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

使用联结主义方法进行空间推理关联和对象理解

基本信息

批准号：
63633516
负责人：
田村進一
金额：
$ 1.09万
依托单位：
Osaka University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research on Priority Areas
财政年份：
1988
资助国家：
日本
起止时间：
1988 至无数据
项目状态：
已结题

项目摘要

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。

对以下事项进行了研究：1。使用Hopfield-type连接算法（1）对象识别的图像处理，使用具有内部变量参数的对象模型（2）在双眼立体镜图像中的左和右原始物之间的相应检测。我们研究了原始选择，对应规则和收敛方法。 2。使用能量函数方法提取口腔形状轮廓并提取角膜细胞轮廓，角膜细胞轮廓以先验知识能量函数的形式表达，并通过最小化的情况从不足的轮廓信息中恢复了轮廓。对于口形状，我们评估了（a）内部样条能量，（b）左侧和右轮廓之间的对称性，顶部和底部和左侧的弱对称能量，（c）带有像素的误差能量，以及（d）线元素的定向误差能。为了提取角膜的细胞轮廓，检查了用于评估六角形形状的能量函数。对于时间序列图像，可以使用光流可以减少计算量。 3。使用神经网络使用神经网络结合使用神经网络的语音识别：口腔形状图像和语音特征都输入了同一神经元，并进行了元音识别实验。特别是，对于来自未指定的说话者的语音，仅使用语音数据的识别实验中的识别率为51％，但是当添加口腔形状特征时，识别率为79.5％。 4。我们通过使用诸如图像的智力处理对称性，针对残疾人的图像交流辅助以及多种推理和面向对象的语言来进行智力图像处理研究。