Pulse Coupled Neural Networkを用いた画像セグメンテーションにおけるパラメータ調整の自動化
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概要
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Pulse Coupled Neural Network(PCNN)は猫の視覚野に見られる神経細胞の同期発火現象を再現することができるモデルであり,2次元にニューロンを配列したPCNNを利用した画像のセグメンテーションへの応用が示されている.セグメンテーションのためには結合荷重などのPCNNのパラメータについて適切な値を設定する必要があるが,PCNNのパラメータは多く,適切な値の設定には試行錯誤が必要になる.そこで本研究ではPCNNのパラメータを自動的に調整する手法を提案する.提案方法は,PCNNでセグメンテーションを行った試行におけるニューロンの発火状況をもとにパラメータを決定する手法であり,教師パターンなどを必要としない.シミュレーションにより,画像のセグメンテーションを実現するPCNNが自動的に得られることを示した.
- 2009-02-21
著者
-
黒川 弘章
東京工科大学
-
米川 雅人
東京工科大学コンピュータサイエンス学部
-
黒川 弘章
東京工科大学バイオニクス学部
-
黒川 弘章
慶應義塾大学理工学部
-
黒川 弘章
東京工科大学コンピュータサイエンス学部
-
米川 雅人
東京工科大学
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