抄録
人間の視細胞には，単純型細胞，複雑型細胞，超複雑型細胞が存在し，視覚構造を表現するモデルとしてガボール関数がある．ガボール関数の受容野構造を導入したTAM(Topographic Attentive Mapping)ネットワークが提案されている．TAMネットワークは，共振学習とビジランス機能を持ち，パターン認識において有効である．しかし，視細胞の神経節細胞では，ガボール反応による多層構造によって対象画像の方向性を識別しているのに対して，TAMネットワークでは入力層が単層であり．特に回転性をもつ文字に対する認識率が低い．本研究では，回転文字の方位選択性を確保する新たな4種類の受容野構造を提案する．具体的には，視野占有型受容野構造，反復受容野構造，方位ベクトル型受容野構造，反復方位ベクトル型受容野構造の4種類を提案する．また，ここでは，これらの構造の比較検討を行い，アルファベットの文字認識に適用して有用性を検討する．
