帰納学習によるしわ画像の分類規則の生成

概要

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多くの分野で計算機を使った画像処理が利用され, 画像における状況を計算機によって自動的に判断させるということは重要であり, 人間の画像判断と同じまたは, それ以上の処理を行なわせる事が求められている. このような状況の中で, 人の皮膚のしわ画像に対しては一般に知られている手法が細かい点で適用できない場合がある. また, 当画像に対する細かな解析は, あまり行なわれてきていない. そこで, 画像処理の手法の拡張を行ない, 当画像における, 特徴の抽出を行なう方法を示す. さらに, 多くの画像の情報から必要な情報が何であるかという判断は難しい. そこで, 必要なデータのみを残して分類することが重要と考え, 帰納学習を用いることによって, 多くの得られた画像データの規則性を発見し, 分類する手法を示す. 画像処理による特徴抽出と帰納学習による分類を融合したシステムとして, この手法および利点を示す. 本稿では, 以前に提案したシスデムから, しわの状態をより忠実に表した学習データを得るための画像処理の拡張を行ない, さらにサンプルデータを増やしている. これにより, より信頼性の高い分類ルールの生成を行なうことが可能になっている. 本システムの概要を図1に示す.[figure]
一般社団法人情報処理学会の論文
1994-03-07

帰納学習によるしわ画像の分類規則の生成

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