ロバストデータクラスタリングによる画像のセグメンテーションについて

摘要

本論文は画像の知的セグメンテーション法において有効な，適応的かつ自律的アルゴリズムである自己組織化メカニズムによるクラスタリング法を提案する．提案手法では，従来のクラスタリング手法で問題となっている初期値の設定等を解決し，常に有効なクラスタの自己組織化ができる特徴をもち，更に経験による初期値の設定を必要としないロバスト化手法を実現した．換言すれば，各種類のデータ集合に対して常に有効な初期クラスタを選択し，良好なクラスタリングが得られることを示している．これらの特徴を画像のセグメンテーションに応用する具体的な手法を提案する．