視覚情報処理に基づく並列階層型ニューラルネットワークを用いた画像認識システム  [in Japanese] Image Recognition System with Parallel-Hierarchical Neural Network Based on Visual Information Processing  [in Japanese]

本論文では,視覚系の情報処理に基づいた新しい画像認識システムを提案する.提案システムは,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.提案システムの評価のために,屋外の一般的な画像を例題とした実験を行った.自動学習により獲得された知識から,良好な認識結果が得られ,また細胞面数が自動的に決定していることが確認されている.

In this paper, we propose a new image recognition system based on visual information processing. The proposed system is composed of the network based on Neocognitron that mimics human vision system. The proposed system considers color information employing the framework of Neocognitron, and recognition that considers both color information and shape information is carried out. In addition, the proposed system can automatically decide the number of cell planes that heavily affects the recognition performance. It is confirmed that the proposed system has excellent performance from experiments, for example, the recognition rate for unlearned images is increased by about 15% compared with the conventional Neocognitron.