ニューラルネットワークを用いたActive Tubesのエネルギー関数の重み係数決定
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概要
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コンピュータビジョンの分野においては, 画像から物体の輪郭を抽出し, その時間的な変化からシーン中の物体の動きの解析を行うことは重要でかつ難しい問題であり, これまでにもさまざまな方法が提案されている.その中で, Snakesに代表されるエネルギー最小化の原理に基づいた方法がある.我々は時空間においてSnakesに類似したエネルギー最小化の原理に基づいた物体抽出手法としてActive Tubesを提案している.しかしActive Tubesをはじめとしたエネルギー最小化の原理に基づいた方法では, エネルギー項の係数決定を経験的に行わなければならないという問題点がある.本研究ではその問題点を解決するため, エネルギー関数の極小値を求める計算にニューラルネットワークを用いることを提案する.望ましい収束結果を教師データとして用いることのよって, エネルギー項の係数をニューラルネットワークに学習させることを試みた.エネルギー最小化の原理に基づいた手法としてActive Tubesを例とし, 実画像を用いた実験を行いニューラルネットワークによる収束の有効性を確認した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1998-09-25
著者
-
古川 亮
広島市立大学情報科学部
-
加藤 浩巳
シャープ株式会社tft液晶事業本部 液晶研究所
-
今井 正和
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
-
烏野 武
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
-
今井 正和
鳥取環境大学 情報システム学科
-
古川 亮
広島市立大学情報科学部情報数理学科
-
古川 亮
広島市立大学
-
烏野 武
奈良先端科学技術大学院大学
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