緩和型神経回路モデルによる図形分節候補抽出
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概要
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図形を虚心に見たとき、それを幾つかの重なったものとして理解しようとする視覚の機能とそのとき得られた図形分解の様態を指して、心理学では図形分節と呼ぶ。図形分節を工学的に実現する場合に問題となるのは、重なり図形を構成する線分数に対して指数的に増える分節候補の中から、いかにして人間にとって自然な有限少数の分節候補を選び出すかということと、どの候補をどれほどの割合で選ぶかということである。従来の研究では、精度よく分節候補を選択すると同時にその選択比率を推定するモデルはなかった。本研究では、人間の視覚特性をエネルギー関数に取り入れた緩和型神経回路モデルを用いることによって、これらの問題に対して有効な図形分節候補の自動抽出法を提案する。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1992-09-28
著者
-
新保 勝
北海道大学大学院工学研究科システム情報工学専攻数理情報工学講座
-
工藤 峰一
北海道大学大学院工学研究科システム情報工学専攻
-
新保 勝
北海道情報大
-
工藤 峰一
北海道大学情報科学研究科
-
新保 勝
北海道大学大学院工学研究科
-
新保 勝
北海道大学
-
古川 恭治
北海道大学 工学部
-
古川 恭治
中国日本電気ソフトウェア株式会社
-
工藤 峰一
北海道大学 大学院情報科学研究科
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