ファジイハフ変換による関数回帰
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概要
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Function regression can be viewed as template matching in an augmented space spanned by independent variables and function values. This formulation of function regression enables us to reject outlier data and to preserve discontinuities in functions. In this paper, such a function regression method based on fuzzy Hough transforms is presented. The implementation of this approach by using neural networks is illustrated, and a supervised learning algorithm based on function interpolation of sparse data is proposed. The present method is used in image smoothing, segmentation by clustering of image pixels, and is also used in random dot stereo vision including transparent patterns.
- 社団法人映像情報メディア学会の論文
- 1997-11-20
著者
-
浦浜 喜一
九州芸術工科大学画像設計学科
-
松永 浩之
(株)富士通九州システムエンジニアリング
-
岡田 正之
北九州職業能力開発短期大学校情報技術科
-
半田 美恵
九州芸術工科大学画像設計学科
-
松永 浩之
株式会社富士通九州システムエンジニアリング
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