モルフォロジーにおける構造要素の GA による最適化とテクスチャ解析への適用
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概要
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本研究の目的は, モルフォロジーで定義された画像処理に対し, その処理目的に最適な構造要素を求める手法の獲得である. これまで, Simulatied Annealing を用いて構造要素の最適化を試みたが, 対象画像が濃淡画像の場合, 構造要素の取り得るパターンの多さから, 構造要素のモデル化を行なう必要があった. そのため, 複雑な形状の構造要素を得ることができず, 目的の処理結果を得るには充分ではなかった. そこで本研究では,Genetic Algorithm を用いて複雑な形状の最適構造要素の設計を試みる. また, 処理目的をパターンスペクトルに基づくテクスチャ解析とし, 構造要素の最適化により, その高精度化を計る. 特に顔画像の表情解析ヘ適用し, その妥当性を確かめる.
- 社団法人情報処理学会の論文
- 1998-01-22
著者
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