ニューラルネットワークを用いたノイズのある画像からの領域抽出

• Item type: Journal(1)
• 公開日: 1994-10-15
• タイトル: ニューラルネットワークを用いたノイズのある画像からの領域抽出
• タイトル / 言語: en
• タイトル: The Region Extraction from Noisy Images Using the Neural Network
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 論文
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
• 資源タイプ: journal article
• その他タイトル / その他のタイトル: ニューラルネットワーク
• 著者所属: 和歌山信愛女子短期大学
• 著者所属: 鹿児島工業高等専門学校電子制御工学科
• 著者所属: 長崎大学工学部電気情報工学科
• 著者所属: 長崎大学工学部電気情報工学科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Wakayama Shin - Ai Women's Junior College
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Engineering, Kagoshima College
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Engineering, Nagasaki University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Engineering, Nagasaki University
• 著者名: 大山, 輝光; 高比良秀彰; 中村, 千秋; 中村, 彰
• 著者名(英): Terumitsu, Ohyama; Hideaki, Takahira; Chiaki, Nakamura; Akira, Nakamura
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本諭文では、二次元画像に含まれる複数の有意パターンを抽出するために、人工ニューラルネットワークを用いる方法について述べている。特に、入力層ユニットに対し、互いに重なり合った受容野を持つように中間層ユニットを配置した3層ニューラルネットワークに誤差逆伝播法を用いて学習を行うと、複野に含まれる複数のパターン領域を抽出するネットワークが得られることを示している。すなわち、学習によって中間層の各ユニットは入カパターンに合まれる局所的な持徴を検出する機能を獲得し、出力層のユニットは入力画像に含まれるノイズを除去し複数の目標パターンを出力するようになることを述べている。また、学習後のネットワークの内部表現を解析した結果、生体の一次視覚野における単純型細胞の受容野に類似する結合係数が形成されることを確認した。
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN00116647
• 書誌情報: 情報処理学会論文誌; 巻 35, 号 10, p. 2054-2058, 発行日 1994-10-15
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 1882-7764