Search Results:　 1-20 of 99

  • 1

    GPU Implementaion of Neocognitron  [in Japanese]

    YOSHIZUKA Takeharu , MIYAMOTO Hiroyuki

    … ネオコグニトロンは視覚腹側経路のモデルとして最も良く近似された多階層の神経回路モデルのひとつである.このモデルを利用する事で人間の持つ高度な視覚情報処理を計算機で再現可能と期待されるが,計算コストの問題が懸念されている.近年GPUによる汎用計算の高速化技術が注目され多くの分野で広く利用されている.Poliらは,ネオコグニトロンをGPUで実装している.彼らの実装は,細胞間の結合デ …

    IEICE technical report. Neurocomputing 110(246), 47-51, 2010-10-16

    CiNii Fulltext PDF - Limited  References (5)

  • 2

    Edge Extraction for the Neocognitron  [in Japanese]

    MAKINO Yuki , KIKUCHI Masayuki , FUKUSHIMA Kunihiko , HAYASHI Isao , SHOUNO Hayaru

    … ネオコグニトロンとは視覚系のパターン認識能力を持つ階層型の神経回路モデルである.S細胞と呼ぶ特徴抽出細胞でエッジを抽出する際に,本来エッジが存在しない箇所に偽の出力を出してしまうことがある.このような偽のエッジの発生が,認識率低下の原因の1つとなっている可能性も考えられている.従来のネオコグニトロンは偽のエッジに対してC細胞の周辺抑制を導入する事により問題を解決して …

    IEICE technical report. Neurocomputing 109(461), 403-406, 2010-03-02

    CiNii Fulltext PDF - Limited  References (5)

  • 3

    Neocognitron Trained by a New Competitive Learning  [in Japanese]

    FUKUSHIMA Kunihiko , HAYASHI Isao , SHOUNO Hayaru , KIKUCHI Masayuki , MAKINO Yuki

    … ネオコグニトロンは,階層構造を持つ多層の人工神経回路で,頑強な視覚パターン認識能力を学習によって獲得していく.本報告では,ネオコグニトロンに対するいくつかの改良を提案する: winner-kill-loser則と名付けた新しい競合学習法を採用,C細胞(複雑型細胞)の受容野の周辺抑制に脱抑制機構を導入,C細胞に平方根型の非線形入出力特性を採用,などである.これらの改良の結果, …

    IEICE technical report. Neurocomputing 109(461), 397-402, 2010-03-02

    CiNii Fulltext PDF - Limited  References (6)

  • 4

    Comparison of recognition rate and encoding cost between contour of object and skeleton  [in Japanese]

    OZAWA Satona , KIKUCHI Masayuki

    … ヒトが物体を知覚する際にはスケルトン(中心軸)が抽出されることが先行研究で示唆されており,それが物体認識に用いられる可能性が指摘されている.本研究では,生物的パターン認識モデルの1つであるネオコグニトロンを用いて,物体本来の形状を認識させた場合と物体のスケルトンを認識させた場合の認識率及びエンコーディング・コストについて比較し,スケルトン抽出の有用性について検討した.実験の結果,スケル …

    ITE Technical Report 34(11), 5-8, 2010-03-01

    CiNii Fulltext PDF - Subscription  References (7)

  • 5

    J1801-1-6 Brain-Computer Interface using fNIRS data and the Neocognitron-type Image Sequence Recogniton Model  [in Japanese]

    SAITO Nagako , TAKAHASHI Sei , NAKAMURA Hideo , TSUNASHIMA Hitoshi

    We describe classification of functional near-infrared spectroscopy (fNIRS) data acquired during finger tapping and motor imagery tasks performed by a human subject, using an artificial neural network …

    年次大会講演論文集 : JSME annual meeting 2009(7), 395-396, 2009-09-12

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  • 6

    Oral History : Dr. Kenji Hiwatashi (honorary member) ; Leader of Audiovisual Science with Great Foresight  [in Japanese]

    SATO Katsuaki , SAITO Hideaki , NAGATA Takayuki , OKUDA Haruo

    The Journal of The Institute of Image Information and Television Engineers 63(7), 892-895, 2009-07-01

    J-STAGE CrossRef

  • 7

    Image Recognition System with Parallel-Hierarchical Neural Network Based on Visual Information Processing  [in Japanese]

    TERAJIMA Teruo , HAGIWARA Masafumi

    … ,生体の持つ優れた視覚システムの特徴である並列階層構造に着目し,モデル化されたネオコグニトロンを参考にしている.提案システムではネオコグニトロンの枠組に加えて,色情報を考慮することで,色情報と形状情報を総合的に考慮した認識を行っている.また提案システムでは,ネオコグニトロンにおいて,システム構造を決定する重要な要素である細胞面数の自動化を行っている. …

    IEICE technical report. Neurocomputing 107(542), 243-248, 2008-03-05

    CiNii Fulltext PDF - Subscription  References (12)

  • 8

    Modeling Visual Ventral Pathway Based on the Neocognitron  [in Japanese]

    YOSHIZUKA Takeharu , SHOUNO Hayaru , MIYAMOTO Hiroyuki , OKADA Masato , FUKUSHIMA Kunihiko

    It is known that the object recognition is processed in the ventral pathway of the visual system in humans and monkeys. The neocognitron that was proposed by Fukushima is a hierarchical neural network …

    The Brain & Neural Networks 14(4), 266-272, 2007-12-05

    J-STAGE CrossRef References (19) Cited by (1)

  • 9

    Interpolating Vectors for Robust Pattern Recognition  [in Japanese]

    FUKUSHIMA Kunihiko , HAYASHI Isao

    … トベクトルとの類似度が最大のものを選び,そのラベルを認識結果とする.実際にはもっと簡単な操作で,これと等価な結果を得ることが出来る.手書き数字認識を行なうネオコグニトロンの最上位層に本方式を適用した結果,学習に5000パターンを用いた場合,未知の5000パターンに対する誤認識率が1.52%から1.02%に減少した.本方式はネオコグニトロンに限らず,種々のパターン認識システムに使用可能である. …

    IEICE technical report. Neurocomputing 106(589), 105-110, 2007-03-08

    CiNii Fulltext PDF - Subscription  References (8)

  • 10

    A Note on Improvement of Similar Image Clustering Method using Neocognitron : Introduction of Novel Structure for Extracting Color Features  [in Japanese]

    OHARA Takatoshi , OGAWA Takahiro , HASEYAMA Miki

    … 本文では,データベース中の画像を自動で分類する手法の提案を行う.これまでに我々は,画像の構造に基づいた特徴量として主にエッジに着目し,ニューラルネットワークの一つであるネオコグニトロンに入力することで,類似した画像の分類を実現した.しかしながら,この手法で用いられる特徴量は,撮像方向が異なる場合等において変化しやすく,同一の対象を撮像した画像であっても,異なるクラスタに分類される可能性 …

    IEICE technical report. Image engineering 106(536), 1-6, 2007-02-15

    CiNii Fulltext PDF - Subscription  References (9)

  • 11

    A Note on Improvement of Similar Image Clustering Method using Neocognitron : Introduction of Novel Structure for Extracting Color Features  [in Japanese]

    OHARA Takatoshi , OGAWA Takahiro , HASEYAMA Miki

    … 本文では,データベース中の画像を自動で分類する手法の提案を行う.これまでに我々は,画像の構造に基づいた特徴量として主にエッジに着目し,ニューラルネットワークの一つであるネオコグニトロンに入力することで,類似した画像の分類を実現した.しかしながら,この手法で用いられる特徴量は,撮像方向が異なる場合等において変化しやすく,同一の対象を撮像した画像であっても,異なるクラスタに分類される可能性 …

    IEICE technical report 106(534), 1-6, 2007-02-15

    CiNii Fulltext PDF - Subscription  References (9)

  • 12

    A note on improvement of similar image clustering method using neocognitron  [in Japanese]

    大原 貴都 , 小川 貴弘 , 長谷山 美紀

    ITE technical report 31(10), 1-6, 2007-02

  • 13

    A similar image clustering method using a neocognitron  [in Japanese]

    OHARA Takatoshi , OGAWA Takahiro , HASEYAMA Miki

    ITE technical report 30(55), 61-64, 2006-10-30

    References (5) Cited by (2)

  • 14

    Sparse Code Learning in Hyper-Column Model  [in Japanese]

    SHIMADA Atsushi , TSURUTA Naoyuki , TANIGUCHI Rin-ichiro

    … ハイパーコラムモデルは自己組織化の競合学習を用いた階層型のニューラルネットワークである.ネオコグニトロンのS層とC層を階層型自己組織化マップで置き換えた構造をしており,物体の位置やサイズが変化する画像を認識することができる.従来のハイパーコラムモデルでは,各層において下位の層との結合のみが考慮されており,同層に配置された階層型自己組織化マップ間の結合については考慮されていない.そこで …

    IPSJ SIG Notes. CVIM 2006(25), 113-118, 2006-03-16

    CiNii Fulltext PDF - Open Access  References (9)

  • 15

    Sparse Code Learning in Hyper-Column Model  [in Japanese]

    SHIMADA Atsushi , TSURUTA Naoyuki , TANIGUCHI Rin-ichiro

    … ハイパーコラムモデルは自己組織化の競合学習を用いた階層型のニューラルネットワークである.ネオコグニトロンのS層とC層を階層型自己組織化マップで置き換えた構造をしており,物体の位置やサイズが変化する画像を認識することができる.従来のハイパーコラムモデルでは,各層において下位の層との結合のみが考慮されており,同層に配置された階層型自己組織化マップ間の結合については考慮されていない.そこで …

    Technical report of IEICE. PRMU 105(673), 113-118, 2006-03-09

    CiNii Fulltext PDF - Subscription  References (9)

  • 16

    New Neocognitron-Type Network and Its Learning Method Based on ICA and PCA  [in Japanese]

    SHIMOMURA Masao , SATOH Shunji , MIYAKE Syogo , ASO Hirotomo

    … ネオコグニトロンは, 高い認識率と拡張性をもつパターン認識用の階層型ニューラルネットワークであるが, その性能を引き出すためには多数存在するパラメータを認識対象に応じて適切に調整する必要があった.そこで本論文では, ネオコグニトロンの各階層で行われている処理が次元圧縮である点に着目し, 統計的な次元圧縮法である主成分分析(PCA), 独立成分分析(ICA)及び部分空間法をネットワーク …

    The transactions of the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers. D-II J88-D-II(4), 769-777, 2005-04-01

    CiNii Fulltext PDF - Subscription  References (19)

  • 17

    Neocognitiron with Color Vision : (1) Structure of Color Information Processing  [in Japanese]

    NORITEKE Tatsuro , FUKUSHIMA Kunihiko

    … 視覚系のパターン認識能力を持つ階層型神経回路モデル「ネオコグニトロン」は,今までいくつかの機能発展や改良型がある.しかし,これらの多くは白黒画像を認識対象としていた.本研究ではネオコグニトロンに色覚機構を導入することにより,色つきのパターン認識を可能にすることを目標としている.今回はその中の色のエッジ抽出部までの色覚経路について報告する.モデルは,異波長の分光感度特 …

    IEICE technical report. Neurocomputing 103(733), 91-95, 2004-03-11

    CiNii Fulltext PDF - Subscription  References (8)

  • 18

    A study for Hardware Implementation of the Neocognitron-type Image Sequence Recognition Model (Neurocomputing)  [in Japanese]

    KIMURA Kaname , TAKAHASHI Sei , NAKAMURA Hideo

    … 我々はこれまで,動画像の識別が行えるネオコグニトロン型ニューラルネットモデルを提案し,計算機シミュレーションによる唇動画像の実データを用いた視覚音声認識実験により,提案モデルの有効性を確認した.本研究では,提案モデルの高速化を目的として,FPGAを用いたハードウェア実装手法を検討している.本稿では,提案モデルの識別原理の基本となる,動画像の最も局所的な特徴を抽出する機能を持つ細胞をハードウ …

    IEICE technical report. Neurocomputing 103(601), 19-24, 2004-01-19

    CiNii Fulltext PDF - Subscription  References (5)

  • 19

    Pattern Recognition Model with Moving Visual Attention Based on Hypothesis and Verification  [in Japanese]

    SHIMOMURA Masao , SATOH Shunji , MIYAKE Syogo , ASO Hirotomo

    認識開始時において網膜上にパターン全体が射影されていない場合でも,注視点を動かすことによりパターンを正しく切出し・認識可能なモデルを提案する.本モデルは,まず提示位置に影響されない特徴を用いてパターンの仮の認識結果(仮定)を生成し,続いて提示位置に依存する特徴を用いて,得られた仮定を検証しながら注視点の移動を行うという動作を繰り返すことにより,適切なパターンの切出し・認識を実現する.また,本モデル …

    The transactions of the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers. D-II J86-D-II(8), 1244-1253, 2003-08-01

    CiNii Fulltext PDF - Subscription  References (14)

  • 20

    Parallel-Hierarchical Neural Network for 3D Object Recognition  [in Japanese]

    SATO Noriaki , HAGIWARA Masafumi

    … 階層型ニューラルネットワークを提案する.提案ネットワークは,生体のもつ優れた視覚システムの特徴である並列階層構造と記憶による認識の補助に着目し,視覚システムの並列階層構造をモデル化したネオコグニトロンを参考にしている.細胞間で競合を行い重要度の低い細胞を削除し,各細胞が異なる特徴を抽出することで計算量を削減している.また,物体の認識だけでなく,同時に姿勢の推定を行うことができる.姿勢の …

    The transactions of the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers. D-II J86-D-II(4), 553-562, 2003-04-01

    CiNii Fulltext PDF - Subscription  References (39) Cited by (1)