講演抄録/キーワード |
講演名 |
2009-02-28 15:35
Pulse Coupled Neural Networkを用いた画像セグメンテーションにおけるパラメータ調整の自動化 ○米川雅人・黒川弘章(東京工科大) NLP2008-146 |
抄録 |
(和) |
Pulse Coupled Neural Network(PCNN)は猫の視覚野に見られる神経細胞の同期発火現象を再現することができるモデルであり, 2次元にニューロンを配列したPCNNを利用した画像のセグメンテーションへの応用が示されている.
セグメンテーションのためには結合荷重などのPCNNのパラメータについて適切な値を設定する必要があるが, PCNNのパラメータは多く, 適切な値の設定には試行錯誤が必要になる.
そこで本研究ではPCNNのパラメータを自動的に調整する手法を提案する.
提案方法は, PCNNでセグメンテーションを行った試行におけるニューロンの発火状況をもとにパラメータを決定する手法であり, 教師パターンなどを必要としない.
シミュレーションにより, 画像のセグメンテーションを実現するPCNNが自動的に得られることを示した. |
(英) |
The Pulse Coupled Neural Network (PCNN) is a simulation model of neurons' synchronization phenomena in cats visual cortex and an application to the image processing has been studied, recently.
The two-dimensional PCNNs are used for the image processing and the parameters in the PCNN are adjusted by trials and errors.
However, because of many parameters of PCNN, it is difficult to configure these parameters appropriately.
In this study, we propose an parameter adaptation algorithm for PCNN.
The proposed algorithm changes parameters according to PCNN's output states and does not require any object image as a teaching data.
Simulation results show that the optimal parameters of the PCNN for image segmentation is automatically obtained. |
キーワード |
(和) |
Pulse Coupled Neural Network / 画像処理 / パラメータ調整 / / / / / |
(英) |
Pulse Coupled Neural Networks / image processing / parameter adaptation / / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 108, no. 442, NLP2008-146, pp. 83-88, 2009年2月. |
資料番号 |
NLP2008-146 |
発行日 |
2009-02-21 (NLP) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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NLP2008-146 |