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抄録
近年では,ボトムアップ処理とトップダウン処理の統合における上位情報と下位情報をそれぞれ記号とパターンと捉えた研究が活発に行われている.本稿では,多層NNを用いた物体認識における記号とパターンの双方向処理の有効性を検討する.多層NNは,パターンの分類問題に対して万能な機械であると同時に選択的注意機構や意識的想起と呼ばれるトップダウン型のパターン再構成機能を有しいる.物体認識における記号は対象物領域全体の画像情報を統合して得られるものであるから,この大域的な情報をフィードバックして利用することにより,局所情報に基づく信号レベルの不安定な処理を安定にすることができる.
Recently, there are many researches on the mechanism of an integrated information processing between pattern information and symbolic information. In this paper, an applicability of multilayered neural networks for object recognition based on an interaction between symbol and pattern is discussed. The interaction by using multilayered neural networks makes early vision processing based on local information be stable, because symbols include global information. However we yet have an open problem how to make network structures especially for intelligent CV task.
