネットワークを上記タスクの2回目以降の認識に応用する方法について述べる.AN00349328全国大会講演論文集第47回人工知能及び認知科学1992001993-09-272015-01-20