ニューラルネットワークにより併合判定を行う領域分割法
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概要
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領域分割は画像の認識・理解のための重要な特徴抽出法の一つである。しかし,自然画像等の雑音が多く,色や明るさの変化に富むものを対象とした場合,人間が見て一つの領域であっても,通常のアルゴリズムを適用すると,しばしば多くの小領域に分割されてしまう。これらの小領域はその後の処理(特徴抽出,知識ベースとのマッチング等)の大きな障害となる。そこで我々は,通常の領域分割の結果生じる小領域を併合し,必要な領域のみを残す手法について研究している。本論文では階層型ニューラルネットワークを用いた小領域の併合判定法を提案する。さらに,カラーの自然画像を用いた実験を通してその効果を確かめる。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1992-09-28
著者
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