ファジィ特徴抽出と構造化ニューラルネットワークによる地質画像理解システム(<特集>ファジィ画像情報処理)
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概要
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画像理解では, 曖昧な入力画像からの多義性を有する一群の意味ある諸特徴を効率的に抽出し, 入力画像中の諸特徴と領域固有な知識(モデル)要素との間での柔軟にしてロバストな照合過程をモデル化することが必須となる.本研究ではリモートセンシング画像を処理することによって得られる地質画像から, 地質力学仮説を認識する問題をとりあげ, まず複数のファジィクラスタリング手法の逐次適用による画像からのファジィ特徴抽出の手法を提案する.つぎに抽出されたファジィ特徴と対象モデルが相互に動的に干渉しながら整合する解釈を生成し, 仮説の競合を解消しながら必要に応じて能動的な特徴の再抽出を行なうプロセスを, 階層的に構造化した3種類の相互結合型ニューラルネットワークの逐次動作によって実現する.
- 日本知能情報ファジィ学会の論文
- 1994-10-15
著者
-
椹木 哲夫
京都大学工学部精密工学科
-
片井 修
京都大学工学研究科
-
岩井 壮介
名城大学理工学部交通機械学科
-
柴田 克信
(株)新日本製鐵エレクトロニクス研究所
-
塚田 紘也
(株)地球科学総合研究所
-
椹木 哲夫
京都大学工学部
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