選択的注意と記号知識のハイブリッドによる重なり図形の領域分割

• 三ツ森 芳幸

  東京農工大学生物システム応用科学研究科

• 大森 隆司

  東京農工大学工学部 電気電子工学科

書誌事項

タイトル別名

• Segmentation of occluded objects by hybrid of selective attention and symbol knowledge

抄録

画像理解においてその中心的分野となるのがパターン処理と記号処理である。従来の研究において両者が別個なものとして独立に扱われることが多かった。そこで本稿では、画像の特徴抽出の段階でも記号処理とパターン処理が並列に存在し補完するようなハイブリッドシステムを提案する。また、選択的注意モデルの想起能力を利用して、局所的な特徴の情報を記号知識へと変換することで共通な知識を自動的に獲得できるようにした。この知識を用いた記号推論により、対象物体の領域分割や欠けた図形の補完画像を得ることができるシステムを開発した。これを重なり図形の領域分割に適用し、ハイブリッドシステムの有用性を示した。

収録刊行物

• 電子情報通信学会技術研究報告. NC, ニューロコンピューティング

  電子情報通信学会技術研究報告. NC, ニューロコンピューティング 98 (526), 57-64, 1999-01-21

  一般社団法人電子情報通信学会

キーワード

• 記号処理
• パターン処理
• 選択的注意モデル
• ハイブリッドシステム
• 重なり図形

詳細情報

• CRID: 1571980077399283072
• NII論文ID: 110003233448
• NII書誌ID: AN10091178
• 本文言語コード: ja
• データソース種別:
  • CiNii Articles