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アイテム
並列型多層ニューラルネットワークによる色識別モデル
https://kougei.repo.nii.ac.jp/records/209
https://kougei.repo.nii.ac.jp/records/209eea48a68-e5d2-4e23-9a6b-a9ce3080ac07
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
KJ00001511984.pdf (851.4 kB)
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| Item type | [ELS]紀要論文 / Departmental Bulletin Paper(1) | |||||
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| 公開日 | 2017-04-21 | |||||
| タイトル | ||||||
| タイトル | 並列型多層ニューラルネットワークによる色識別モデル | |||||
| タイトル | ||||||
| タイトル | A Color Discrimination Model using Parallel Multi Layers Newral Net | |||||
| 言語 | en | |||||
| 言語 | ||||||
| 言語 | jpn | |||||
| 資源タイプ | ||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 | |||||
| 資源タイプ | departmental bulletin paper | |||||
| 雑誌書誌ID | ||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||
| 収録物識別子 | AN00159741 | |||||
| 論文名よみ | ||||||
| タイトル | ヘイレツガタ タソウニューラルネットワーク ニ ヨル イロシキベツ モデル | |||||
| 著者 |
河合, 雅仁
× 河合, 雅仁× 金子, 由美子× 飯塚, 昌之× KAWAI, Masayoshi× KANEKO, Yumiko× IIZUKA, Masayuki |
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| 著者所属(日) | ||||||
| 東京工芸大学工学部大学院工学研究科電子工学専攻 | ||||||
| 著者所属(日) | ||||||
| 日本テキサス・インスツルメンツ(株)ASP事業部 | ||||||
| 著者所属(日) | ||||||
| 東京工芸大学工学部電子工学科 | ||||||
| 記事種別(日) | ||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||
| 内容記述 | 論文 | |||||
| 記事種別(英) | ||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||
| 内容記述 | Article | |||||
| 抄録(英) | ||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||
| 内容記述 | The aim of this work is to implement the human color discrimination system using neural network simulation. ln consideration of human biological system, our model is based on the following four points ; 1 : There are three kinds of cones and one rod in human retina. 2 : The cones and rod are linked at holizontal cell. 3 : The man percieves the colors categolically. 4 : The adaptation system which adjusts the sensitivity of cones and rod plays the important role in the process of human color perception. We have developped a new type neural network named paralell Multi Layers Neural Network which consists of two inputs and two first hidden layers such as paralelle line. These two lines connect at the second hidden layer. In the simulation. spectral reflectance distribution of color tips was used as input signal, and for teacher signal, the Japan Industrial Standard (JIS) No. Z8102 : Names of Non-Luminous Objects Colors was used. For learnning algorithm of this network, backpropagation method was chosen. After learnning, this network can discriminate more than 10 pairs of spectral reflectance distribution and corresponding name of JIS Z8102. | |||||
| 書誌情報 |
東京工芸大学工学部紀要 en : The Academic Reports, the Faculty of Engineering, Tokyo Polytechnic University 巻 15, 号 1, p. 88-98, 発行日 1992 |
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| 表示順 | ||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||
| 内容記述 | 8 | |||||
| アクセション番号 | ||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||
| 内容記述 | KJ00001511984 | |||||
| ISSN | ||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||
| 収録物識別子 | 03876055 | |||||
