セルラー進化型ニューラルネットワークによる超解像処理

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-049

グループ名: 【全国大会】平成23年電気学会全国大会論文集

発行日: 2011/03/05

タイトル(英語): Super-resolution using Cellular Evolutionary Neural Networks

著者名: 永田 智洋(横浜国立大学),松永 圭(横浜国立大学),矢田 紀子(横浜国立大学),長尾 智晴(横浜国立大学)

著者名(英語): Tomohiro Nagata(Yokohama National University),Kei Matsunaga(Yokohama National University),Noriko Yata(Yokohama National University),Tomoharu Nagao(Yokohama National University)

キーワード: 進化型ニューラルネットワーク|超解像処理

要約(日本語): 先に筆者らの研究グループは，進化型神経回路網のひとつであるReal-valued Flexibly Connected Neural Network(RFCN)が格子状に整列し，近傍結合したセルラーRFCNを提案した．また，その応用例として画像変換や画像分類に適用し，その有効性を示してきた．本研究では，新たな応用として，セルラーRFCNを階層的に用いた超解像処理回路の構築法を提案し，その有効性を検証する．

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 722 Kバイト