サブピクセル精度を導入した遺伝的アルゴリズムによる基本図形の同時検出
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概要
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画像から特定形状の図形パターンを検出することは, コンピュータビジョンの基本的課題である. 最小サブセットは基本図形を唯一に決定するために必要な最小点 (ピクセル) 数である. 与えられた画像に対し, 最適な最小サブセットを遺伝的アルゴリズム (GA) を用いて決め, ある特定図形を抽出する方法が研究されている. しかしその方法は検出精度と収束速度および複数個の類似図形を同時に検出することに対して, まだ十分とは言えない. 本論文では, 検出精度と収束速度を向上するために, 従来の遺伝的アルゴリズムにサブピクセル精度を導入することによって, 遺伝的アルゴリズムの遠方探索能力とサブピクセル精度の局所的な最適マッチング能力を生かした新しい図形検出法を提案する. またこの手法を複数図形の同時検出に適用するために, 個体集団における個体間の相互作用を利用した分類集団の概念を考え, 複数図形を同時に抽出する方法を述べる. 更に実験によって, これらの有効性を確認した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1997-06-25
著者
-
王 耀東
東京都立科学技術大学:(現)メディアドライブ株式会社
-
舟久保 登
東京都立科学技術大学大学院工学研究科電子情報系システム工学専攻
-
舟久保 登
東京都科技大
-
舟久保 登
東京都立科学技術大学電子システム工学科
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舟久保 登
東京都立科学技術大学
-
王 耀東
東京都立科学技術大学大学院工学システム専攻
-
舟久 保登
東京都立科学技術大学工学部
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