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参照データ最適化装置とパターン認識システム

シーズコード S090003654
掲載日 2010年3月30日
研究者
  • マタウシュ・ハンスユルゲン
  • 小出 哲士
  • 白川 佳則
技術名称 参照データ最適化装置とパターン認識システム
技術概要 最小のマンハッタン距離1を持つ参照データを最も類似しているパターン(winner)として選択する。これをwinner距離とする。予め指定した閾値距離Dth以下であれば、認識されたwinnerとしてみなされる。最も類似しているパターンが予め指定していた閾値内に存在する場合に、連想メモリによってパターンが認識される。最適なDthの設定のため認識領域の重なり合いを解消することが必要である。そのため参照データをずらせ、互いのDth を縮小させる。連想メモリベースシステムにおいては認識領域の最適化が必要となる。最適化学習は、参照データ最適学習と、認識領域最適学習から成る。認識winner とされた参照データに対応する一定回数分の入力データに基づいて、それらの重心を計算し、参照データの最適化を行う。参照データの最適化学習アルゴリズムを適用する。認識領域の内側、外側に存在する入力データ数をそれぞれカウントする。予め指定した一定回数の入力データが存在する方へ、認識領域を縮小もしくは拡大する方法がDthを最適化する学習アルゴリズムである。
画像

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研究分野
  • 図形・画像処理一般
  • パターン認識
  • 人工知能
展開可能なシーズ プロセッサベースシステムは、参照データの更新が必要であり、ニューラルネットワークベースシステムは、各ネット荷重の更新が必要である。参照データの認識・学習のための処理には時間がかかる。パターンマッチング処理に不可欠な新規参照データの認識を、短時間で自動的に学習させることのできる参照データ最適化学習方法を構築する。またパターン認識に要する時間が短縮可能なパターン認識システムを構築する。
パターンマッチング処理に不可欠な新規参照データの認識を、比較的短時間で自動的に学習させることのできる参照データ最適化学習方法が構成される。この方法を採用した、パターン認識に要する時間を短縮可能なパターン認識システムが構成される。
用途利用分野 文字読み取り装置,画像認識装置
出願特許   特許 国際特許分類(IPC)
( 1 ) 学校法人広島大学, . マタウシュ・ハンスユルゲン, 小出 哲士, 白川 佳則, . 参照データ最適化装置とパターン認識システム. 特開2005-242808. 2005-09-08
  • G06T   7/00     
  • G06F  17/15     
  • G06N   3/00     
表示用備考 小出哲士のホームページ

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