NLP2010-13 Inhibitory Connected Pulse Coupled Neural Networkの同期発火集団の形成における抑制性結合の影響(一般,機械学習によるバイオデータマインニング,生命現象の非線形性,一般)
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概要
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Pulse Coupled Neural Network(PCNN)は視覚野のモデルとして提案されたモデルであり,画像処理への応用が示されてきた.著者らはこれまでにカラー画像への適用が可能なInhibitory Connected PCNN(IC-PCNN)を提案しており,抑制性結合を含む新しいPCNNの構成を用いてカラー画像処理が可能であることを示してきた.特にカラー画像のセグメンテーションに関して,IC-PCNNの適用が可能であることを数値実験を通して示してきた.本研究ではノイズを含むカラー画像に対するセグメンテーションを行う場合を考え,抑制性結合の値を変化させた場合のIC-PCNNにおける同期発火集団の変化を観測し,抑制性結合の最適化がノイズを含むカラー画像のセグメンテーションに有効であることを示す.また,画像セグメンテーションを行うIC-PCNNにおいて観測される同期発火集団の形成に対する抑制性結合が及ぼす影響について数値計算により検証し考察を行う.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2010-06-11
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
-
吉原 正裕
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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