講演名 2012-12-12
神経回路モデルによる図形の輪郭の非対称性を用いた歪対称図形の傾き推定(一般)
杉浦 崇, 村越 一支,
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抄録(和) 我々人間は,単眼で物体の奥行き方向の傾きを推定することができる.過去にも奥行き方向の傾き推定を行った研究は存在するが,工学的な手法であった.そこで本稿では人間の視覚情報処理に近い形での傾き推定手法を提案する.手法の検証のため,歪対称図形(元々対称な図形を奥行き方向に傾けた図形)の傾き推定を行った.神経回路モデルによって対称軸を抽出し,図形の輪郭の非対称性の程度を特徴量とする.この特徴量を横軸縦軸中心両方で回転させた正方形を対象に計算したのち,誤差逆伝播法を用いた多層パーセプトロンによって学習させ,学習結果を長方形に応用し傾き推定を行った.結果として,平均推定誤差$8.75$度で傾き推定を行うことができた.
抄録(英) It is possible for humans to estimate the gradients of the depth direction of the object in monocular. Some researchers proposed methods to estimate gradients. However, these methods were just based on image processing. In this paper, we propose a method to estimate the gradients close to human visual processing. For verification of method, we estimated the gradients of skew symmetric shapes (symmetric shape tilted in the direction of depth). This model extract the symmetry axis by neural network model. It regards the degree of asymmetry of the outline of shape as features. It calculated the features on square which rotated around the horizontal axis and vertical axis. Then, it learned the features by multilayer perceptron using error back propagation method. Thereafter, it estimated the gradients of rectangle after learning square. As a result, this model could estimate the gradients at $8.75$ degrees average error.
キーワード(和) 傾き推定 / 歪対称図形 / 輪郭の非対称性
キーワード(英) estimate the gradients / skew symmetric shapes / asymmetry of the outline
資料番号 NC2012-84
発行日

研究会情報
研究会 NC
開催期間 2012/12/5(から1日開催)
開催地(和)
開催地(英)
テーマ(和)
テーマ(英)
委員長氏名(和)
委員長氏名(英)
副委員長氏名(和)
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)
本文の言語 JPN
タイトル(和) 神経回路モデルによる図形の輪郭の非対称性を用いた歪対称図形の傾き推定(一般)
サブタイトル(和)
タイトル(英) Estimate the gradients of skew symmetric shapes using asymmetry of the shapes on a neural network model
サブタイトル(和)
キーワード(1)(和/英) 傾き推定 / estimate the gradients
キーワード(2)(和/英) 歪対称図形 / skew symmetric shapes
キーワード(3)(和/英) 輪郭の非対称性 / asymmetry of the outline
第 1 著者 氏名(和/英) 杉浦 崇 / Takashi Sugiura
第 1 著者 所属(和/英) 豊橋技術科学大学
Toyohashi University of Technology
第 2 著者 氏名(和/英) 村越 一支 / Kazushi Murakoshi
第 2 著者 所属(和/英) 豊橋技術科学大学
Toyohashi University of Technology
発表年月日 2012-12-12
資料番号 NC2012-84
巻番号(vol) vol.112
号番号(no) 345
ページ範囲 pp.-
ページ数 4
発行日