自己組織化マップを用いた複数画像系列内挿のための一方法(ソフトコンピューティング,一般)
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概要
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ある形状から別の形状へ徐々に変化していく様子を動画で表現するために,その中間を補うための画像を生成する技術にモーフィングがある.この技術の応用例として,医療システムにおける簡易的な疾病変化画像の生成,手話の例文作成システムにおける単語間の画像生成などが考えられている.これらのシステムでは,全ての画像間の内挿系列を事前に用意する必要があり生成に手間がかかる.一方,自己組織化マップ(SOM)は,学習時に与えられるデータ集合に対して近接関係を保持したトポロジカルマッピングを行うことにより,データ空間上の近接関係からデータ間の補間を行うことが可能である.本研究では,このSOMによるデータ補間を画像データの内挿に適用する方法を提案し,その有効性を検証する.
- 2010-02-25
著者
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前田 博
藤沢薬品工業株式会社 臨床統計企画部
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河野 英昭
九州工業大学大学院工学研究院
-
前田 博
九州工業大学大学院工学研究院
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前田 博
日本製薬工業協会 医薬品評価委員会 統計特別小委員会
-
河野 英昭
九州工業大学
-
河野 英昭
九州工大 大学院工学研究院
-
生駒 哲一
九州工業大学
-
白石 勝明
九州工業大学大学院工学府電気電子工学専攻
-
生駒 哲一
九州工業大学大学院工学研究院|統計数理研究所客員准教授
-
前田 博
九州工業大学
-
前田 博
福井大学工学科情報工学科
-
前田 博
九州工業大学大学院工学研究院電気電子工学研究系
-
生駒 哲一
九州工業大学大学院工学研究院電気電子工学研究系
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