人間の感覚を実現する「新しい類似性尺度」を用いた
音響認識・画像認識システムの開発

人間の感覚を実現する
「新しい類似性尺度」を用いた
音響認識・画像認識システムの開発

新しい類似性尺度(形状距離Geometric Distance)は、文字や声紋など、2つのパターン間の類似の程度を距離値として数値化します。

人間や犬猫などの動物は、視覚や聴覚において「類似の感覚」を保有しています。
この「類似の感覚」を数学的アルゴリズム(類似性尺度)により実現することは、コンピュータの知能化において重要な課題です。

多くの場合、類似性尺度は2つのパターン間の「距離」として測られます。
類似性尺度は次のように機能します。
文字や声紋などのパターンについて、人間が「2つのパターンは似ている」と感じるときコンピュータソフトウェアが小さな数値を出力し、「2つのパターンは似ていない」と感じるとき大きな数値を出力します。

音響認識・画像認識では、PCメモリに予め格納された既知のスペクトル(または画像)を標準パターンと呼び、比較される未知のスペクトル(または画像)を入力パターンと呼びます。
標準パターンと入力パターン間の類似の程度は類似性尺度を用いて数値化されます。
標準パターンと入力パターンが類似しているときは、これら2つのパターンは同じカテゴリに属すると考え、入力パターンが認識されます。

適用分野 :
異音検出、音声認識、画像認識、ディープラーニングの畳み込み、野生動物の鳴き声検出

当社は、GD Similarity として形状距離を製品化しました。

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