高速高精度追加学習性を持つ競合学習ネットによる画像データマイニング技術の研究

2002 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 14780299
• Research Institution: University of the Ryukyus
• Principal Investigator: 長山 格 琉球大学, 工学部, 助教授 (80274885)
• Keywords: 競合学習ネットワーク / 画像処理 / パターン認識 / 特徴抽出 / データマイニング / 知識処理 / 並列処理 / PCクラスタ

Research Abstract

本研究の目的は,追加学習型競合学習ニューラルネットワークを用いた画像データマイニング技術を開発し,大量の画像データからのデータマイニングを実現することである.その前半段階として平成14年度に以下の研究を実施した.
1.画像からの高速なオブジェクト検出を実行する方法を考案した.
(1)処理対象となる画像に含まれるオブジェクトを検出するため,テンプレートマッチングに基づくSSDA法を高速化する手法を検証した.
(2)検討の結果,SSDA法より500倍以上高速な処理を実現する手法を考案し,実証した.
2.PCクラスタを構築し,並列処理の実装を確認した.
3.画像のオブジェクトを高速かつ安定的に検出するアルゴリズムを開発した.
4.また,絵画画像における特徴量をいくつか定義し,その抽出により作者の同定が可能であることを確認した.これにより,画像特性に基いた自明でない知識の検出を実現可能であることがわかった.
以上の成果をふまえ,現在,下記の手順で研究を進めている.
1.データの収集と分析ならびに有効な特徴量の定義.
2.PCクラスタにおける画像データの効率的な並列処理方法についての性能検証を実施する.
3.自明でない知識の検出精度を検討する.