ニューラルネットワークの学習による画像の動き場推定法
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概要
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ロボット視覚の分野において,画像に写る情景などの動き場を推定することは重要である.そこで,動画像から,より正確にその動き場を推定する方法を開発することが課題となってくる.この課顕を解決するための方法の1つは,異なる推定法を融合することである.しかしながら,その融合を実現するための一般的な方法は未だ確立されていないようである.そこで,ニューラルネットワークに備わる優れた情報処理能力を利用して,この融合を一般的に実現する方法を提案する.まず,2つの推定法としてマッチング法と勾配法とを導入し,ニューラルネットワークの学習によりこれらの評価関数を最小化する問題として融合を実現する.実現される融合は,2つの方法に付随する短所を相互に補う効果を引き出すことができ,その結果,より正確な動き場を推定することができる.
- 電子情報通信学会の論文
- 1997-03-18
著者
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