スネークスへのニューラルネットワークの適用と学習用データ作成の手法  [in Japanese] The Application of the Neural Network for Snakes and Generation of Learning Data  [in Japanese]

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Abstract

画像中の輪郭抽出を行なうSnakesで望ましい収束結果を得るためには, Snakes自身の内部エネルギーと画像から得られる外部エネルギーの最適な重み付けをする必要がある. これまでにSnakesを時空間に拡張したActive TubesにおいてCreedy Algorithmの移動先の決定に重み付けを学習したニューラルネットワークを用いる手法が提案されたが, 収束動作の学習が十分ではなく, 収束結果は満足できるものではなかった. 本研究ではGreedy Algorithmにニューラルネットワークを適用したSnakesの収束能力の向上を目的とし, 予め与えられた教師輪郭からより効果的な学習用データを作成する手法を提案する.

We have to set optimum coefficients of energy tenms in Snakes to obtain desired contours in conver-gence of Snnakes. There is a method to apply neural network that had learned the coefficients for the decision where the nodes of Active Tubes move to in Greedy Algorithm. Active Tubes is accumulation of Snakes along with time axis. As, the learning data were not enough, the convergence results of Snakes by the method is not satisfactory. In this paper, we will propose an extended method to make learning data, for improvement in convergence performance of the Snakes that were applied neural networks. This method will give us more effective learning data from the given teacher contours.

Journal

IPSJ SIG Notes   [List of Volumes]

IPSJ SIG Notes 96(31), 29-36, 1996-03-21  [Table of Contents]

Information Processing Society of Japan (IPSJ)

Codes

  • NII Article ID (NAID) :
    110002930265
  • NII NACSIS-CAT ID (NCID) :
    AN10100676
  • Text Lang :
    JPN
  • ISSN :
    09196072
  • Databases :
    NII-ELS