2026-03-06T21:09:37Z https://kanazawa-u.repo.nii.ac.jp/oai

oai:kanazawa-u.repo.nii.ac.jp:00008113 2024-06-20T06:17:33Z 934:935:936

相互結合形ニューラルネットによる形状認識モデル Shape Recognition Model Using Recurrent Neural Network 富川, 義弘 00207945 中山, 謙二 利用は著作権の範囲内に限られる 画像認識の問題の1つとして、対象物の位置ズレ、特に回転の影響による誤認識があげられる。不良検査装置などの従来の形状認識装置の多くは、ハード的、またはソフト的な処理で、対象物の位置合わせを行ない、その後、認識処理を行なっている。これに対して、人間の視覚情報処理は、これまでの形状認識装置に使用されている一方向的な処理とは異なり、認識処理と位置合わせの処理が平行して行われていると考えられる。本稿では、相互結合形ニューラルネットを用いて、位置合わせと形状認識処理を平行して行うような認識処理を提案する。 金沢大学理工研究域電子情報学系 情報処理学会 1995-09-20 2017-10-03 jpn journal article VoR http://hdl.handle.net/2297/14227 https://kanazawa-u.repo.nii.ac.jp/records/8113 BA39992191 http://ci.nii.ac.jp/naid/110002877214/ http://www.ipsj.or.jp/ 全国大会講演論文集 51 2 187 188 https://kanazawa-u.repo.nii.ac.jp/record/8113/files/TE-PR-NAKAYAMA-K-187.pdf application/pdf 189.8 kB 2017-10-03