二次および三次統計量の学習的抽出による画像テクスチャ分類
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概要
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テクスチャ分類を目的として、特徴抽出のためのガボールフィルタ列と分類器を層状構造に統合したニューラルネットワークモデルを提案する。フィルタのパラメータと分類部の結合荷重はともにバックプロパゲーション則に基づく学習則により修正される。この方法は、フィルタ帯域を特徴のクラス間距離が大きくなるように調整するので、対象とするテクスチャのクラス分類をより少数のフィルタで行うことが可能である。さらに、信号の高次スペクトル情報を抽出するように拡張したモデルを提案し、両者の評価を人工的、および自然のテクスチャ分類問題に適用して行った。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1997-03-18
著者
-
小杉 幸夫
東京工業大学 総合理工学研究科
-
亀山 啓輔
東京工業大学 大学院 総合理工学研究科
-
亀山 啓輔
筑波大学大学院システム情報工学研究科
-
亀山 啓輔
筑波大学システム情報工学研究科コンピュータサイエンス専攻
-
亀山 啓輔
東京工業大学大学院
-
森 健造
東京工業大学総合理工学研究科
-
鈴木 智久
東京工業大学大学院総合理工学研究科
-
小杉 幸夫
東京工業大学
-
Kameyama Keisuke
The Authors Are With The Interdisciplinary Graduate School Of Science And Engineering Tokyo Institut
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