領域分割に関する一手法 : ニューラルネットワークの応用
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概要
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一般に画像認識では特徴抽出処理の結果を基に識別処理を行うため,特徴抽出処理では高精度な結果が求められる.領域分割はしばしば用いられる特徴抽出処理の一つであるが,屋外情景などの画像を対象とした場合,従来の手法では小領域を多数生成してしまうなどの問題がある.本論文では誤差逆伝播学習を行う階層型ニューラルネットワークを用いた領域分割法を提案する.ネットワークは併合型のアルゴリズムで得られた領域分割画像の隣接する領域の併合判定に用いる.本手法は併合・分割の二つのステップに分かれており,これらを繰り返すことで処理を進める.またネットワーク出力を基にした領域の併合法として,逐次的手法とシミュレーテッドアニーリングによる手法の二通りを提案する.さらにカラーの屋外情景画像を用いた実験を行い,両手法の効果を比較する.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1993-12-16
著者
-
大城 英裕
大分大学工学部
-
安東 孝信
大分大学工学部
-
賀川 経夫
大分大学工学部
-
遠藤 勉
大分大学工学部
-
賀川 経夫
大分大学工学部知能情報システム工学科
-
安東 孝信
大分大学工学部知能情報システムエ学科
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