著者

新地 辰朗 西村 治彦 北添徹郎

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

情報処理学会論文誌 (ISSN:18827764)

巻号頁・発行日

vol.42, no.6, pp.1592-1600, 2001-06-15

被引用文献数

5

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鳥,魚,バクテリアなどにみられるように,動物の群行動には全体の動きを統率する特別な個体が存在しなくても,全体に自律的な挙動が創発されるものがある.本研究では,生態観測結果に基づく魚の行動モデルに従う魚群行動をコンピュータ上に再現し,そこでの広い範囲に及ぶ群行動の特徴を分析する.各尾の位置座標を成分とする時系列データに対してフラクタル解析を適用した結果,軌跡の粗視化パターンの形状比較から視覚的にとらえられる挙動性質をフラクタル次元として定量的に評価することができた.このことは,実際の観測実験においても長時間にわたる観測データが必要であり,その全体の評価を通して動物行動の理解が進むことを示唆している.Some of animals such as birds, fish, bacteria and so on show aggregate movements.These animals' behaviors are autonomous and they will be emerged in spite of the absence of a consistent leader for the entire system. In this study, we simulate fish school movements based on the observation data of real fish movements and try to analyze the characteristics of the autonomous behaviors. With the fractal analyses to the time series of the fish school coordinates, we could quantitatively evaluate the complexity, shown in the visual comparison of trail patterns, as the fractal dimensions. This study suggests the necessity of analyses with the long time observation data to understand further real animals' movements.

著者

北添徹郎 金星一 市来 知幸

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

情報処理学会研究報告音声言語情報処理(SLP) (ISSN:09196072)

巻号頁・発行日

vol.1999, no.14, pp.25-30, 1999-02-05

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奥行き知覚のメカニズムとして知られているステレオビジョン神経回路方程式を用いて音声認識への適用を試みる。数年前ラインマンおよびハーケンにより提案され、最近本研究室で発展させられた競合と協調によるステレオビジョン神経回路を用いる。我々は、各音韻の特徴量が脳に蓄積されており、入力音声がそれらと比較され、音声認識を行なっていると考える。本研究では24セットの音韻のシミラリティを求め、その上位5つの音韻のみを最終的な候補として、ステレオビジョン神経回路方程式にかける。その結果、216単語データベースにおいては78.05%、240単語データベースにおいては78.94%という音韻の認識率が得られ、HMMによる認識率、各71.56%と72.37%を上回る結果を得た。The stereo vision neural-net equations, known to process a depth perception, are applied to speech recognition. We use a recently developed three layered neural net (TLNN) equations with competition and cooperation for stereo vision. We use a Gaussian PDF to represent memorized data of each phoneme in our memory, and the similarities of an input phoneme with respect to the memorized ones were calculated. The TLNN equations are applied to the similarities with best 5 hypotheses among 24 kinds of phonemes. The average rates for speaker independent recognition are 78.05 % for 216 word database and 78.94 % for 240 word data base by TLNN equations which are compared to 71.56 % and 72.37 % by Hidden Markov Model(HMM), respectively.