| No | 28595 |
|---|---|
| 標題（和） | NTSC復調器の適応型Y/C分離方式-Neural Networkによる適応正答率の改善- |
| 標題（英） | Adaptive Y/C separator of NTSC Signals:Improvement of separation applying Neural Network |
| 研究会名（和） | 通信方式; 画像工学 |
| 研究会名（英） | Communication Systems; Image Engineering |
| 開催年月日 | 1989-12-15 |
| 終了年月日 | 1989-12-15 |
| 会議種別コード | 2 |
| 共催団体名（和） | |
| 資料番号 | CS89-84 // IE89-74 |
| 抄録（和） | 画像のlocal featureを検出し、各featureに適したY, C分離フィルタ-を選択するlocal feature適応型Y/C分離方式を研究している。第一次試作器では、local featureの検出は垂直、水平、右斜め、左斜め、の4種類の相関検出出力の組合せで行ったが、単純な大小判定ではうまくいかなかった。最近、パタ-ン認識の分野で注目されているNeural Network(以下NNと略す)は入力されたベクトルをより低い次元のベクトルに分類する機能がある。NNのこの機能をY/C分離に適用した。即ち、4種類の相関検出出力を入力ベクトルとし、NNの出力をlocal feature検出器出力とした。学習は、選択すべき4種類のモ-ドが明かなテスト画像を教師とし、入力に上記4種類の相関検出出力を与えた。従来の方式と比較してlocal feature検出精度が非常に向上した。 |
| 抄録（英） | We are studying an adaptive Y, C Separator which adapts to local feature of images. Four local modes are studied. In order to improve an incorrect selection from the four modes, we applied Neural Network(NN) to select the correct mode out of the four modes. The input of NN is outputs of correlators(Vertical, Horizontal, Right diagonal, Left diagonal). First of all, the NN learns the correct mode of a test chart as a teacher. After the learning, the NN can select the correct mode far better than the conventional method. |
| 収録資料名（和） | 電子情報通信学会技術研究報告 |
| 収録資料の巻号 | Vol.89 No.344; Vol.89 No.345 |
| ページ開始 | 25 |
| ページ終了 | 30 |
| キーワード（和） | モ-ド選択 |
| キーワード（英） | mode selection |
| 本文の言語 | JPN |
| 著者（和） | 宮原誠 |
| 著者（ヨミ） | ミヤハラマコト |
| 著者（英） | Miyahara Makoto |
| 所属機関（和） | 長岡技術科学大学工学部電気系 |
| 所属機関（英） | Department of Electrical Engineering, Nagaoka University of Technology |
| 著者（和） | 来住野恭仁 |
| 著者（ヨミ） | キシノヤスヒト |
| 著者（英） | Kishino Yasuhito |
| 所属機関（和） | 長岡技術科学大学工学部電気系 |
| 所属機関（英） | Department of Electrical Engineering, Nagaoka University of Technology |