ニューラルネットワークを用いたカラー画像における動的領域分割
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概要
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画像の領域分割処理を不良設定問題としてとらえる場合, 最小解が領域分割結果に対応するような目的関数を定義して, 何らかの拘束条件のもとでそれを最小化する方法が有効である. そこで, 多目的関数の極小化に有効なHopfield型ニューラルネットワークを用いて, 動的に領域を分割する手法を提案する. Hopfield型ニューラルネットワークを用いる場合には, 局所解に陥る可能性が高いので, 大局解に対応する領域分割を行うと共に, かつ高速に処理を行うために, ピラミッド画像を用いる. 実験では, Hopfield型ニューラルネットワークのエネルギー関数値極小化原理を用いて, 動的に領域を分割できることを示す. 更に, 動画像中の移動物体追跡に本手法を応用し, 良好な結果が得られることを示す.
- 1997-11-25
著者
-
長橋 宏
東京工業大学大学院理工学研究科
-
岩田 治幸
東京工業大学大学院総合理工学研究科
-
長橋 宏
東京工業大学 大学院総合理工学研究科 物理情報工学専攻
-
岩田 治幸
東京工業大学工学部像情報工学研究施設:陸上自衛隊富士学校総合研究開発部
-
長橋 宏
東京工業大学 像情報工学研究所
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