集積回路実装に向けた大局的画像領域分割のための領域ベース結合MRFモデルのパラメータ制御(ニューロコンピューティングの実装とシステム化,ニューロコンピューティングの実装とシステム化,一般)
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概要
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視覚画像処理のために結合マルコフ確率場(MRF)モデルが研究されており,画素値に対応する素子間の相互作用に応じて境界ベースモデルと領域ベースモデルが提案されている.領域ベースモデルは隠れ変数が離散値を取るために,局所平衡状態に陥りやすいという問題があるが,それを解決するために連続的な隠れ変数として位相が導入された領域ベースモデルが提案されている.これまでに,視覚画像処理の実時間ハードウェア実装に向けて,領域ベースモデルの更新関数に区分線形関数を導入することにより改良を進めてきた.本論文では,提案した区分線形関数のパラメータの制御性について調べ,大局的画像領域分割への応用における性能評価を行った.パラメータの最適化により領域分割の調整や処理の高速化が実現できることを確認した.
- 2010-10-16
著者
-
岡田 真人
東京大学大学院 新領域創成科学研究科
-
森江 隆
九州工業大学・生命体工学研究科
-
森江 隆
Nttネットワークサービスシステム研究所
-
岡田 真人
東京大学大学院新領域創成科学研究科複雑理工学専攻:理化学研究所脳科学総合研究センター
-
中田 一紀
九州工業大学大学院生命体工学研究科
-
岡田 真人
東京大学新領域創成科学研究科
-
森江 隆
九州工業大学
-
梁 海超
九州工業大学大学院生命体工学研究科
-
松坂 建治
九州工業大学大学院生命体工学研究科
-
岡田 真人
東京大学大学院新領域創成科学研究科
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