| 研究分担者 |
高野 茂 九州大学, 大学院・システム情報科学研究院, 助手 (70336064)
葛目 幸一 弓削商船高等専門学校, 教授 (80225151)
岡田 義広 (岡田 義弘) 九州大学, 大学院・システム情報科学研究院, 助教授 (70250488)
皆本 晃弥 九州大学, 大学院システム情報科学研究科, 助手 (00294900)
高橋 規一 九州大学, 大学院システム情報科学研究科, 助教授 (60284551)
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| 配分額 *注記 |
12,900千円 (直接経費: 12,900千円)
2002年度: 2,200千円 (直接経費: 2,200千円)
2001年度: 2,000千円 (直接経費: 2,000千円)
2000年度: 3,100千円 (直接経費: 3,100千円)
1999年度: 5,600千円 (直接経費: 5,600千円)
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| 研究概要 |
研究課題にある学習能力を備えたウェーブレットフィルタとは,Bell研究所のSweldensによって提唱された自由パラメータを含むリフティングウェーブレットフィルタのことである。このフィルタは,ダウンサンプリング型の双直交ウェーブレットフィルタに,自由パラメータを含むリフティング項を付加して構成される。リフティングウェーブレットフィルタの重要な性質は,自由パラメータをどのように選んでも双直交ウェーブレットフィルタになることである。もうひとつの重要な性質は,このフィルタは分解フィルタと復元フィルタからなり,分解フィルタを用いて分解された信号から,もとの信号を完全に復元できることである。
本研究では,これらの性質を用いてリフティングウェーブレットフィルタの学習法を確立し,信号や画像に対する識別理論を構築した。また,その理論を応用して,信号や画像から特定部分を高速に識別し抽出する方法や,信号や画像からノイズを除去する方法を開発した。さらに,双直交ウェーブレットフィルタがもつ多重解像度解析の性質にヒントを得て,3次元形状の生成アルゴリズムを開発した。具体的には,リフティングウェーブレットフィルタの学習法と信号・画像の識別および抽出に関する研究,リフティングウェーブレットフィルタの学習法とノイズ除去に関する研究,多重解像度解析による3次元形状生成に関する研究等を行った。
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