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J-GLOBAL ID：201502210221685931   整理番号：15A0283186

自己成長型自己組織化マップを用いた色量子化

Color Quantization Using Growing Self-Organizing Map

著者 (2件)： 徳永憲洋 (水産大) ,  末竹規哲 (山口大 大学院理工学研究科)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 114  号： 370(SIS2014 67-90)  ページ： 43-48  発行年： 2014年12月11日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 本研究は成長型自己組織化マップにおける色量子化のパフォーマンスを評価することを目的とする。筆者らはDengらによって提案されたEvolving Self-Organizing Map:ESOMの学習アルゴリズムを改良し新たに確率的に成長させる成長型自己組織化マップを提案した。成長型自己組織化マップはグラフネットワークの構造を持ち,グラフのノードに相当する参照ベクトルユニットと参照ベクトル間の距離関係を表すグラフパスが,学習とともに確率的に成長する学習メカニズムを有する。本提案手法を色量子化の課題に応用した結果,他の量子化手法くらべて量子化誤差が最も小さく,かつ少ない学習サンプルで十分なパフォーマンスを得ることができた。また成長型自己組織化マップの色量子化では,画像中において頻度の少ない色に対してもパレットを生成することができるため,量子化画像で頻度の少ない色が消失することがなかった。(著者抄録)

シソーラス用語： 自己啓発 ,  *自己組織化特徴マップ ,  *画像量子化 ,  学習アルゴリズム ,  ネットワーク ,  グラフ ,  *色 ,  画像処理
準シソーラス用語： グラフネットワーク ,  自己成長 ,  自己組織化マップ

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

引用文献 (5件)：

• D. Deng, N. Kasabov, ESOM: an algorithm to evolve self-organizing maps from online data streams, Proceedings of the IEEE-INNS-ENNS International Joint Conference on Neural Networks, vol. 6, 2000, pp.3-8.
• D. Deng, N. Kasabov, On-line Pattern Analysis by Evolving Self-Organizing Maps, Journal of Neurocomputing, vol. 51, 2003, pp.87-103.
• K. Tokunaga, N. Suetake and E. Uchino, Enhanced Algorithm for the Evolving Self-Organizing Map, Proceedings of the 7th WSEAS International Conference on Circuits, Systems, Signal and Telecommunications (CSST 2013), 2013, pp.49-54.
• T. Kohonen,“Self-Organizing Maps,”Springer, 2000.
• T. M. Martinetz, Evolving localised learning for on-line colour image quantization , IEEE Transactions on Neural Networks, vol. 4, Issue 4, 1993, pp.558-569.

タイトルに関連する用語 (4件)： 自己成長 ,  自己組織化マップ ,  色 ,  量子化