| 講演抄録/キーワード |
| 講演名 |
2016-10-20 16:10
構成性システムとその手書き文字認識への応用について ○伊達 章・窪田 光・山田雄輔(宮崎大) PRMU2016-94 |
| 抄録 |
(和) |
S. Geman の構成性システム(Composition Systems)を紹介し,それを手書き文字認識への応用した Huang (2001) を追実験した結果を紹介する.このシステムは,画像理解にも使える確率的生成モデルであり,「物事をできるだけひとまとめにして解釈しよう」とする人のパターン認識に顕著な性質を,確率分布を用い数学的に定式化したものである.有望な手法であるが,未だ広く使われるには至っていない.このことについても考察する. |
| (英) |
Most of the pattern recognition methods currently used in the real world application are statistical ones, such as feedforward neural networks, Markov random fields while syntactical or grammatical approaches are not exploited. Since current generation feedforaward neural networks are expected not to be able to learn the underlying structure of the outer world, we believe that grammatical approach is promising. S. Geman et al.(1998) developed mathematical foundations of composition systems. Compositionality is with re-usability and hierarchy, and we see it everywhere (e.g. vision, natural language). Here we illustrate the composition systems and the experiments we did with hand-written character. |
| キーワード |
(和) |
構成性システム / 階層性 / 部分と全体 / 知識表現 / 確率的生成モデル / / / |
| (英) |
Composition Systems / Reusable Parts / Part-Whole Hierarchy / Generative Models / / / / |
| 文献情報 |
信学技報, vol. 116, no. 259, PRMU2016-94, pp. 19-24, 2016年10月. |
| 資料番号 |
PRMU2016-94 |
| 発行日 |
2016-10-13 (PRMU) |
| ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
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PRMU2016-94 |