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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2012-09-21 09:55 Pulse Coupled Neural Networkを用いた画像内容検索における計算量の最適化 ○石田祐大・黒川弘章（東京工科大）  CAS2012-39 NLP2012-65 |
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| 抄録 | （和） | Pulse Coupled Neural Network(PCNN)は，パルス型ニューロンによって構成されるニューラルネットワークモデルである． 2次元の格子状に配列したニューロンを，画像のピクセルと対応させることによって，様々な画像処理への研究が行われている． 一方で，インターネットの普及から膨大な数の画像を共有することが容易になっている． これらの画像から類似した画像を探し出す方法として，画像そのものを検索キーとする画像内容検索がある． 画像内容検索とは，画像の特徴から似た特徴を持つ画像を検索することである． この画像の特徴を求めるためにPCNNを用いる手法が提案されている． PCNNによる画像内容検索では，PCNN-Iconと呼ばれる特徴量を用いて類似画像の検索を行う． PCNN-Iconは，PCNNにおける発火したニューロン数の時系列であるが，この長さは検索精度に影響する． またこの長さは，検索の計算量にも影響する． システムとして運用する上で，検索精度とシステムに掛かる負荷を最適化するPCNN-Iconの長さを求める必要がある． そこで，本研究ではPCNN-Iconの長さが検索精度と検索に掛かる計算量に与える影響を示し，検索精度と検索速度の最適化を行う． |
| （英） | Pulse Coupled Neural Network(PCNN) is a neural network model composed of spiking neuron. By correspondence with the pixels of the image, the neurons are arranged in a two-dimensional lattice, studies of various image processing have been proposed. On the other hand, share of images of large number has been made easier by the spread of internet. In order to search for similar images using these images, there is Content Based Image Retrieval(CBIR) using image itself as search key. CBIR is to search for images that have similar features to image features. In order to determine the features of the image, the method using PCNN is proposed. In CBIR using PCNN, do a search for similar image using the feature quantity called PCNN-Icon. PCNN-Icon is time series of the number of firing neurons in PCNN, this length affects the retrieval accuracy. This length also affects the amount of computation search. In the case of operation as a system, it is necessary to determine the length of the PCNN-Icon to optimize the load on the system and the retrieval accuracy. In this study, the optimization of search accuracy and seach speed. Optimization shows the effect on the amount of computation required for search and retrival accuracy in length PCNN-Icon. |
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| キーワード | （和） | Pulse Coupled Neural Network / 画像内容検索 / / / / / / |
| （英） | Pulse Coupled Neural Network / Content Based Image Retrieval / / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 112, no. 205, NLP2012-65, pp. 49-54, 2012年9月. | |
| 資料番号 | NLP2012-65 | |
| 発行日 | 2012-09-13 (CAS, NLP) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | CAS2012-39 NLP2012-65 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLP CAS |
| 開催期間 | 2012-09-20 - 2012-09-21 |
| 開催地（和） | 高知県立大学 永国寺キャンパス |
| 開催地（英） | Eikokuji Campus, University of Kochi |
| テーマ（和） | 一般 |
| テーマ（英） | General |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NLP |
| 会議コード | 2012-09-NLP-CAS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | Pulse Coupled Neural Networkを用いた画像内容検索における計算量の最適化 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Optimization of computational complexity in Content Based Image Retrieval using Pulse Coupled Neural Network |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | Pulse Coupled Neural Network / Pulse Coupled Neural Network |
| キーワード(2)（和/英） | 画像内容検索 / Content Based Image Retrieval |
| キーワード(3)（和/英） | / |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 石田 祐大 / Yuta Ishida / イシダ ユウタ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京工科大学 (略称： 東京工科大) Tokyo University of Technology (略称： Tokyo Univ of Tech) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 黒川 弘章 / Hiroaki Kurokawa / クロカワ ヒロアキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京工科大学 (略称： 東京工科大) Tokyo University of Technology (略称： Tokyo Univ of Tech) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2012-09-21 09:55:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NLP |
| 資料番号 | CAS2012-39, NLP2012-65 |
| 巻番号（vol） | vol.112 |
| 号番号（no） | no.204(CAS), no.205(NLP) |
| ページ範囲 | pp.49-54 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2012-09-13 (CAS, NLP) |
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