| 演題番号 | 3F8-2 |
|---|---|
| 題目 | 自己増殖型ニューラルネットワークとDTWを用いた頑健な時系列パターンの認識 |
| 著者 | 岡田 将吾 (東京工業大学 知能システム科学専攻) 阿部 冬馬 (東京工業大学 工学部 情報工学科) 吉野 弘規 (東京工業大学 知能システム科学専攻) 長谷川 修 (東京工業大学 大学院理工学研究科 像情報工学研究施設) |
| 時間 | 6月22日(金) 14:50〜15:10 |
| 概要 | 本研究ではDTWと自己増殖型ニューラルネットワークを用いた、時系列パターンの学習モデルを提案する。また音素データと動画像データを用いて識別実験を行い、提案手法が従来手法に比べて、頑健な認識精度をもつことを検証する。 |
| 論文 | PDFファイル |