動的輪郭法の計算原理に基づく物体検出モデル(バイオサイバネティックス, ニューロコンピューティング)
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概要
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背景から物体(図)領域を検出する方法を提案し, 提案方法を実現する神経回路網モデルを提案する.提案方法は, 画像工学の立場から提唱された動的輪郭法の計算原理に基づいており, 物体の境界がもつ幾何的特徴, 及び認知心理学的知見を統合することで得られる.本研究ではまず, 動的輪郭法の定常状態に関する解析をした後, 物体領域検出のためのエネルギーを定義し, エネルギー最小化の原理から神経回路網モデルの結合や動作を導出する.本研究では神経回路網モデルの提案のみならず, 動的輪郭法の重要な問題点を解決し, 新しい物体検出法の提案も行う.数値実験により, (i)トポロジーが複雑な物体, (ii)複数の物体の検出に成功し, (iii)ノイズに頑健であることを示す.提案モデルは, 神経生理学的知見と一致し, 図地反転現象を説明するモデルであることも示す.
- 2005-07-01
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