初期視覚に学んだConvolutional Neural Networkによる特徴点検出手法と並列アナログ回路

平松 右輔  大島 成通  

誌名
電子情報通信学会論文誌 A   Vol.J100-A   No.7   pp.281-294
発行日: 2017/07/01
Online ISSN: 1881-0195
論文種別: 論文
専門分野: バイオメトリクス
キーワード: 
初期視覚,  並列アナログ回路,  特徴点検出,  畳み込み,  しきい値処理,  

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あらまし: 
本論文は,生体の初期視覚の生理学的な知見を画像特徴点検出に応用することを目的としている.そのために,初期視覚の生理学的な知見に基づいて,畳み込み演算としきい値処理を繰り返す階層構造の特徴点検出手法を提案する.SIFTなど,特徴点検出処理を有する従来のアルゴリズムにおいて,初期視覚と共通している処理は,特徴点検出の前処理となる特徴量抽出処理である.特徴量抽出の後段の処理において,従来手法では,特徴量の極値や曲率を求めることによって特徴点を検出する.一方,初期視覚の基本的な処理構造は,畳み込み演算としきい値処理であると考えられており,従来手法と初期視覚とでは,特徴量抽出後の処理が異なっている.そこで,本提案手法では,生理学的な知見に基づき,特徴点を検出する段階に,畳み込み演算としきい値処理を繰り返す処理構造を新たに用いる.また,本提案手法に適した並列アナログ回路モデルを提案する.更に,特徴点の再現率(repeatability rate)を評価し,本提案手法の有効性を確認する.