JP6763408B2 - 情報処理装置、情報処理方法、及び、プログラム - Google Patents
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Description
はじめに、本発明の第1の実施形態における学習装置100の構成を説明する。
次に、本発明の第2の実施の形態について説明する。
特定のパターン変動を含む、学習対象のパターン集合に対して、処理後の前記特定のパターン変動の大きさが異なるような複数の前処理を行う前処理手段と、
前記複数の前処理の各々について、当該前処理後の前記特定のパターン変動の大きさに応じたロバスト性を持つニューラルネットワークのネットワーク構造を決定するネットワーク構造決定手段と、
前記複数の前処理の各々について、当該前処理後のパターン集合を用いて、当該前処理に対応するネットワーク構造のニューラルネットワークを学習するネットワーク学習手段と、
を備える情報処理装置。
さらに、前記複数の前処理の各々について、当該前処理後のパターン集合の前記特定のパターン変動の大きさを推定する、変動推定手段を備える、
付記1に記載の情報処理装置。
前記パターン集合に含まれるパターンは画像であり、前記特定のパターン変動は画像の位置ずれである、
付記1または2に記載の情報処理装置。
前記パターン集合に含まれるパターンは画像であり、前記特定のパターン変動は画像の輝度変化である、
付記1または2に記載の情報処理装置。
さらに、認識対象のパターンに対する前記複数の前処理の各々の処理後のパターンを、当該前処理に対して学習されたニューラルネットワークを用いて認識することにより、前記認識対象のパターンの認識を行う、認識手段を備える、
付記1乃至4の内のいずれか一つに記載の情報処理装置。
特定のパターン変動を含む、学習対象のパターン集合に対して、処理後の前記特定のパターン変動の大きさが異なるような複数の前処理を行い、
前記複数の前処理の各々について、当該前処理後の前記特定のパターン変動の大きさに応じたロバスト性を持つニューラルネットワークのネットワーク構造を決定し、
前記複数の前処理の各々について、当該前処理後のパターン集合を用いて、当該前処理に対応するネットワーク構造のニューラルネットワークを学習する、
情報処理方法。
さらに、前記複数の前処理の各々について、当該前処理後のパターン集合の前記特定のパターン変動の大きさを推定する、
付記6に記載の情報処理方法。
前記パターン集合に含まれるパターンは画像であり、前記特定のパターン変動は画像の位置ずれである、
付記6または7に記載の情報処理方法。
さらに、認識対象のパターンに対する前記複数の前処理の各々の処理後のパターンを、当該前処理に対して学習されたニューラルネットワークを用いて認識することにより、前記認識対象のパターンの認識を行う、
付記6乃至8の内のいずれか一つに記載の情報処理方法。
コンピュータに、
特定のパターン変動を含む、学習対象のパターン集合に対して、処理後の前記特定のパターン変動の大きさが異なるような複数の前処理を行い、
前記複数の前処理の各々について、当該前処理後の前記特定のパターン変動の大きさに応じたロバスト性を持つニューラルネットワークのネットワーク構造を決定し、
前記複数の前処理の各々について、当該前処理後のパターン集合を用いて、当該前処理に対応するネットワーク構造のニューラルネットワークを学習する、
処理を実行させるプログラムを格納する、コンピュータが読み取り可能な記録媒体。
さらに、前記複数の前処理の各々について、当該前処理後のパターン集合の前記特定のパターン変動の大きさを推定する、
処理を実行させる付記10に記載のプログラムを格納する、コンピュータが読み取り可能な記録媒体。
前記パターン集合に含まれるパターンは画像であり、前記特定のパターン変動は画像の位置ずれである、
付記10または11に記載のプログラムを格納する、コンピュータが読み取り可能な記録媒体。
さらに、認識対象のパターンに対する前記複数の前処理の各々の処理後のパターンを、当該前処理に対して学習されたニューラルネットワークを用いて認識することにより、前記認識対象のパターンの認識を行う、
処理を実行させる付記10乃至12の内のいずれか一つに記載のプログラムを格納する、コンピュータが読み取り可能な記録媒体。
101 CPU
102 記憶デバイス
103 入出力デバイス
104 通信デバイス
110 学習パターン記憶部
120 前処理部
130 ロバスト性制御部
131 変動推定部
132 ネットワーク構造決定部
140 ネットワーク学習部
150 ネットワーク統合部
160 ネットワーク記憶部
170 認識対象パターン記憶部
180 認識部
201 パターン
202 パターン
210 ネットワーク構造
220 ニューラルネットワーク
230 統合ニューラルネットワーク
251 パターン
252 パターン
260 認識結果
Claims (10)
- 特定のパターン変動を含む、学習対象のパターン集合に対して、処理後の前記特定のパターン変動の大きさが異なるような複数の前処理を行う前処理手段と、
前記複数の前処理の各々について、当該前処理後の前記特定のパターン変動の大きさに応じたロバスト性を持つニューラルネットワークのネットワーク構造を決定するネットワーク構造決定手段と、
前記複数の前処理の各々について、当該前処理後のパターン集合を用いて、当該前処理に対応するネットワーク構造のニューラルネットワークを学習するネットワーク学習手段と、
を備える情報処理装置。 - さらに、前記複数の前処理の各々について、当該前処理後のパターン集合の前記特定のパターン変動の大きさを推定する、変動推定手段を備える、
請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記パターン集合に含まれるパターンは画像であり、前記特定のパターン変動は画像の位置ずれである、
請求項1または2に記載の情報処理装置。 - 前記パターン集合に含まれるパターンは画像であり、前記特定のパターン変動は画像の輝度変化である、
請求項1または2に記載の情報処理装置。 - さらに、認識対象のパターンに対する前記複数の前処理の各々の処理後のパターンを、当該前処理に対して学習されたニューラルネットワークを用いて認識することにより、前記認識対象のパターンの認識を行う、認識手段を備える、
請求項1乃至4の内のいずれか1項に記載の情報処理装置。 - コンピュータに具備された前処理手段が、特定のパターン変動を含む、学習対象のパターン集合に対して、処理後の前記特定のパターン変動の大きさが異なるような複数の前処理を行い、
前記コンピュータに具備されたネットワーク構造決定手段が、前記複数の前処理の各々について、当該前処理後の前記特定のパターン変動の大きさに応じたロバスト性を持つニューラルネットワークのネットワーク構造を決定し、
前記コンピュータに具備されたネットワーク学習手段が、前記複数の前処理の各々について、当該前処理後のパターン集合を用いて、当該前処理に対応するネットワーク構造のニューラルネットワークを学習する、
情報処理方法。 - さらに、前記コンピュータに具備された変動推定手段が、前記複数の前処理の各々について、当該前処理後のパターン集合の前記特定のパターン変動の大きさを推定する、
請求項6に記載の情報処理方法。 - 前記パターン集合に含まれるパターンは画像であり、前記特定のパターン変動は画像の位置ずれである、
請求項6または7に記載の情報処理方法。 - さらに、前記コンピュータに具備された認識手段が、認識対象のパターンに対する前記複数の前処理の各々の処理後のパターンを、当該前処理に対して学習されたニューラルネットワークを用いて認識することにより、前記認識対象のパターンの認識を行う、
請求項6乃至8の内のいずれか1項に記載の情報処理方法。 - コンピュータに、
特定のパターン変動を含む、学習対象のパターン集合に対して、処理後の前記特定のパターン変動の大きさが異なるような複数の前処理を行い、
前記複数の前処理の各々について、当該前処理後の前記特定のパターン変動の大きさに応じたロバスト性を持つニューラルネットワークのネットワーク構造を決定し、
前記複数の前処理の各々について、当該前処理後のパターン集合を用いて、当該前処理に対応するネットワーク構造のニューラルネットワークを学習する、
処理を実行させるプログラム。
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