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(In Japanese)参照データ最適化装置とパターン認識システム

Seeds code S090003654
Posted date Mar 30, 2010
Researchers
  • (In Japanese)マタウシュ・ハンスユルゲン
  • (In Japanese)小出 哲士
  • (In Japanese)白川 佳則
Name of technology (In Japanese)参照データ最適化装置とパターン認識システム
Technology summary (In Japanese)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Dthi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Dthi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Dthi 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Dthiを最適化する学習アルゴリズムである。
Drawing

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S090003654_01SUM.gif
Research field
  • Graphic and image processing in general
  • Pattern recognition
  • Artificial intelligence
Seeds that can be deployed (In Japanese)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。
Usage Use field (In Japanese)文字読み取り装置,画像認識装置
Application patent   patent IPC(International Patent Classification)
( 1 ) (In Japanese)国立大学法人広島大学, . (In Japanese)マタウシュ・ハンスユルゲン, 小出 哲士, 白川 佳則, . REFERENCE DATA OPTIMIZATION LEARNING METHOD AND PATTERN RECOGNITION SYSTEM. P2005-242808A. Sep 8, 2005
  • G06T   7/00     
  • G06F  17/15     
  • G06N   3/00     
Remarks (In Japanese)小出哲士のホームページ

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