コネクショニスト・アプローチによる空間的推論連想と物体理解

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以下の事項につき、研究を行った。1.Hopfield型コネクショニスト・アルゴリズムによる画像処理(1)内部可変パラメータをもつ物体モデルによる物体認識(2)両眼立体画像における左右プリミティブ間の対応検出これらにつき、プリミティブの選択、対応規則、収束法などの検討を行った。2.エネルギー関数法による口形輪郭の抽出および角膜細胞輪郭抽出口形輪郭や角膜細胞輪郭抽出において、先験的知識エネルギー関数の形で表現し、これを最小化することにより不十分な輪郭情報から輪郭復元を行った。口形では、(a)内部スプラインエネルギー、(b)左右輪郭の対称性、上下左右の弱対称性エネルギー、(c)画素との誤差エネルギー、(d)線素との方向誤差エネルギーなどを評価した。角膜の細胞輪郭抽出に関しては6角形状を評価するエネルギー関数を検討した。時系列画像に関してはオプティカルフローを用いることにより計算量を少なくすることができた。3.ニューロネットワークによる口形併用音声認識ニューラルネットによる口形併用音声認識:口形画像および音声特徴を共に同一ニューロネットに入力し、母音の認識実験を行った。特に不特定話者の音声に対して、音声データのみによる認識実験では51%の認識率であったが、口形特徴を加えた場合、79.5%の認識率となった。4.画像の知的処理対称性などの先見的知識の利用による知的画像処理や障害者のための画像的コミュニケーションエイド、また、それらのための多重推論やオブジェクト指向言語などについて研究を行った。