スネークスへのニューラルネットワークの適用と学習用データ作成の手法
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概要
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画像中の輪郭抽出を行なうSnakesで望ましい収束結果を得るためには, Snakes自身の内部エネルギーと画像から得られる外部エネルギーの最適な重み付けをする必要がある. これまでにSnakesを時空間に拡張したActive TubesにおいてCreedy Algorithmの移動先の決定に重み付けを学習したニューラルネットワークを用いる手法が提案されたが, 収束動作の学習が十分ではなく, 収束結果は満足できるものではなかった. 本研究ではGreedy Algorithmにニューラルネットワークを適用したSnakesの収束能力の向上を目的とし, 予め与えられた教師輪郭からより効果的な学習用データを作成する手法を提案する.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1996-03-21
著者
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