| 研究課題/領域番号 |
05267244
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| 研究種目 |
重点領域研究
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 研究機関 | 玉川大学 |
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研究代表者 |
森 晃徳 玉川大学, 工学部, 教授 (60245975)
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| 研究分担者 |
矢内 浩文 玉川大学, 工学部, 講師 (10222358)
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| 研究期間 (年度) |
1993 – 1995
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| 研究課題ステータス |
完了 (1993年度)
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| 配分額 *注記 |
1,800千円 (直接経費: 1,800千円)
1993年度: 1,800千円 (直接経費: 1,800千円)
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| キーワード | イメージ / シンボル / 中間情報表現 / 場の効果法 / 大局的エッジ勾配 / ロングエッジ / 図・地の分離 / 領域抽出 |
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| 研究概要 |
本研究は、ボトムアップ的認知過程をイメージ情報からシンボル情報への情報集約過程と捉え、計算論的神経科学の手法によりその仮説的概念モデルを構成することを目指している。本年度は、まず、視覚認知過程の1つの仮説的概念モデルを構成し、全体の情報処理の枠組みを検討した。続いて、イメージとシンボルの両方の特性を備えている中間情報表現が、限られた数のニューロンで無限に存在する外界の局面を柔軟に表現するための鍵であると判断し、そのひな型として次のような特徴を持つ場の効果法を採用した。1.役割分担を持った1群の要素を各点に配置する。2.各要素は、ある方向の情報を集約し、反対の方向に伝播する働きをする。3.各要素群は、そこからみた「形」などの特徴を定量的に表現する(量と質)。4.各点の処理は、局所・並列・繰り返しの枠組みで行われる。具体的には、この「場の効果法」の一般化と高次化(エッジの統合)をいくつか試みた。すなわち、多次元の大局的エッジ勾配情報に基づいて大局的エッジの検出やエッジの方位、エッジの強さを求めるとともに、エッジ以外の点(図/地領域)に接するエッジを境界エッジ(内側と外側の2種類)と定義し、それらをエッジに沿った方向に統合したロングエッジの抽出アルゴリズムを局所・並列・繰り返しの枠組みで構成した。また、エッジ以外の点で同時に作動する領域の概略的形と大きさを抽出する計算モデルも構成した。さらに、ここで述べたような中間情報表現が存在するとすればどんなニューロンが見つかるべきかについても検討した。なお、実画像への適用は、「大局的エッジ勾配抽出アルゴリズム」に関しては少々試みたが、まだあまり行っていない。次年度は、各種実画像によるシミュレーション実験と中間情報表現【.encircled2.】(領域間・ロングエッジ間の統合、図と地の分離法など)の具体的計算モデルを構成する予定である。
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