特許
J-GLOBAL ID：200903051697214789
階層型ニューラルネットワークを用いた物体認識方式
発明者：
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出願人/特許権者：
代理人 (1件)：
大菅 義之 (外1名)
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願平4-246243
公開番号（公開出願番号）：特開平6-096220
出願日： 1992年09月16日
公開日（公表日）： 1994年04月08日
要約：
【要約】【目的】 物体の形状や位置、またはカテゴリーを特定する物体認識方式に関し、物体の像とモデルとの間の何らかの測度を最大とする物体モデルと変換を探す最適化問題を階層型ニューラルネットワークを用いて解くことを目的とする。【構成】 認識結果としてのデータを入力層ユニットに、物体に関するセンサ情報を出力層ユニットに教師データとして与える学習過程と、出力層ユニットの出力とセンサ情報との矛盾が少なく、外界に関する制約条件を満足する解を、入力層ユニットへの入力を変化させ、該矛盾および制約条件に対応するエネルギー関数を最小化することによって探索する認識過程とから成る。
請求項（抜粋）：
階層型ニューラルネットワークを備え、センサから物体に関する情報を取得して物体を認識する物体認識システムにおいて、物体認識結果としてのデータを該ニューラルネットワークの入力層ユニットに、該物体に関するセンサからの情報を出力層ユニットに教師データとして与える学習過程(11)と、学習後の該ニューラルネットワークの出力層ユニットの出力と認識対象物体に関するセンサからの情報との矛盾が少なく、外界に関する制約条件を最もよく満足する認識結果を、該認識結果に対応する入力層ユニットへの入力データを変化させ、該矛盾および制約に対応するエネルギー関数を最小化することによって探索する認識過程(12)とから成ることを特徴とする階層型ニューラルネットワークを用いた物体認識方式。
IPC (3件)：
G06F 15/70 465
, G06F 15/18
, G06G 7/60
