Active Tubesによる動作解析へのニューラルネットワークの適用
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概要
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コンピュータビジョンの分野において、動画像における非剛体物体の動作解析を行うことは重要でかつ難しい問題であり、多くの手法が提案されてきた。その中の一つにActive Tubesという、Snakesと類似したエネルギー最小化の原理によって、時空間画像中で物体の抽出を行うことにより物体の動作解析を行う手法がある。しかし、Snakesモデルの枠組みのモデルである限り、エネルギー項の係数決定が難しいという問題点が残る。以前の研究では、Active Tubesの収束アルゴリズムとして、GreedyAlgorithmが用いられていた。本研究では、その問題点を解決するために、このGreedy Algorithmにニューラルネットワークを導入した新しいアルゴリズムを提案するとともにその効果を確認した。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1995-06-16
著者
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加藤 浩巳
シャープ株式会社tft液晶事業本部 液晶研究所
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今井 正和
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
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烏野 武
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
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加藤 浩巳
シャープ(株)液晶研究所
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烏野 武
奈良先端科学技術大学院大学
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