ニューラルネットワークを用いた相互相関関数のピーク位置推定手法

• 片山 江理香

  愛媛大学工学部電気電子工学科

• 山田 芳郎

  愛媛大学工学部電気電子工学科

• 都築 伸二

  愛媛大学工学部電気電子工学科

書誌事項

タイトル別名

• A Method for Peak Position Estimation of Cross Correlation Functions Using Neural Network
• ニューラル ネットワーク オ モチイタ ソウゴ ソウカン カンスウ ノ ピーク イチ スイテイ シュホウ

抄録

入力画像-テンプレート画像間の相互相関係数を帯域制限補間することによって, 微小な移動量を精度良く検出する連続的テンプレートマッチング手法が提案されている.同手法においては, 相互相関係数を補間して得られる連続関数の最大化問題を解くために, 偏導関数を用いた逐次近似計算を行っている.本論文では, この部分の計算をフィードフアワード型ニューラルネットワークで置き換え, 偏導関数を用いず, かつ補間モデルの仮定なしに, 直接的に移動量を検出する手法を提案している.

収録刊行物

• 映像情報メディア学会技術報告

  映像情報メディア学会技術報告 25.22 (0), 21-24, 2001

  一般社団法人 映像情報メディア学会

キーワード

• 動き推定
• 移動量
• 相互相関
• ニューラルネット
• テンプレートマッチング

詳細情報

• CRID: 1390282679503268608
• NII論文ID: 110003688844
• NII書誌ID: AN1059086X
• DOI: 10.11485/itetr.25.22.0_21
• ISSN: 24241970
• ISSN: 13426893
• NDL書誌ID: 5723749
• Web Site: https://ndlsearch.ndl.go.jp/books/R000000004-I5723749
• 本文言語コード: ja
• データソース種別:
  • JaLC
  • NDL
  • CiNii Articles
• 抄録ライセンスフラグ: 使用不可