| 講演名 | 1999/10/22 画像理解における模型当てはめと人工神経回路網 井宮 淳, |
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| 抄録(和) | 画像理解の代表的な問題である,運動解析,物体復元,およびそれらの基礎でもあるテンプレート整合などは,模型の当てはめ問題として定式化できる.本論文では,最小自乗法による模型当てはめの解法として,標本化と投票による手法,人工神経回路網による最小値探索,自己組織化による標本データの群化の関係について論じる. |
| 抄録(英) | The family of ascent equation χ=∇φ provides a framework for the minimization of the least-squares method. In machine vision φ=tr(XA) is a typical expression of the energy function. The minimum of this energy function determines the parameter of a model. Brockett introduces a dynamical system for a matching problem which is motivated by a basic problem in computer vision, matching for the motion analysis. His dynamics finds the matrix which minimizes φ. The present paper shows the relations among the principal component analysis and self-organization map as methods to solve the model fitting problem. |
| キーワード(和) | ハフ変換 / 最小自乗法 / 模型当てはめ / ランダム算法 / 自己組織化 / 神経回路網 |
| キーワード(英) | The Hough Transform / Least-Squares Method / Model Fitting / Random Algorithms / Self-organization / Artificial Neural Networks |
| 資料番号 | NC99-49 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC |
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| 開催期間 | 1999/10/22(から1日開催) |
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| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
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| 副委員長氏名（英） | |
| 幹事氏名（和） | |
| 幹事氏名（英） | |
| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Neurocomputing (NC) |
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| 本文の言語 | ENG |
| タイトル（和） | 画像理解における模型当てはめと人工神経回路網 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Artificial Neural Networks for Model Fitting in Machine Vision |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | ハフ変換 / The Hough Transform |
| キーワード(2)（和/英） | 最小自乗法 / Least-Squares Method |
| キーワード(3)（和/英） | 模型当てはめ / Model Fitting |
| キーワード(4)（和/英） | ランダム算法 / Random Algorithms |
| キーワード(5)（和/英） | 自己組織化 / Self-organization |
| キーワード(6)（和/英） | 神経回路網 / Artificial Neural Networks |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 井宮 淳 / Atsushi IMIYA |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 千葉大学情報画像工学科 Department of Information and Image Sciences, Chiba University |
| 発表年月日 | 1999/10/22 |
| 資料番号 | NC99-49 |
| 巻番号（vol） | vol.99 |
| 号番号（no） | 383 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | |