恒等写像学習を用いたscaled orthographic画像列からの複数物体の分離と形状復元(一般セッション(7))(データマイニングとパターン認識・メディア理解)
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概要
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画像中にある複数物体の分離はコンピュータビジョンにおける基本的な問題であり,これまで提案されたアフィン近似射影における複数物体の分離手法は形状行列の列空間を独立な線型部分空間の直和で表す手法であった.本稿では複数の3層パーセプトロンに観測データを与えることにより複数物体を分離する手法を提案し,人エデータにより提案手法を評価する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2003-09-02
著者
-
高橋 隆史
龍谷大学理工学部
-
藤木 淳
産業技術総合研究所
-
栗田 多喜夫
産業技術総合研究所つくば中央第二
-
栗田 多喜夫
産業技術総合研究所脳神経情報研究部門
-
栗田 多喜夫
筑波大学大学院システム情報工学研究科:産業技術総合研究所脳神経情報研究部門
-
高橋 隆史
筑波大学電子・情報工学系学振特別研究員(PD)
-
高橋 隆史
龍谷大学理工学部数理情報学科
-
高橋 隆史
熊谷大学理工学部数理情報学科
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