反対称テンプレートを持つ1次元CNNが連結成分検出を行うための十分条件
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概要
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反対称テンプレートA=[s,p,-s]を持つ1次元CNN(Cellular Neural Network)によって連結成分検出が実現できるための条件について考察する.連結成分検出とは,入力画像として1次元2値(白黒)画像が与えられたとき,次の4条件を満足する画像を出力する処理である.1)黒色画素の個数は入力画像における黒色部分の塊の個数に等しい,2)すべての画素が白でない限り右端の画素は黒である,3)黒色画素は連続しない,4)黒色画素と黒色画素の間にはちょうど1個の白色画素が存在する.テンプレートA=[1,2,-1]を持つ1次元CNNがこの処理を実行可能であることはMatsumotoらによって実験的に示されていたが,著者らの知る限り,理論的な証明はこれまで与えられていなかった.本稿では,反対称テンプレートを持つ1次元CNNの挙動を解析し,この種のCNNが連結成分検出を実行できるためのテンプレートに関する十分条件を与える.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2006-05-04
著者
-
西 哲生
早稲田大学理工学総合研究センター
-
高橋 規一
九州大学大学院情報工学部門
-
高橋 規一
九州大学大学院システム情報科学研究院情報工学部門
-
石飛 謙
九州大学大学院システム情報科学府情報工学専攻
-
西 哲生
早稲田大学理工学術院
-
高橋 規一
九州大学大学院システム情報科学研究院
-
西 哲生
早稲田大学 理工学術院
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