選択的自己抑制学習による非一様テクスチャ画像からの物体群の品質推定
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概要
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画像のクラス分けのほとんどの手法は, 事前知識を用いて生の画像から抽出した有効な情報だけを使用している.この研究では, 事前知識を用いず熟練者の判定結果だけを教師データとして用い, 非一様テクスチャ画像から物体群の品質クラスを推定することを目的とする.クラス分けにはニューラルネットワーク(NN)を用いる.まず, 線形クラス分けの一つとして主成分からのクラス分けは難しいことを示す.次に, 3種類の学習手法を提案する.第1の手法では, 画像の小領域を入力とし, NN内で周波数フィルタを学習により形成する.第2の手法では, Wavelet成分を入力とする.第3の手法では, Wavelet成分を入力として, 小領域についての途中の反応に応じて選択的に学習を自己抑制する手法を提案する.実験により, 前2者はクラス分けを形成することは可能なものの, 学習に多くの時間が掛かり, 第3の手法が有用であることを示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1998-09-25
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