考察：「ＡＳＡＭとインデックス」

　日本に苦しい状況が続いていますが、頑張らねばと思います。私は私の使命を果たしていくことが重要と思います。ということで、画像認識技術若葉を考えています。

　

　画像認識システム若葉の知識は次のような形式をしています。画像解析の基盤は線分なので線分の属性とか、線分間の２項関係が知識の基本になっています。

(pattern,id=line_name00;

(position,case=up,distantValue=6.3,distant=middle;line_name01)

(position,case=down,distantValue=3.3,distant=middle;line_name02)

(attribute,id=line_name01;(lengthValue=2.0)(curvatureValue=1.0))

　

)

この知識のイメージは次のようです。

　若葉の画像認識はこの知識で、入力イメージから得た線分群の中をマッチングしていき、全線分の間の２項関係を確認していくことで行います。２項関係が満額の時もっとも高い確信度でそのときの知識が支持されることになります。線分を連結して一つと考えるか、一つの線分を分離して考えるかの試行錯誤も行います。試行錯誤を行うと、ペナルティマークを付けて、評価を信頼できるようなものにしていきます。

　

　pattern命令が複数集まってモデルを作るわけですが、人体とかの大きなモデルは顔とか、耳とかの部分モデルからも成り立っています。モデルは構造を持つわけです。また、画像の重なりなどの解析もしなくてはなりませんから、部分パターンというものを切り出して、マッチングしていくことも重要な技術になります。モデルから、部分モデルを切り出したり、部分から全体モデルを作っていくことも必要です。その派生モデルと元のモデルとの関係というか連想関係をインデクスで保持していくことも可能ですが、全くインデックスを持たずにＡＳＡＭで連想させることも可能です。学習機構の負担はＡＳＡＭも方が少ないでしょう。ＡＳＡＭとインデックスのどちらの技術を使っていくかは、効率の問題、人工知能への向かい方によって決まってくるものだと思います。

　

　ということで、なんとしても鉄腕アトムに近づいていかねばと思うこの頃です。原発事故もアトムがあればたいしたものではなくなるから。