2002 Fiscal Year Annual Research Report
セルラーニューラルネットワーク上でのモルフォロジー演算を用いた画像の認識
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14550406
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| Research Institution | Takuma National College of Technology |
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Principal Investigator |
住友 和弘 詫間電波工業高等専門学校, 電子工学科, 教授 (20044688)
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| Keywords | リアルタイム画像認識 / モルフォロジー演算 / セルラーニューラルネットワーク |
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| Research Abstract |
野生猿のように形の変動するグレイスケール画像を約90%程の認識率で知覚・検出するセルラーニューラルネットワークを用いたシステムを作ることを大きな研究目標として,そのなかで,本研究の目的はコンピュータシミュレーションを用いて,モルフォロジー演算をセルラーニューラルネットワーク上で行い,対象とするグレイスケール画像の知覚・検出を可能にするシステムを作ることである。
平成14年度の研究計画は,セルラーニューラルネットワークのコンピュータシミュレーションをできるようにワークステーションを購入し,そこでプログラム開発を行い,本研究が目的とする基本的な画像認識の方法を確立することである。
基本的な画像認識の手法を確立し,電子情報通信学会の非線形問題研究会でその内容を平成15年3月に発表した。ここでは,そのまとめを報告する。その内容は次の通りである。
1 モルフォロジー演算をDTCNN(Discrete Time Cellular Neural Networks)上で実行できるようにした。すなわち,基本的なモルフォロジー演算であるErosion, DilationおよびHit-or-miss演算をセルラーニューラルネットワーク上で実行するための,具体的なテンプレートを示した。
2 本研究が目的とするような大きな画像の認識のためには,広い近傍を必要とする構造要素の作成が必要であるが、それを1近傍のセルラーニューラルネットワークで実現できることを示した。
3 人間が画像認識をする場合,画像の特徴を捉えるように視線を動かすが,それと同じように画像の特徴を捉える構造要素の作成法を示した。そして,実際に簡単な文字認識を例に取り上げて,構造要素を作成し,文字認識を行った例を示した。
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