連想形記憶を用いた画像情報の類似性の評価とその利用に関する研究

1989 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 63580029
• Research Institution: Ehime University
• Principal Investigator: 村上 研二 愛媛大学, 工学部, 助教授 (30036446)
• Keywords: 連想形記憶 / 画像デ-タベ-ス / 情報検索 / ニュ-ラルネットワ-ク / ホップフィ-ルドモデル / 類似尺度 / 誤差逆伝播 / 特異値分解

Research Abstract

本年度は,大規模な連想処理システムの構成法,ホップフィ-ルドモデルの利用,画像情報の情報圧縮に関して以下の成果を得た。
1.大規模な連想処理システムの構成に関する研究成果
連想形記憶を用いた大規模な画像の類似性判定システムを構成するための方法を提案した。この方法は,異なった時間・異なった場所で個別に構成された小規模なシステムを複数個統合して大規模なシステムを構成するもので,この方法が実際に有効に機能することを確かめている。
2.ニュ-ラルネットを用いた画像情報の類似性評価に関する研究成果
フィ-ドバック型のニュ-ロン回路であるホップフィ-ルドモデルでは、記憶画像を回路のエネルギ-最小安定点とするように回路定数を決めることで,入力画像に最も類似した記憶画像を出力することができる。ここでは,この利用に関して以下の成果を得た。
(1)エネルギ-関数の標準形を提案した。この標準形を用いれば,ニュ-ロン回路の結合係数により与えられる行列(結合行列)の固有値から回路のエネルギ-最小安定点についての性質が容易に導かれる。
(2)エネルギ-関数における制約条件を制御することで,解の収束速度および収束点の妥当性を向上させる方法を求めた。
(3)エネルギ-関数の概略形状(凹凸方向)から,適切な初期値を設定する方向を導いた。
3.画像情報の情報圧縮に関する研究成果
連想形記憶に与える画像情報の情報圧縮に関して新しい方法を提案した。提案の方法は,先ず多値ディザ法を用いて原画像から中間的な画像に情報圧縮し,更にこの画像に対してPA法(Popularity Algorithm)を用いて情報圧縮を行うもので,大幅な情報圧縮を行っても高品質の画像を再生できるという特徴をもつ。

Research Products

• [Publications] 村上研二: "Least Squares Associative Memory and a Theoretical Comparison of its Performance" IEEE Trans.on Systems,Man,and Cybernetics. SMC-19. 1230-1234 (1989)
• [Publications] 村上研二: "Construction of Associative Memory from Incomplete Memorized Information Using Space Reduction Method" Systems and Computers in Japan. (1990)
• [Publications] 村上研二: "連想形記憶における記憶行列の統合とその連想能力の解析" 愛媛大学工学部紀要. 12. 187-194 (1990)
• [Publications] 泉田正則: "Orthogonal Transformation of Programs for Neural Networks" 愛媛大学工学部紀要. 12. 179-186 (1990)
• [Publications] 村上研二: "多値ディザ法の下で適応的な色選択を行う限定色表示法" テレビジョン学会誌. 44. (1990)