研究テーマの詳細

ニューラルネットワークの応用

世間一般では、ニューラルネットワークのパターン認識への応用について、 大規模・複雑な識別関数を構成するアプローチが普通であるが、このアプローチには疑問がある。 われわれは、むしろ問題を局所化し、小規模な問題に適用すべきであると考える。 特に、従来手法では困難であった微妙な特徴の抽出には有望と考えた。 しかし、この着眼点では、あまり研究は進んでいない。

Hopfield 型ネットワークを用いた顔認識の研究では多少成果が出ている。

最近は、 HMM (Hidden Markov Model) や SVM (Support Vector Machines) の 手書き文字認識への応用にも着目している。

参考文献

1. H. Miyao and Y. Nakano; A Neural Network Approach for Feature Extraction of Character Patterns, Proceedings of 8th Scandinavian Conference on Image Analysis, pp.609-616 (1993)
2. F. Nakane, H. Miyao and Y. Nakano; A Feature Extraction and Identification of Corners Using Neural Networks, Proceedings of IWFHR, pp.20-27 (1994)
3. 西村広光、堤正義、丸山稔、宮尾秀俊、中野康明; 画像連結方向成分を利用した方向性 HMM オフライン文字認識, 情報処理学会論文誌, 43 [12], pp.4051-4058 (2002)
4. 丸山健一、丸山稔、宮尾秀俊、中野康明; SVM を用いた高累積正解率を持つ多クラスパターン識別, 情報処理学会論文誌, 44 [8], pp.2270-2273 (2003)

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First Written Before January 10, 1995
Transplanted to KSU Before May 16, 2003
Transplanted to So-net May 4, 2005
Last Update July 11, 2005