神経回路網の上位学習アルゴリズムの開発とその並列分散系による実現

神经网络上层学习算法的开发及其使用并行分布式系统的实现

• 批准号: 15700177
• 负责人: 亀山 啓輔
• 金额: $ 1.86万
• 依托单位: University of Tsukuba
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
• 财政年份: 2003
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2003 至 2005
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-15700177/
• 关键词: 神経回路網; モデル選択問題; モデルスイッチング; 超解像; 補間; 画像認識; 学習; モデル; 汎化能力; パターン認識

本年度は,本プロジェクトにおいて継続的に整備を進めているシミュレーションライブラリの拡充を図るとともに,特に(1)Particle Swarm Optimization(PSO)への適用によるその有効性の実証と,(2)昨年来研究を進めてきている画像の超解像変換への適用を行った.(1)については,最適化問題を解く上での並列的な多点探索手法であるPSO法を,画像の補間アルゴリズム中のパラメータ最適化に応用し,最適化されたパラメータを用いた補間アルゴリズムにより,従来法に比べてフルカラー画像の補間品質を向上させることが出来ることを示し,国際学会に報告を行った.また,PSOを画像の内容検索における類似度評価アルゴリズムのパラメータ最適化にも応用した.使用者が着目している種類の画像の類似度に基づく辞書画像の類似度ランキングを示し,教師付き学習形式でパラメータを最適化することにより,所望の画像特徴に基づく類似度評価を行うことが出来るようになることを示した.この成果は,現在国際学会論文として投稿中である.(2)については,昨年までの研究を進め,監視カメラ等の比較的低解像度の動画観測環境を想定し,複数の時間的に連続するフレーム中に観測される対象を,位置合わせを行うことで多くの標本値情報(ピクセル)から不均等補間を利用して画像の解像度向上を図る方式を提案した.この成果は国際学会で報告を行った.本年度は,本研究テーマの最終年であり,3年間で得られた結果を総括すべく,学会論文誌への投稿を現在準備している.

This year, the preparation of this paper is to improve the application of Particle Swarm Optimization(PSO), especially (1) the application of Particle Swarm Optimization(PSO), and (2) the application of Particle Swarm Optimization(PSO). (1)The optimization problem is solved by parallel multi-point exploration methods. The PSO method is used to optimize the quality of the image interpolation in the image interpolation system. The International Society reports. For example,PSO can be used for content search, similarity evaluation and optimization. The similarity of the user's type of portrait is shown in the table. The teacher pays attention to the optimization of the learning form. The similarity of the desired portrait features is shown in the table. The results are now published in the International Academy of Sciences. (2)In this regard, the research of the past year has been carried out, and the low-resolution animation of the comparison of monitoring parameters, etc., has been designed to determine the environment, the connection of multiple time parameters, the target, the position combination, the multi-parameter information (query), the unequal compensation, the utilization of the resolution of the image, and the upward adjustment. The results of the International Academy of Sciences report. This year, the final year of this research, the results of the three years, and the preparation of the paper.

项目成果

Image Enhancement Using Multiple Video Frames and Non-uniform Fluency Interpolation

使用多个视频帧和非均匀流畅插值的图像增强

• 发表时间: 2005
• 期刊: Proc.4th IASTED International Conference on Communications, Internet and Information Technology 2005
• 作者: K.Hirano;K.Kameyama;Y.Ohmiya;K.Toraichi
• 通讯作者: K.Toraichi

Content-Based Retrieval of Kamon Images by image Smoothing and Relaxation

基于图像平滑和松弛的家纹图像内容检索

• 发表时间: 2005
• 期刊: Proc.IASTED International Conference on Modeling, Identification and Control (MIC) 2005
• 作者: T.Tachikawa;K.Kameyama;T.Kawabe;K.Toraichi;N.Otsu;T.Kurita;PWH Kwan
• 通讯作者: PWH Kwan

A Shape-Directed Scaling Method for Fundus Image with Maintenance to Blood-Vessel Shapes and Color Reality

一种保持血管形状和色彩真实性的眼底图像形状定向缩放方法

• 发表时间: 2005
• 期刊: IEEJ Trans.EIS Vol.125, No.9
• 作者: K.Sheng;K.Kameyama;K.Toraichi;Y.Mitamura;K.Katagishi;Y.Morooka;Y.Ohmiya
• 通讯作者: Y.Ohmiya

Content-Based Image Retrieval of Kaou Images by Region Characterization and Probabilistic Relaxation

基于区域表征和概率松弛的 Kaou 图像的基于内容的图像检索

• 发表时间: 2005
• 期刊: Proc.Modeling Decisions in Artificial Intelligence (MDAI 2005)
• 作者: K.Kameyama;S-N.Kim;K.Toraichi;T.Yamamoto
• 通讯作者: T.Yamamoto

Human Perception Model for Ultrasonic Difference Tones

超声波差音的人类感知模型

• 发表时间: 2005
• 期刊: Proc.IASTED International Conference on Modeling, Identification and Control (MIC) 2005
• 作者: T.Sugimoto;T.Kawabe;K.Kameyama;K.Toraichi
• 通讯作者: K.Toraichi