| 配分額 *注記 |
108,300千円 (直接経費: 108,300千円)
2002年度: 31,900千円 (直接経費: 31,900千円)
2001年度: 31,400千円 (直接経費: 31,400千円)
2000年度: 45,000千円 (直接経費: 45,000千円)
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| 研究概要 |
知的プリプロセスアルゴリズムとして,以下の研究成果を得た.
(1)ウェーブレットニューロンと局所統計情報に基づくフィルタ(平成12年度)
ウェーブレットニューロンのもつ高非線形記述能力とグローバルミニマム収束性を利用して,平均化処理に近い雑音除去と輪郭の鮮鋭化という相反する機能を効率的に実現できることを,実画像を用いて確認した.さらに,その実時間処理を実現するためにハードウェア化もおこない,汎用のCPU処理に比べ150倍以上の高速化が可能であることを確認した.
(2)あらゆる統計的独立性に対応できる混合画像,混合音声の分離手法(平成13年度)
Bell & SejnowskiのInfbmax ICAという手法に,自己組織化マップを用いて改良を加え,あらゆる統計的性質をもった音声や画像の分離を行った.すなわち,2つの出力を互いに統計的に独立とするためには,周辺エントロピーと結合エントロピーを最大化する必要がある.そのためには出力信号を非線形写像する必要がある.その非線形関数を入力音声,入力画像から自己組織化マップを利用して求めた.
(3)画像拡大手法および特徴抽出手法(平成14年度)
画像拡大時に発生する未知の画素を,周辺の既知の画素から推定するために,自己組織化マップで生成したコードブックに基づく手法とファジィ推論に基づく手法を提案した.いずれの手法も,従来の画像拡大手法に比べて,精度の高い画像拡大が実現できた.一方,特徴抽出手法に関しては,非線形関数の局所近似能力に優れているウェーブレットネットワークを用いて,人間の知覚に重要なStrong Edgeを生成し,認識に効果的な部分のみを切り出すことができた.また,リアルタイム処理のためにFPGAを用いてハードウェアを構成し,良好な結果を得た.
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