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本研究による成果は以下の7つに分けることができる。
1)ファジィ推論ニューラルネットワークを用いた画像の認識と理解に関する研究 本研究では、優れた学習機能を持つニューラルネットワークと、ルール記述に優れたファジィを用いて画像認識および解釈を行う新しい手法を提案した。提案システムは、領域分割過程、画像認識過程、画像解釈過程の3過程から構成されている。計算機実験を行った結果、71.9%に相当するピクセルにおいて人間と認識結果が一致し、また良好な解釈結果が得られる事を確認した。
2)位置関係を考慮した風景画像の認識 人間が画像の認識を行なう際には各対象の情報のみならず、周囲の情報も考慮に入れている。本研究では、学習により画像の絶対的な情報に加え、さらに周囲の状況という相対的な情報を用いて画像認識を行うシステムを提案した。
3)仮説検証による風景画像の認識 画像から得られる情報から感性的な情報を推論し(仮説)、その推論した結果をフィードバックする(検証)ことにより認識性能の向上に成功した。
4)視覚システムに基づく動物体認識ニューラルネットワーク 生体の視覚システムの有する特長をできるだけ考慮に入れ、動きと形状から物体を認識する新しいニューラルネットワークを提案した。
5)3次元物体認識のための並列階層型ニューラルネットワーク ネオコグニトロンで用いられている構造と双方向的な反復の考え方に基づく新しい視覚システムモデルを提案した。
6)カオスアナログ連想メモリ 高度なレベルでの情報処理には記憶機能は不可欠である。高次な画像認識・理解をめざしてニューラルネットワーク形式の連想記憶モデルの提案を行った。
7)文章概念記憶ニューラルネットワーク 人間の高度知的活動である思考や類推などは言語を中心に行われている。画像理解の後は、言語の扱いが不可欠であり、上記の新しいニューラルネットワークを提案した。
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