特許
J-GLOBAL ID：200903072607544804
階層ネットワークを用いたパターン認識方法
発明者：
,
出願人/特許権者：
代理人 (1件)：
岡田 次生 (外2名)
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願2002-152756
公開番号（公開出願番号）：特開2002-373333
出願日： 2002年05月27日
公開日（公表日）： 2002年12月26日
要約：
【要約】【課題】二次元物体だけでなく、三次元的な回転、大きさ及び照明条件が変化する三次元物体をも認識することができるパターン認識方法を提供する。【解決手段】重み配分(2)及びプーリングステージ(3、5)等の要素は先行手法と同じだが、階層ネットワークの中間ステージ(4)で最適の特徴検出ユニットを決定する新しい方法に着目した技術を提供する。また、新しい特徴検出ステージを(増分的に)学習し、複雑なパターン認識に要する手間を従来技術に比してかなり削減する、統計的手段を使用した、階層ネットワークを訓練する新しい手法を提案する。この学習は教師なし学習なので、教師信号は不要であり、特定の認識シナリオのために認識アーキテクチャを予め構成することができる。教師付き学習による訓練を要するのは最後の分類ステップのみであり、これにより認識作業への適用においてかなりの手間が削減される。
請求項（抜粋）：
特徴を有するパターンを認識する方法であって、パターン上を走査する局所ウィンドウと固定された特徴検出器の畳み込みを行って複数の特徴マップを生成するステップと、各特徴マップに非線形関数を個別に適用するステップと、特徴マップの単純な特徴の局所組合せを検出するステップと、検出した局所組合せに基づいてパターンを分類することによってパターンを認識するステップと、を含み、特徴の局所組合せについて、統計的に独立した特徴が予め設定されていることを特徴とする、パターン認識方法。
Fターム (11件)：
5L096CA02
, 5L096EA27
, 5L096EA39
, 5L096FA27
, 5L096FA32
, 5L096GA17
, 5L096GA51
, 5L096HA11
, 5L096JA09
, 5L096JA11
, 5L096KA04
