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Pulse Coupled Neural Networkを用いた画像セグメンテーションにおけるパラメータ調整の自動化

机译:基于神经网络的图像分割中参数调整的脉冲耦合自动化

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摘要

Pulse Coupled Neural Network (PCNN)は猫の視覚野に見られる神経細胞の同期発火現象を再現することができるモデルであり,2次元にニューロンを配列したPCNNを利用した画像のセグメンテーションへの応用が示されている.セグメンテーションのためには結合荷重などのPCNNのパラメータについて適切な値を設定する必要があるが,PCNNのパラメータは多く,適切な値の設定には試行錯誤が必要になる.そこで本研究ではPCNNのパラメータを自動的に調整する手法を提案する.提案方法は,PCNNでセグメンテーションを行った試行におけるニューロンの発火状況をもとにパラメータを決定する手法であり,教師パターンなどを必要としない.シミュレーションにより,画像のセグメンテーションを実現するPCNNが自動的に得られることを示した.
机译:脉冲耦合神经网络(PCNN)是一种模型,其可以再现猫视野中发现的神经元的同步现象,并且示出了使用PCNN分割图像的应用,其中神经元布置成两种维度。 对于分段,有必要为PCNN参数设置适当的值,例如耦合负载,但许多PCNN参数,以及适当的值设置需要试验和错误。 因此,在本研究中,我们提出了一种自动调整PCNN参数的方法。 所提出的方法是基于已经用PCNN分段的试验中的神经元的神经元的神经条件确定参数的方法,并且不需要教师模式等。 模拟显示,可以自动获得实现图像分割的PCNN。

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