2006 Fiscal Year Annual Research Report
マックスプラス代数上での画像処理と計算知能の融合および画像情報爆発環境への応用
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18700221
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| Research Institution | University of Tsukuba |
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Principal Investigator |
延原 肇 筑波大学, 大学院システム情報工学研究科, 講師 (80359687)
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| Keywords | マックスプラス代数 / 形式概念分析 / 画像圧縮 / ニューラルネットワーク / 情報爆発 |
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| Research Abstract |
平成18年度は、大量画像群から高速に特徴を抽出するための要素技術である、マックスプラス代数に基づいたウェーブレット変換、およびニューラルネットワークを提案した。
マックスプラス代数に基づくウェーブレット変換では、VHDLによる見積もりを行い、従来のウェーブレット変換や標準画像符号化に比べ、ハードウェアに対する親和性が高いことを示した。この研究成果として、国際会議論文3篇が採択されている。
さらに、マックスプラス代数に基づくニューラルネットワークについても、ハードウェアに対する親和性の高さを中心に解析を行い、その有効性を実証している。この研究成果として国際会議論文1篇が採択されている。
また、大量の画像情報に対し特徴抽出を行い、それらの情報表を構成することで、形式概念分析を適用可能にし、大量画像群を束構造として表現し、その要約を作成する一連のアルゴリズムを提案した。CAVIAR(Context Aware Vision using Image based Active Recognition)から選定した、数百から数千枚の大量画像群を対象に提案アルゴリズムを適用し、その有効性を確認している。この研究成果については、国際会議論文として2編採択されている。
以上を要するに、平成18年度は、大量画像群の特徴抽出のための要素技術を2つ提案、さらに大量画像群をユーザが咀嚼しやすい形式に変換するアルゴリズムを提案しており、本研究の十分な成果が得られている。
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