{"product_id":"ieej-zt013031","title":"自己組織化モデルを用いた顔画像認識に関する研究","description":"\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eカテゴリ: \u003c\/strong\u003e全国大会\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e論文No: \u003c\/strong\u003e3-031\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eグループ名: \u003c\/strong\u003e【全国大会】平成13年電気学会全国大会論文集\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e発行日: \u003c\/strong\u003e2001\/03\/21\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eタイトル(英語): \u003c\/strong\u003eA Study on Face Recognition Method Using Self-Organizing Neural Network\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名: \u003c\/strong\u003e望月 大介(名古屋大学),岩崎 正宏(名古屋大学),橋山 智訓(名古屋市立大学),大熊 繁(名古屋大学)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名(英語): \u003c\/strong\u003eDaisuke Mochizuki(Nagoya University),Masahiro Iwasaki(Nagoya University),Tomonori Hashiyama(Nagoya City University),Shigeru Okuma(Nagoya University)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eキーワード: \u003c\/strong\u003e顔画像認識|自己組織化|ノードの消去\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e要約(日本語): \u003c\/strong\u003e顔画像認識において、顔画像の表情変化や傾きなどの、撮影条件の違いを柔軟に吸収する手法を提案する。本手法では、教師画像を準備せずに適応的な学習を行うため、入力層と競合層からなる2層の自己組織化ニューラルネットワークを用いる。各画像は、競合層で表現する。競合層間では、部分的な結合をHebb則に基づいて生成し、顔画像における対応関係を学習する。この関係に基づき、部分特徴の類似度を用いて識別を行う。また、より柔軟な認識を行うために、競合層において部分特徴間で対応のとれないノードを消去する。シミ\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e原稿種別: \u003c\/strong\u003e日本語\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003ePDFファイルサイズ: \u003c\/strong\u003e378 Kバイト\u003c\/p\u003e","brand":"IEEJ-PDF","offers":[{"title":"PDFダウンロード（一般価格440円\/会員価格220円） \/ A4 \/ 2","offer_id":46395731509487,"sku":"IEEJ-ZT013031-PDF","price":440.0,"currency_code":"JPY","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0718\/9512\/2159\/files\/IEEJ-PDF_3d11a0a3-8e50-4102-9796-cdc6c6be96e1.png?v=1744787472","url":"https:\/\/ieej.bookpark.ne.jp\/products\/ieej-zt013031","provider":"電気学会 電子図書館","version":"1.0","type":"link"}