周波数領域において局所的なテクスチャを主情報とすることによる ring－CSOM 地雷可視化システムの性能改善

摘要

複素ニューラルネットワークを用いた地雷探知システムは、従来では困難とされていた対人プラスチック地雷の探知を実現する手法である。複素自己組織化マップ（complex-valued self-organizing map：CSOM）を利用した区分化マップの作成および地雷クラス同定においては、まず第一に地雷らしさをより強く反映した特徴量を抽出することが重要である。そこでわれわれは、空間領域における特徴量の抽出で行っているように、周波数領域でも局所的なテクスチャを特徴量とすることを提案する。これは、人間の初期視覚処理にならったものである。具体的には、周波数方向における隣接点同士の相関情報を利用する。そして、実際に提案する手法を用いて地雷可視化実験を行ったところ、改善が確認されたことを報告する。%The landmine visualization system based on complex-valued neural networks is expected to realize the detection of plastic landmines, which task has been difficult so far. Most of all, it is important to extract the feature vectors which reflect the landmine feature as cleearly as possible. We propose the utilization of local texture in the frequency domain as the feature vector, just like we do in the spatial domain. This method uses the correlation between adjacent point values in the frequency domain, which method originates from the human visual system. Experimental results show the performance improvement of landmine visualization by using the proposed frquency-domain local correlation method.