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電荷重畳網膜を用いた立体認識アルゴリズムに基づく計算力学的知能情報処理概念の構築

基于电荷叠加视网膜立体识别算法的计算智能信息处理概念构建

基本信息

批准号：
08876047
负责人：
村瀬治比古
金额：
$ 1.09万
依托单位：
Osaka Prefecture University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Exploratory Research
财政年份：
1996
资助国家：
日本
起止时间：
1996 至 1997
项目状态：
已结题

项目摘要

電荷重畳法の特徴は3次元領域の扱いが極めて容易であることから,眼球の網膜部分の形状を模倣して受光部を半球面であると想定する.全体は,立体をその半球面で覆い散乱光や反射光も全て3次元空間の複雑な光挙動として球面で受光するという状況を考える.受光面上には光受容体が密に存在し,それぞれが光刺激を受けて興奮する.その興奮レベルは光刺激によって異なる.その各受容体の興奮は神経に伝えられ次の系へ送られる.その間にある種の信号変換がなされるものとする.この系は電荷重畳モデルを用いることによって比較的容易に処理系が構築できる.個々の受容体を境界点とみなし,出力は半球面で覆われた空間の適当な場所にある仮想内点の例えばポテンシャルレベルとして取り出すことができる.平成8年度は,電荷重畳法をカーネルとするソフトウェアおよび半球面上に49個のフォトセンサーを配し,球面上に投影された影をその球面上でそのデータを一挙に電荷重畳網膜で信号変換してノンパラメトリックな特徴量を取り出す実験システムを開発した.最終年度の平成9年度は電荷重畳網膜の特性を明らかにするため実際の3次元物体を用いてテストを行った.フォトセンサから取り込んだ物体の信号をノンジオメトリックな特徴量として変換し,その特徴量と実際の物体との対応付けをニューラルネットワを用いて行った.3次元形状を認識することを実験の目的とし,直方体や三角錐などの物体を網膜上の様々な位置および角度にセットし取り入れられた信号をニューロの入力しと,用いた物体の形状および大きさをニューロの出力とした.また,実際の自然物としてナスやミカンなどの農産物の認識実験も行った.実験結果は極めて良好で学習を完了したニューロを用いて物体の認識実験を行った結果,画像処理を必要としない本システムの立体認識が極めて高速で正確なものであるかが明らかとなった.

The characteristics of charge recombination method are: it is easy to imitate the shape of retina of eyeball, and it is easy to imitate the shape of hemisphere of light-receiving part. All three dimensions of the hemispherical surface, scattered light, reflected light, complex light movement in the three-dimensional space, spherical surface, light reception, etc. The light receiving surface has a dense light receiving body, and the light receiving surface is excited by light stimulation. It's exciting, it's exciting, it's exciting. The excitement of all receptors is reflected in the nervous system. The signal changes between the two groups. This is a relatively easy system to construct. A receiver is located at the boundary of the sphere, and the output is located at the appropriate location of the hemispherical space. In 2008, the charge recombination method was used to generate 49 signal pairs on the hemisphere, and the projection on the sphere was used to generate signal pairs on the sphere. In the final year of the year, the characteristics of the charge heavy film were clearly defined. The signal of the object is detected by the characteristic quantity and the change of the characteristic quantity. The characteristic quantity of the object and the change of the object are detected by the characteristic quantity. The object and the change of the object are detected by the change of the characteristic quantity. The object and the The shape of the object is too large to be used. The understanding of natural substances and agricultural products in the real world has been carried out. The result is very good. The study is complete. The object recognition is very fast. The portrait processing is necessary. The object recognition is very fast.