ニューラルネットにもとづく画像解析アルゴリズムについて

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概要

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本報告では、画像圧縮・符号化を目的としたアルゴリズムの一つとして、ニューラルネットにもとづいた基底関数のネットワークを提案する。本ネットワークは3層構造をとり、中間層に2次元状に分布した基底関数列が重み付けられて結合し、非線型関数であるシグモイド関数を介する事によって画像信号を近似するように学習する。その結果、画像信号は基底関数列と重み係数で表現され得る。基底関数として三角関数やウェーブレフトを採用して本ネットワークを画像信号に適用する。また、結線を切断することによりネットワーク構造を小型化し、データの圧縮を試みる。さらに、再学習をすることにより最適化を図り、合成画像のSN比が改善できることを、実験により示す。
社団法人電子情報通信学会の論文
1999-06-10

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