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J-GLOBAL ID：201702228824494316   整理番号：17A1790824

階層的視覚特徴認識の目標認識への応用【JST・京大機械翻訳】

Application of Hierarchical Visual Perception in Target Recognition

著者 (5件)： Pian Zhaoyu (沈陽理工大学信息科学与工程学院 沈陽 110159) ,  Shi Tianyu (沈陽理工大学信息科学与工程学院 沈陽 110159) ,  Yuan Depeng (東北大学計算机科学与工程学院 沈陽 110819) ,  Hu Yulan (沈陽理工大学信息科学与工程学院 沈陽 110159) ,  Wang Dong (沈陽理工大学信息科学与工程学院 沈陽 110159)
資料名： Jisuanji Fuzhu Sheji yu Tuxingxue Xuebao  (Jisuanji Fuzhu Sheji yu Tuxingxue Xuebao)
巻： 29  号： 6  ページ： 1093-1102  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1498A  ISSN： 1003-9775  CODEN： JFTXFX  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 視覚的経路の特徴抽象と自己学習能力をシミュレートするために,視覚神経情報の階層的処理機構に基づく特徴認識モデルを提案した。畳込み神経回路網の改良に基づき,網膜のニューロンの方向選択性,空間的局所性,およびニューロン間の側方抑制性に従って,一次視覚特性処理における網膜トポロジーマッピングを構築した。次に,生物学的神経のまばらな表現法を導入して,神経学的シナプスの活性化関数を構築し,神経学的計算における一般的な過剰適合問題を解決した。最後に,腹部の経路情報伝達をシミュレートするために,知覚的不変性を有する階層的視覚特性認識のための計算モデルを提案した。異なる規模のデータセットを用いてテストした結果、このモデルは大規模なターゲット識別問題に対して良好な識別効果があり、目標識別の平均精度は85%に達することが分かった。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 網膜 ,  視神経 ,  局所性 ,  シナプス ,  畳込み ,  ニューロン ,  *物体認識 ,  *視覚 ,  計算モデル ,  神経回路網
準シソーラス用語： 神経学 ,  神経 ,  視覚特性 ,  側方抑制 ,  *特徴認識 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： hierarchical perception ,  convolutional neural network ,  activation function ,  target recognition

分類 (3件)： 脳・神経系モデル  (EL02050C) ,  中枢神経系  (EJ12030F) ,  視覚  (EJ13020B)

タイトルに関連する用語 (3件)： 視覚特徴 ,  目標認識 ,  応用