Pulse Coupled Neural Networkを用いた類似画像検索
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概要
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Pulse Coupled Neural Network(PCNN)は離散時間において発火状態を表現するニューロンと,それらの結合により構成されるニューラルネットワークである.PCNNについて,ニューロンを2次元に配列し,画像のピクセルと対応させ,画像処理を行う研究が過去に多数行われている.PCNNを用いた画像処理の1つに,タイムステップ毎の発火したニューロンの総数を表す時系列(PCNN-Icon)の類似度を用いた画像マッチングがある.我々はこれまでに,PCNN-Iconによる画像マッチングにおける,画像の学習によるPCNNのパラメータ決定法を提案している.この方法を用いることで,PCNN-Iconによる画像マッチングにおいて,画像判別の正解率が向上する結果が得られている.一方,画像検索技術には,画像の類似度に応じた検索を行う類似画像検索があり,PCNN-Iconを用いた画像マッチングはこれに応用できると考えられる.そこで,本研究ではPCNN-Iconの類似度を利用した類似画像検索を提案する.提案する類似画像検索では,用意したデータベースに含まれる画像からそれぞれPCNN-Iconを得て,検索対象となる画像から得られるPCNN-Iconと比較し,類似度の高い画像を検索結果として提示する.シミュレーションにより,カテゴリによって分類される画像データベースに対して検索を行い,その有効性を示す.
- 2012-03-20
著者
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