| 講演抄録/キーワード |
| 講演名 |
2013-10-28 10:00
切り替えテンプレートを用いた2層CNNによる動画像処理の調査 ○夏野一成・上手洋子・西尾芳文(徳島大) NLP2013-71 |
| 抄録 |
(和) |
セルラニューラルネットワーク(CNN)はアナログ回路が格子状に結合した構成である.
CNNはテンプレートと呼ばれるパラメータによって様々な処理が可能である.テンプレートとはCNNを構成するアナログ回路の結合のパターンであり, CNNの動作を決定する. 一般的にCNNを用いた画像処理では静止画像に対しての処理が多い一方で, 動画像に対しての処理は少ない.そこで, 私たちは動画像処理に有効な構造のCNNを提案し調査を行う. 本研究では, 私たちは切り替えテンプレートを用いた2層CNNを提案し,その出力特性について調査する. そして, シミュレーション結果から提案構造のCNNが移動物体の時間経過についての特徴づけが可能であることを確認する. |
| (英) |
The structure of Cellular Neural Network(CNN) is grating coupling of analog circuits. The CNN can be used for various image processing applications by template.The template is the pattern of coupling that make a decision about behavior of CNN. In a general way, image processing of using conventional cellular neural networks is still image processing. On the other hand, it is few for motion picture processing. Therefore, we propose the new system which is effective structure for motion picture processing. In this paper, we investigate characteristics of output values by a proposed new system of two layer cellular neural networks (two-layer CNN). From simulation results, we confirm that the proposed system makes it possible to characterize the time course characteristic of moving object. |
| キーワード |
(和) |
画像処理 / 動画 / 網膜 / / / / / |
| (英) |
image processing / motion picture / retina / / / / / |
| 文献情報 |
信学技報, vol. 113, no. 271, NLP2013-71, pp. 9-13, 2013年10月. |
| 資料番号 |
NLP2013-71 |
| 発行日 |
2013-10-21 (NLP) |
| ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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NLP2013-71 |