著者

福見 稔 赤松 則男

出版者

一般社団法人電子情報通信学会

雑誌

電子情報通信学会技術研究報告. CST, コンカレント工学

巻号頁・発行日

vol.98, no.371, pp.1-8, 1998-10-29

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本稿では, 進化的アルゴリズムによりニューラルネットワークの構造を縮小化し, その構造から論理関数を抽出する方法について述べている.本稿で使用する進化的アルゴリズムはランダム探索法であるが, 決定論的変異を含むことにより進化の速度が速くなっている.また, ニューラルネットワーク中間層は, 2値出力を生成するニューロンモデルを採用した場合と通常のシグモイド型出力を生成するニューロンを採用した場合の両方を検討する.そして, この両方のネットワークに対して進化的に構造を獲得する学習を行い, 進化学習の速度と容易さ, 進化学習における条件, 学習後のルール化手法, 抽出されたルール, などの比較を行う.どちらのニューロンモデルを用いても, 菖蒲データの分類において, 100%の識別精度を維持した状態での簡単なルール抽出が可能である事を示す.

著者

川崎 博志 満倉 靖恵 福見 稔 赤松 則男

出版者

一般社団法人電子情報通信学会

雑誌

電子情報通信学会技術研究報告. NC, ニューロコンピューティング (ISSN:09135685)

巻号頁・発行日

vol.104, no.140, pp.77-80, 2004-06-18

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近年の情報化社会において,音声圧縮は重要な技術の一つである。これまでにも音声圧縮の方法が数多く提案されているが,これらはいずれも10分の1から20分の1程度である。またこれらに伴って圧縮された音声や画像を配信する会社においては,圧縮率が高ければ高いほどダウンロードにかかる時間が削減できるため,圧縮率の向上は非常に有効である。本稿では,これまでに提案されている方法と比較し,提案した手法の有効性を検証する。さらに,比較実験として,ニューラルネットワークを用いた方法を挙げ,その比較を行なった。

著者

野中 俊宏 菊地 真美 赤松 則男

出版者

一般社団法人電子情報通信学会

雑誌

電子情報通信学会技術研究報告. HIP, ヒューマン情報処理 (ISSN:09135685)

巻号頁・発行日

vol.100, no.139, pp.7-12, 2000-06-16

被引用文献数

1

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本稿では, 高感度の電子ペンによって得られる一次元の筆圧情報に基づく, オンライン署名照合の一手法について述べる.提案するシステムではタブレットを使用しないため, 紙の上に通常のペンで文字を書く場合とほぼ同じ条件でデータを採取することができ, 比較的安定した情報を得ることができる.照合プロセスは2段階で構成される.第1段階では, パラメータ的手法を用いて署名データをストローク単位で対応付け, 明らかな偽筆を棄却する.第2段階では, 対応付けられた領域ごとに関数的手法による照合を行う.被験者31名から得た真署名775個, 偽署名1085個について個人認証実験を行った結果, 等誤り率11.1%が得られた.

著者

長山 格 赤松 則男

出版者

一般社団法人電子情報通信学会

雑誌

電子情報通信学会論文誌. D-II, 情報・システム, II-情報処理 (ISSN:09151923)

巻号頁・発行日

vol.80, no.12, pp.3127-3138, 1997-12-25

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文字認識において, 文字輪郭はしばしば用いられる重要な特徴であり, その抽出には輪郭の追跡処理や微分オペレータ等の n×n マスクによるフィルタ処埋が用いられる. しかし, これらの処理には多くの演算が必要であり, 特に大容量画像や大量の画像を処理する場合は処理時間が長くなる要因となる. これに対して本論文では, フィルタ演算を用いることなく高速に文字画像の輪郭を抽出する手法 (DTB; Double-Threshold Binarization) を提案する. すなわち, 濃淡画像として得られる文字画像の濃度こう配に注目し, 異なる二つのしきい値による2値化処埋と XOR 演算により文字輪郭を簡単に抽出することができる. 二つのしきい値を決定する方法としてニューラルネットワークを応用する. DTBの実際的な評価を行うため, ノイズが混在する手書き郵便番号画像に適用し, 輪郭追跡法および微分オペレータ, Sobel オペレータ等の従来用いられている輪郭抽出フィルタと比較検討した. その結果, 処理の高速性, ノイズに対する頑健性, および抽出された文字輪郭の品質などの点において DTB の特長が明らかになった. 更に, より高速な処理を実現するために提案手法の高速化アルゴリズムを示し, 従来手法と比較して最大1/20以下の処理時間で文字輪郭の抽出が可能であることを示す.