輪郭検出のためのHSVカラー符号化による視覚的劣化にヒントを得たモデル【JST・京大機械翻訳】

Zhong Haixin; Wang Rubin

文献

J-GLOBAL ID：202202248236661502 整理番号：22A0732116

輪郭検出のためのHSVカラー符号化による視覚的劣化にヒントを得たモデル【JST・京大機械翻訳】

A visual-degradation-inspired model with HSV color-encoding for contour detection

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資料名：
巻： 369 ページ： Null 発行年： 2022年
JST資料番号： A1129A ISSN： 0165-0270 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：オランダ (NLD) 言語：英語 (EN)

エネルギー代謝を考えると,視覚情報劣化は,網膜-外側形成核(LGN)-一次視覚皮質(V1)-二次視覚皮質(V2)経路において必須役割を果たし,視覚情報処理にとって極めて重要な問題である。劣化は視覚神経系が脳エネルギーを保存し,視覚情報の小さな部分が初期視覚領域に達するにもかかわらず,実際の世界を効率的に認識する。輪郭特徴(エッジとコーナー)のコーディングは網膜-LGN-V1-V2経路で達成される。上記に基づいて,劣化(CDMD)に基づく輪郭検出モデルを提案した。瞳孔光反射調節に触発されて,光受容器における暗(DA)と光(LA)適応プロセスの機構に従って,従来の赤-緑青(RGB)モジュールを使用するよりも,色符号化のための色相飽和値(HSV)モジュールの新規アプローチを考慮した。一方,分解機構は,各視神経における軸索の拘束の下で視覚知覚による輪郭検出を模倣する輪郭特徴を検出するための必須情報のみに焦点を当てた新しい戦略として導入した。最後に,実験データセットの各画素の最適HSV値を達成するフィードバック機構を採用した。公的に利用可能なBerkeleyセグメンテーションデータセット500(BSDS500)を用いて,CDMDモデルの有効性を評価し,F測度を導入し,結果を評価した。F測定スコアは0.65であり,本モデルにより達成された。さらに,HSVによるCDMDは,RGBによるCDMDより微妙な色度変化に対してより良い感度を有した。実験結果は,実際の視覚システムに近い機能をもつCDMDモデルが,いくつかの最先端の非深層学習および生物学的にヒントを得たモデルよりも,低い計算コストで,より競合的な性能を達成することを実証した。深層学習ベースのアルゴリズムと比較して,著者らのモデルは,より少ないパラメータと計算時間を含み,余分な訓練プロセスと同様に,付加的視覚特徴を必要としない。提案したCDMDモデルは,輪郭検出のための新しいアプローチであり,初期視覚領域における輪郭検出の認知機能を模倣し,画像処理における競合性能を実現する。それは,生物学的視覚システムとコンピュータビジョンの間のギャップを埋めることに寄与する。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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中枢神経系 , 視覚

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