ウェーブレット係数に対するボルツマンマシンの適用によるテクスチャ画像認識

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-034

グループ名: 【全国大会】令和2年電気学会全国大会論文集

発行日: 2020/03/01

タイトル(英語): Texture Image Recognition by Using Boltzmann Machine with Wavelet Frame Decomposition

著者名: 後藤敬之（東京電機大学）,長谷川誠（東京電機大学）,石原聖司（東京電機大学）

著者名(英語): Noriyuki Goto (Tokyo Denki University),Makoto Hasegawa (Tokyo Denki University),Seiji Ishihara (Tokyo Denki University)

キーワード: ボルツマンマシン|テクスチャ画像|ウェーブレットフレーム|ボルツマンマシン|テクスチャガゾウ|ウェーブレットフレーム

要約(日本語): ウェーブレットフレーム分解の冗長性を利用してウェーブレット係数に対するGMRFモデルを同一サブバンド内で独立に複数構成することで、画像のシフトに頑健でありかつ高精度なテクスチャ画像の認識法が山本らによって提案されている。本研究では、山本らの手法における確率モデルを、ガウスベルヌーイ制限ボルツマンマシンで構成した場合の精度について、計算機実験の内容と結果を示す。

本誌掲載ページ: 47-48 p

原稿種別: 日本語