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図書

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畔柳功芳, 塩谷光執筆
出版情報: 東京 : コロナ社, 1994.10  x, 264p ; 22cm
シリーズ名: 電子情報通信学会大学シリーズ / 電子情報通信学会編 ; F-1
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図書

東工大
目次DB

図書
東工大
目次DB
小川英光編著 ; 電子情報通信学会編
出版情報: 東京 : 電子情報通信学会 , 東京 : コロナ社 (発売), 1994.2  vi, 185p ; 22cm
所蔵情報: loading…
目次情報: 続きを見る
第1章 序論
   1.1 はじめに 1
   1.2 良い問題とは 3
   1.3 良い問題を作るために 5
第2章 パターン認識・理解の基礎
   2.1 はじめに 11
   2.2 パターン認識とそのモデル 12
    2.2.1 統一的認識モデル 12
    2.2.2 多重分解能原理と状況依存型位相 14
    2.2.3 柔らかな情報処理 15
    2.2.4 認識・理解のモデルに関する問題 18
    2.2.5 不完全設定問題の科学的取扱い 20
   2.3 統計的パターン認識 21
    2.3.1 ベイズ推定によるパターン認識 21
    2.3.2 統計的パターン認識と多変量解析 24
   2.4 識別機械 26
    2.4.1 識別関数族の構造解明 26
    2.4.2 識別関数族の近似問題 28
   2.5 学習 29
    2.5.1 学習のパラダイム 29
    2.5.2 不良設定問題の正則化と学習モデル 32
    2.5.3 最適学習教材の設計法 36
    2.5.4 逐次学習法における極小値問題 37
    2.5.5 相互結合型神経回路網の学習問題 38
    2.5.6 自己組織化問題 40
    2.5.7 機械学習と学習意欲 41
   2.6 識別対象そのものに関する問題 42
    2.6.1 エッジ特徴の優位性問題 42
    2.6.2 文字らしさ・音声らしさの特徴づけ 43
    2.6.3 階層的2次元ラベル付け問題 46
    2.6.4 視覚の理論 47
第3章 音声の認識・理解
   3.1 はじめに 54
   3.2 現在の研究のアプローチの発展としての課題 55
   3.3 今後の新しい発想に基づく課題 59
    3.3.1 対話音声の認識・理解 59
    3.3.2 学習方式 61
    3.3.3 音声処理と言語処理の統合モデル 61
    3.3.4 音声認識・理解システムのアーキテクチャ 62
    3.3.5 音声認識・理解システムの評価法 62
    3.3.6 人間に学ぶ 63
   3.4 今後挑戦すべき個別課題の例 67
    3.4.1 音声と雑音の分離 67
    3.4.2 音声現象と識別学習の利用 71
    3.4.3 ディクテーションマシンの実現法 74
    3.4.4 実時間音声会話娯楽システムの構築 78
    3.4.5 音声認識と自然言語処理との融合 80
    3.4.6 話者認識技術 83
    3.4.7 音声言語の識別 85
    3.4.8 感性情報の認識と処理 88
   3.5 むすび 90
第4章 文字・文書の認識.理解
   4.1 はじめに 92
   4.2 現状の認識と課題 93
    4.2.1 従来技術の到達点と問題点 93
    4.2.2 挑戦すべき課題 96
   4.3 視覚心理から見た文字認識 97
    4.3.1 背景 97
    4.3.2 問題 99
   4.4 文字概念の獲得 100
    4.4.1 背景 100
    4.4.2 問題 101
    4.4.3 意義 103
   4.5 文字変形モデル 104
    4.5.1 背景 104
    4.5.2 問題 106
    4.5.3 意義 109
   4.6 確実な棄却 110
    4.6.1 背景 110
    4.6.2 問題 113
    4.6.3 意義 113
   4.7 文字分離 115
    4.7.1 背景 115
    4.7.2 問題 116
    4.7.3 意義 118
   4.8 文字品質および認識系の評価 118
    4.8.1 背景 118
    4.8.2 問題 119
    4.8.3 意義 122
   4.9 認識カテゴリーの拡大と辞書作成 122
    4.9.1 背景 122
    4.9.2 問題 127
    4.9.3 意義 127
第5章 画像の認識・理解
   5.1 はじめに 130
   5.2 画像の認識・理解における課題 131
    5.2.1 パターン認識全体に関わる問題 131
    5.2.2 画像の認識・理解-定義と特色 132
   論点1 画像処理と知識と意味 136
    5.2.3 「パターン」および「パターン理解」のモデル 139
    5.2.4 セグメンテーション 140
   論点2 セグメンテーション 142
    5.2.5 パターンの記述 148
   論点3 画像認識におけるアルファベット 150
    5.2.6 知識・情報の計量および手法の評価 152
   論点4 アルゴリズム評価,知識評価 153
    5.2.7 問題点の統合 157
   5.3 具体的な問題の例 158
    5.3.1 顔画像の認識-統合型問題の例 158
    5.3.2 2次元パターンの部分マッチング-機能固定型の問題の例 162
   5.4 補足的解説 164
    5.4.1 画像メディアの性質と認識・理解のモデル 164
    5.4.2 ヒューマンマシン協調における認識 167
    5.4.3 認識手法 168
    5.4.4 画像情報における次元の格差 171
   5.5 むすび 172
付録 パターン認識・理解の諸問題研究会委員一覧 176
人名索引 178
事項索引 179
第1章 序論
   1.1 はじめに 1
   1.2 良い問題とは 3
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