クラスタリングによる視点に不変なパターン認識の学習

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Summary, etc.：: 近年，情報化社会の進展に伴って様々な分野で高度な情報処理が求められるようになり，パターン認識技術への要求が高まっている。その中でも視覚情報に基づく認識処理は，今後，更に重要になってくるものと思われる。視覚情報に基づく物体認識においては，視点の変化に伴う画像の変化によらずに個々の物体を識別する機能が求...

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目次 1 序論 2 クラスメンバシップフィードバックをもつマルチモーダルパターン識別器 3 メンバシップフィードバックによる文脈伝搬 4 時間的な文脈に基づく視点に不変なパターン認識器の学習 5 グラフスペクトル法による逐次ファジークラスタ抽出 6 点パターンマッチングに基づく平面物体の視点に不変な認識 7 結論

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Material Type: 博士論文
Title: クラスタリングによる視点に不変なパターン認識の学習
Author/Editor: 井上, 光平
Author Heading: 井上, 光平イノウエ, コウヘイ
Publication Date: 2000-03-17
Publication Date (W3CDTF): 2000-03-17
Degree grantor/type: 九州芸術工科大学
Date Granted: 2000-03-17
Dissertation Number: 甲第43号
Degree Type: 博士（工学）
DOCTOR OF ENGINEERING
Text Language Code: jpn
Target Audience: 一般
DOI: 10.11501/3168354
Access Restrictions: インターネット公開
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https://dl.ndl.go.jp/info:ndljp/pid/3168354
Data Provider (Database): 国立情報学研究所 : 学術機関リポジトリデータベース（IRDB）（機関リポジトリ）
https://irdb.nii.ac.jp
Original Data Provider (Database): 九州大学 : 九州大学学術情報リポジトリ