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J-GLOBAL ID：202202233897337164   整理番号：22A2721749

Growing Neural Gasを用いた3次元形状認識のための輪郭検出手法の検討

Study of Contour Detection for Growing Neural Gas based 3D Shape Recognition

著者 (3件)： 古田優泰 (岡山大) ,  戸田雄一郎 (岡山大) ,  松野隆幸 (岡山大)
資料名： ファジィシステムシンポジウム講演論文集(CD-ROM)  (ファジィシステムシンポジウム(CD-ROM))
巻： 38th  ページ： ROMBUNNO.FF2-1  発行年： 2022年 
JST資料番号： L0486B  ISSN： 1882-0212  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： 本論文は,自己組織化ネットワークの利用による輪郭ノードを抽出するアルゴリズムを提示して,それは,成長ニューラルネットワーク(GNG)と呼ばれた。このシステムは二値画像において輪郭ノードを得る方法を模倣した。また,このアルゴリズムは,GNGを扱うための角度情報を有する輪郭ノードを得ることも含んでいる。したがって,アルゴリズムはそれらの2つの方法から成る。提案方法は,前進文献と比較して正確に輪郭ノードを得ることができる。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *ニューラルネットワーク ,  *パターン認識 ,  三次元 ,  自己組織化 ,  ネットワーク ,  *特徴抽出 ,  計算機アルゴリズム ,  二値画像 ,  輪郭
準シソーラス用語： *ニューラルガス ,  三次元形状認識 ,  自己組織化ネットワーク ,  *輪郭抽出

分類 (2件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  パターン認識  (JE07000S)

引用文献 (4件)：

• Yuichiro Toda, Akimasa Wada, Hikari Miyase, Koki Ozasa, Takayuki Matsuno, Mamoru Minami, “Growing Neural Gas with Different Topologies for 3D Space Perception,” Applied Sciences, Vol. 12, No. 3, 1705, 2022.
• Yuichiro Toda, Takayuki Matsuno, Mamoru Minami,“Multilayer Batch Learning Growing Neural Gas for Learning Multiscale Topologies,”Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics, Vol. 25, No. 6, pp.1011-1023, 2021.
• 戸田雄一郎ほか: Growing Neural Gas に基づく環境のトポロジカルマップの構築と未知環境における経路計画, 知能と情報, Vol. 33, No. 4, pp. 872-884, 2021
• イメージングソリューション: ラベリング | イメージングソリューション, 2012.09.02 更新, https://imagingsolution.net/imaging/labelling/, (2022.06.17)

タイトルに関連する用語 (3件)： 3次元形状 ,  輪郭検出 ,  手法