適応格子形フィルタと自己組織化ネットワークによるテクスチャ領域分割法
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概要
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本論文では、2次元適応格子形フィルタおよび自己組織化ネットワークを用いたテクスチャ画像の領域分割法を提案している。テクスチャ画像の特徴量として2次元線形予測における適応格子形フィルタの反射係数を用いる。同フィルタは収束特性に優れることが知られており、テクスチャの性質の違いに素早く反応する。領域分割は、正規化マハラノビス距離に基づくクラスタリングを自己組織化ネットワークを用いて行なう。同ネットワークは、教師信号を必要とせず、一つづつ与えられる特徴量をもとに学習し超楕円形クラスタリングを行なう特徴を有する。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1997-01-24
著者
-
浜田 望
慶應義塾大学大学院理工学研究科総合デザイン工学専攻
-
浜田 望
慶應義塾大・理工学部
-
仲地 孝之
Faculty Of Science And Technology Keio University
-
仲地 孝之
慶應義塾大学理工学部電気工学科
-
韓 燕智
慶應義塾大学 理工学部 電気工学科
-
Nakachi Takayuki
The Faculty Of Engineering University Of The Ryukyus
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