| 研究課題/領域番号 |
08650514
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
計測・制御工学
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| 研究機関 | 東洋大学 |
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研究代表者 |
米山 正秀 東洋大学, 工学部・情報工学科, 教授 (60277358)
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| 研究分担者 |
水野 皓司 東北大学, 電気通信研究所, 教授 (30005326)
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| 研究期間 (年度) |
1996 – 1998
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| 研究課題ステータス |
完了 (1998年度)
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| 配分額 *注記 |
2,100千円 (直接経費: 2,100千円)
1998年度: 400千円 (直接経費: 400千円)
1997年度: 400千円 (直接経費: 400千円)
1996年度: 1,300千円 (直接経費: 1,300千円)
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| キーワード | ミリ波 / イメージング系 / 画像復元 / フィードフォワードニューラルネットワーク / ダイナミック型ニューラルネットワーク / ホップフィールドニューラルネットワーク / ボルツマンマシン / シミュレーテッドアニーリング / 平均場近似 |
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| 研究概要 |
ミリ波イメージング系の研究としては被験物体サイズ、計測距離、受波器間距離などの各物理パラメータの最適値の設計を行い、被験物体としてアルファベットの26大文字を選び、ミリ波散乱面でコートした文字板(A〜Z)を作成した。これらの文字板を被験物体として種々の実験条件の下で画像計測実験を行い、各文字物体について多数の画像データを得た。
一方、ニューラルネットワークによる後処理については、フィードフォワード型とダイナミック型のニューラルネットワークによる画像復元のコンピュータ・シミュレーション実験を行った。ダイナミック型ニューラルネットワークとしてはホップフィールド・ニューラルネットワークとポルツマン・マシンを用いた。文字板(A〜Z)の計測画像はイメージング系の制約された特性により非常に劣化した画像となり人間の目では元の物体を識別するのは不可能である。ニューラルネットワークによる後処理に課せられた課題は識別不可能な程度に劣化した画像を人間が元の物体を識別できる程度の画像に復元することである。実験の結果、ダイナミック型のニューラルネットワークとしてはホップフィールド・ニューラルネットワークよりもボルツマン・マシンの方が優れているという予想された結果を得た。学習データセットの準備が容易で実用的であるダイナミック型のニューラルネットワークであるが、一般に画像復元性能はダイナミック型ニューラルネットワークよりもフィードフォワード型ニューラルネットワークの方が優れた実験の結果が得られた。
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