鳥取環境大学紀要
第７号（2009．3）pp.21‑39

Active Netの抽出性能改善に関する研究
A Study on Improvement of Active Net Extraction

難波
植田

福弥

拓也＊ 薮木

鷲見

育亮

登＊＊

築谷

隆雄＊＊＊

NAMBA Fukuya SUMI Yasuaki
UETA Takuya* YABUKI Noboru** TSUKUTANI Takao***

和文要旨：本論文では、これまで鷲見研究室で研究を行ってきたActive Netの性能向上に関する研究について述べる。Active Netはモデル内部の画像情報を取り込むことができる能力を持っているため、対象領域内部の情報を考慮した領域抽出を行うことができる。しかし、Active Netによる領域抽出において、対象領域が画像の端にあって、かつ初期ネットが対象領域を覆っていても、対象の捕捉ができていないという問題点があった。さらに、対象が１つにつき、ネットは１つしか利用できないので、対象が複数の場合には同じ動作を繰り返す必要があった。そのようなActive Netが持つ問題点の解決に向けて、
All-Image DCDAM、
我々は（1）
ヒストグラムを用いた方式、（2）（3）All-Image BL-DCDAMを用いた方式の検討を行ってきた。それぞれの方式の研究成果について述べる。
【キーワード】Active Net、領域抽出、ヒストグラム、自己組織化マップ、 DCDAM
Abstract: In this paper, we have explained the study on the performance improvement of Active Net that has been
researching up to now in the Sumi Laboratory. As Active Net can take out the image-information from the image
as the net model itself, it can extract the target from image that involves the information in the image. However, incase of extracting by Active Net the region from the image, the problem existed that it couldn’t catch the target,
though target area was in the image edge and covered with an initial net. In addition, as it was necessary for one
net to one object, the same operation was needed to the plural objects. To the solution of such Active Net’s
problem, we have developed the methods to use the (1) histogram, (2) All-Image DCDAM, (3) All-Image
BL-DCDAM. For each method we have described the fruits of study.
【Keyword】Active Net, Region extraction, Histogram, Self-Organizing Map, DCDAM
１．まえがき認識・理解技術の実用化に向けては、得られる入力画像[1]

画像認識・理解技術は、顔を用いた個人認証 や、作から対象物体候補が存在する領域の抽出処理が必須であ

業負担を減らし円滑な業務を遂行するための患者監視シり、これに関しては先に述べたような分野に限らず医学[2]

ステム など福祉への貢献、さらには高度道路交通シス

分野等幅広い分野にわたり様々な方法が検討されていテムの実現へ向けた道路標識の認識 [3] というように、る [4]。

様々な分野で応用されようとしている。このような画像領域抽出を行うには、領域を表す輪郭の検出が必要となる。輪郭検出には、動的輪郭モデル [5]や、動的輪郭モ*

デルを２次元の動的なネットのモデルへと拡張したAc-**

津山工業高等専門学校

tive Net[6]など動的輪郭モデルに基づいた手法や、ニュー***

松江工業高等専門学校

ラルネットワークを用いる手法 [7]-[9]と、さらに動的輪郭

2007年３月修士課程修了― 21 ―

鳥取環境大学紀要

モデルとニューラルネットワークを組み合わせた手法

第７号

課題４．移動体にカメラを搭載するため、高速な処理[10],[11]などがある。

が可能であること

このように、画像認識・理解のために画像中から対象

このような上記問題点の解決へ向けて、これまでAc-となる物体を抽出することは必須の処理である。そのたtive Netは、エネルギー問題として対象物体の捕捉をしてめ、対象物体を表す領域を確定し、その領域抽出が必要いた。そのとき、うまくいかない場合の補助手段（前処となる。我々は道路情景画像から道路標識を表す領域の理）として、エネルギー問題をネット配置問題に置き換みを抽出してその道路標識を認識する[12]

ことを応用の１つとして、Active Netを用いた領域抽出を行っている。

え、我々は次の３つの手法について検討した。本論文では主にこの３つの手法について述べる。

Active Netはネットモデル内部にも画像情報を取り込
むことができ、対象領域内部の情報を考慮した抽出が可研究１．ヒストグラム方式能である。さらに、動的輪郭モデルをベースとした手法

研究２．All-Image DCDAMであるため、途切れてしまっている輪郭線の補完をする

研究３．All-Image BL-DCDAM

ことができるため、雑音や遮蔽などが多い画像から輪郭抽出することに関して有用性が高いと言える。そして、研究１は課題１・２を解決するためになされたもので我々が使用するActive Netでは、白黒２値画像だけでなある。従来研究であるマルチネット方式の問題点としてく、カラー画像から特定の対象物体を抽出するためにカは、ネットの数だけ捕捉が可能であるが、初期配置を正ラー画像から必要となる特定色抽出を行った濃淡画像をしく行わなければ隣接した複数物体の抽出ができない問

入力画像として用いている。この特定色抽出を行うため

題点を有していた。その問題を解決するために、Active[20]を用いている。色分布関数は

Net の適切な初期位置を求める一手法としてヒストグラ

あらかじめ抽出したい対象が持つ色を採取し、その標本ムを用いた手法を提案し、隣接した複数物体の抽出を正色に対して共分散行列を求めることで XY 色度座標の特しく捕捉する方法を示す。

に、我々は色分布関数

定座標に対する「類似度」を256段階で出力することが研究２は研究１のヒストグラム方式をベースに、さらできる。この手法を用いることにより撮影状況による色に改良したものである。ヒストグラムの頻度分布を射影の変動に対してロバストな特定色抽出を行うことができする角度によっては、誤検出をしてしまう場合があり、る特徴を持つ。

この問題を解決するために輪郭抽出手法 DCDAM[21] をしかしながら、Active Netには基本的に２つの大きな問題がある。

Active Netの制御へ適用することでその性能改善を試みた。

課題１．Active Netによる領域抽出において、対象領研究３は課題３・４を解決するためになされたもの

域が画像の端にあって、かつ初期ネットがで、 DCDAM の改良版である BL-DCDAM[22] を新しく

対象領域を覆っていても、対象の捕捉がで採 用 す る 手 法 を 検 討 ・ 開 発 し た。 こ れ に よ り、

きていないという問題点があった。

DCDAM で発生する誤検出を削減することができた。本

課題２．ネットは抽出対象が１つにつき、１つしか利論文では、以下に示す順序で述べる。

用できないので、抽出対象が複数の場合には２章でカラー画像から濃淡画像変換に用いる色分布関

同じ動作を繰り返す必要があった。

数
３章でActive Netの原理

この問題を解決するため、従来までに行われてきた改良として、Active Netのネット構造を変化させた手法 [13]や、マルチネット方式[15][16]

４章でActive Netに関する従来研究
５章で研究１：ヒストグラム方式が取り組まれてきている。

残されている問題として、いずれもネットの数だけ捕捉

６章で研究２： DCDAM を用いる方式が可能であるが、初期配置を正しく行わなければ隣接し７章で研究３： BL-DCDAM を用いる方式

た複数物体の抽出ができないという問題をいまだ抱えて

８章で３つの研究について総括いる。
さらに、道路情景画像中から道路標識を抽出するため

２．特定色抽出に用いる色分布関数について
本研究ではActive Netに入力する画像としては、デジには、次のような課題を解決しなければならない。
課題３．車載されたカメラの撮影範囲に写り込んだ道

タルカメラ等で撮影されたカラー画像を用いる。そこか

路標識を全て正しく抽出すること

ら対象物体を表す色（本研究では道路標識の赤・青・黄― 22 ―

Active Netの抽出性能改善に関する研究

難波・鷲見・植田・薮木・築谷の各色）を抽出するための手法として色分布関数 [20] を用いる。色分布関数は道路情景画像のように光源や天候に大きく左右される照明条件に対してロバストであり、さらに色の類似度を出力するため、その類似度を対象が

青色

＝

（2.7）

黄色

＝

（2.8）

これを求める事により、色を手がかりとして入力画像

持つ色のエネルギーとして見ることが可能であるためでから、色分布関数上の特定色領域に類似している画素のある。本章ではその色分布関数について述べる。

みを直接的に取り出すことができる。
2.1．色分布関数の概要
色分布関数とは、抽出対象にする物体の色をあらかじ
め標本色として採取し、共分散行列を求める統計的処理を行い、入力画像の画素が抽出対象となる色に近いほど出力の濃淡値が大きくなるような色分布の関数として定義する手法である。
式（2.1）に示すように、色の分布は正規化分布と仮定する。さらに、広い範囲の撮影条件に対応できるように、式（2.2）に示すようなガウスフィルタを式（2.1）
へ適用したものを式（2.3）に示す。このように色分布は、式（2.3）のように定義される。ガウス関数

図１．本研究で使用する色分布関数（赤・青・黄）
Figure 1. Color Distribution Function for Our Study(Red, Blue, Yellow)

フィルタとはガウス関数を用いた平滑化フィルタの一種
である。
・

−

＝

−

−

−

（2.1）

−

−

−

−

（2.2）
−

（2.3）

は式（2.4）、（2.5）の通りである。

ここで、変数
＝

（2.4）

＝

−

−

（2.5）

2.2．色分布関数により得られる濃淡画像：類似度マップ
図２に示すカラー入力画像に対して図１に示した色分
布関数のうち、赤色分布関数を適用して得られた出力を
図３に示す。この濃淡画像が類似度マップと呼ばれるものである。類似度マップとはこのように、カラー入力画
像である道路情景画像の各画素に対して色分布関数を適用し、標本色にどれだけ類似しているかを示す「対象物の色らしさ度」に置き換えた濃淡画像であると言える。
つまり、カラー画像（原画像）からある物体の輪郭を抽出するために対象物体の持っている色にもっとも近いもはガウスフィルタにおけるオペレータ半径であり、のを、色分布関数を適用することで得られる階調度256

はガウスフィルタにおける分散である。入力データの段階を持つ濃淡画像（２値画像ではなく）が類似度マッ

全画素数を、色標識画素ベクトルを

＝

で表

プである。

色度座標に変換

図３において、黒に近い画素ほど所望の色である赤色であり、分布関数作

標識色に近いことを示している。また、白色に近い画素成のための標本画像の全画素平均ベクトルを 、共分散

ほど赤色標識色から遠いことを示している。入力画像のわしており、は 番目の画素をした座標である。また、
行列を

各画素

としている。

式（2.6）‑（2.8）に、本研究で用いる各色標本デー
タから求めた赤色、青色、黄色の各 、た、

画素 の添え字

は入力画像における座標値を表している。

色度座標平面における各色分布関数を図１に示す。図１において、
し、 軸が
赤色

を示す。ま

の色らしさ度は式（2.9）で表される。ここで、

軸、

軸が

（2.9）

色度座標平面を表を表している。
＝

なお、
（2.6）

は画素

を

色度座標に変換したものである。

― 23 ―

色空間における

鳥取環境大学紀要

第７号

図２．カラー入力画像
Figure 2. Color Input Image

図５．Active Netの格子点構造
Figure 5. Grid point structure of Active Net

このアルゴリズムでは、ネットモデルに対して、ネットの内部歪みエネルギー性エネルギーおよびネットと画像の適合の２つのエネルギーが与えられており、ネットのエネルギー汎関数
図３．図17から得られた類似度マップ
Figure 3. Color Similarity Map by Figure 2

はこれらの和として

式（3.1）のように定義される。

３．Active Netの原理の原理について説明を行う。

本章では、はエネルギー最小化原理に基づいた動的な
ネットモデルである。すなわち、ネットに対して定義されたエネルギーが極小状態になるように自ら変形を繰り返しながら領域を抽出する。ネットの全体像は図４に示すような形をしている。その構造は、格子点
、

≦

≦ 、

≦

≦

の集まりからなり、図５に示すように各格子点は隣り合う４近傍の点、、、と結合されてネットを形

図６ 同心四角ネット（中心を持った四角形構造のActive Net）
Figure 6. Concentric square net(Active Net of square structure with center)成している。ここで、 、 はそれぞれ画像の水平、垂直方向の座標を表していとすると数 、方向の格子点方向の格子点数 である。
（3.1）
内部歪みエネルギー

はネットを収縮させかつその形状を滑らかに保とうとするエネルギーに対応しており、一般的に式（3.2）のように記述される。

（3.2）
ここで、添字は偏微分を表し、
図４．格子ネット
Figure 4. Structure of grid netとは重み係数である。この式は２つの項から定義されており、第１項はネットを収縮する力、第２項はネットの滑らかさを保つ― 24 ―

Active Netの抽出性能改善に関する研究

難波・鷲見・植田・薮木・築谷

力をそれぞれ表している。

可能である。しかし、対象の大きさによっては、捕捉では画像内の特徴的（濃画像の適合性エネルギー

淡レベル、画像の滑らかさなど）な領域へネットを導く力に対応している。すなわち、きない場合がある。また、一つのネットでは一つの画像全体に対して一対象しか捕捉することはできない。

は対象物体の特徴（本研究では濃淡レベルを用いる）を表すをそこで、多くの対象を捕捉できるよう、また、画像の端にある対象を捕捉できるよう、4.1で２段階
方式定義すると、ネット自身をその対象に引き寄せる力が生じる。本研究で用いるとしては濃淡レベルを用い、式（3.3）のように定義する。
（3.3）
ここで、

は格子点

ルを表している。

域に適用する方法としてマルチネット方式，についてそれぞれ述べる。さらに、4.3でのモデルに分割条件を加えた方式も提案されている。次よりそれぞれの詳細について述べる。

での濃淡レベは係数であり、とした場合、

4.1．２段階Active Net方式

ネットは濃淡レベルの低い方へと引きつけられるようになる。一般的にと、4.2で画像を分割してネットを各分割領

は、の輪郭上の格子点が対象物の外側にあり内部の格子点が対象物領域内にあ

２段階

方式は、まず入力画像全体に対してを実

同心四角ネットを配置する。次に、その行し、中心から伸びる各放射線の収縮速度を観測する。
は濃淡値の高い画素付近での収縮は行わない

る場合、小さな値をとるように定義する。
式（3.1）の最小化は汎関数における極値問題であり、ため、収縮速度が遅い放射線を発見し、その付近に再び変分法の枠組みであるオイラー･ラグランジュの方程式を配置することで画像の端にある対象が抽出によって解くことができる。これにより以下に示す式

できない問題、複数の対象の抽出についての問題を解決（3.4）と式（3.5）の独立な２つの式を得る。

したものを試みた手法である。図７に、２段階方式による実験結果の一例を示す

∂
∂

−

（3.4）

4.2．多面分割（マルチネット）方式
次に、多面分割方式について説明を行う。他面分割方

∂
∂

−

。

式は、画像をｎ個の領域に分割し、それぞれの領域をカ（3.5）

バーできるサイズのネットをｎ個の各領域に適用する。

これら偏微分方程式の各項を差分近似式に置き換える

分割数は増やすことも減らすことも可能な手法である。

ことにより、格子点の 座標および 座標についての連図８に多面分割方式の分割例を示す。
４面分割方式

立方程式ができる。それらの式は、初期ネットの位置を初期値としてヤコビ法に基づく並列型反復法を用いて解４面分割方式を用いてシミュレーション実験を行っの振舞いとは、反復演算た。まず入力画像を図９に示す。この入力画像は濃淡値

中に逐次求まる近似解に対応しており、ネットはダイナ

128の人工画像である。このときのネットの形式は図８

ミックに変形しながら最終解（エネルギー極小解）に落に示すとおりであるかれる。すなわち、対 象 物 体 は ２ つ と し、 こ の 結 果 を 図 10 図 11 に 示

ち着く。本研究では、図４の格子ネットから同心型に変更した、図６に示すような中心を持った四角形構造の同心四角ネット

を用いる。

。

す

。このうち左上に存在する対象は、良好に捕捉できていることが分かる。しかし、中央にある対象は捕捉できていない。これにより、既に述べたようにネットの４．Active Netに関する従来研究本章では、従来まで初期形状において対象物体がそのネットに覆われているに関する研究されてき必要があることが分かる。

た先行研究について述べる。
従来から用いられているのネット構造には、正方格子、同心四角ネット、同心円ネットなどがある。そして、正方格子、同心四角ネットにおいては、初期のネットをほぼ画像全体を覆うように設定することができ、画像の端にある対象領域を捕捉することが― 25 ―

鳥取環境大学紀要

第７号

図10．４面分割方式の実行 (iteration=1)
Figure 10. Execution of devide the Active Net in quarters (iteration=1)

図11．４面分割方式の実行結果 (iteration=10000)
Figure 11. Result of devide the Active Net in quarters (iteration=10000)

図７．２段階Active Net方式の実行結果 [14]Figure 7. Execution result of two-step Active Net[14]９面分割方式次に、９面分割方式についても述べる。これは、対象が比較的大きく、または存在する座標が問題で、４面分割方式で捕らえられなくなった領域（ネット間の中心部分）を補うために、４つのネットの間を中心としたネットをさらに追加したものである。図12にネットの初期配
置図を、図13にシミュレーション結果をそれぞれ示す。
図13から、対象を捕捉していることが分かる。また、左端の対象は左上のネット、中央の対象は、左中、左下、中央、中央下の４つのネットにより捕捉されている。その他のネットについては、ネットの中心部へ収束している。

図８．多面分割方式の初期形状の例（４面分割方式）
Figure 8. Example initial arrangement of multiple method(devide the net in quarters)

図12．９面分割方式の実行 (iteration=1)
Figure 12. Result of devide the Active Net in nine (iteration=1)
図９．抽出対象が２個ある入力画像
Figure 9. Targets are two exist in input image― 26 ―

難波・鷲見・植田・薮木・築谷

Active Netの抽出性能改善に関する研究

4.3．Active Netを分割する手法

手法３に関しては、の初期位置と数を4.1、4.2は前処理により加えた方式も提案されている設定する手法である。このようなアプローチ以外にも、に動的に分割するための機能を組み込み、各のモデルに分割条件を。

しかし、いずれのアプローチにおいても、完全な解決ができておらず、残された課題としては

格子点間の情報に基づき分割される手法についても検討
課題１．２段階。

されている方式においては１つの抽出

対象領域に複数の放射線が重なった場合
課題２．マルチネット方式で初期位置を固定して配置するために抽出対象領域の位置によっては失敗する場合があるなどという問題が残されている。
その問題解決のために、ネットの分割などをへ組み込むのではなく、の基本別処理による前処理として行うことで性能へ影響を与えることなく抽出させることを目指し
図13．９面分割方式の実行 (iteration=10000)
Figure 13. Result of devide the Active Net in nine (iteration=10000)て、我々は本論文で述べる３つの手法（研究１・２・３）
でアプローチを行った。

4.4．Active Netに関する従来研究のまとめと残された

５．研究１：ヒストグラム方式を用いた手法

課題

本章では、解決すべき問題点として前章で述べた課題

１章で述べた性能向上に関して、これまで取り組みが1、2の解決について述べる。課題1、２として文献の行われてきた手法をまとめると、次のように３つに分類

手法では画像端の目標物を捕捉可能であるが画面全体かすることができる。

ら １ つ の み を 抽 出 す る こ と し か で き な い。 また、 文献手法１．

初期配置を正しく行わなければ隣接した複数物体の抽出のネット構造を変化させる手法

手法２．前処理によりの初期位置を設定すができなかった。
そこで、我々は適切な初期位置をあらかじめ求める手

る手法
手法３．

の手法ではネットの数だけ捕捉が可能であるが、法を用いるアプローチを取ることでを分割する手法が持つ本来の機能を妨害しないように抽出ができる手法を目指し
本章では、の課題１・２を解決する従来研究について述べた。性能向上に関して述べた内容をまとた研究として、研究１ではヒストグラムを用いた手法とその詳細を述べる。

めると、手法１に関しては、正方格子、同心四角ネットが当て

5.1．ヒストグラム方式によるActive Netの初期配置

はまり、初期のネットをほぼ画像全体を覆うように設定

４章で述べたように従来手法では画像中で目標物が端することができ、画像の端にある対象領域を捕捉するこにある場合や、複数物体が隣接した状態の抽出が困難とが可能であるが、対象の大きさによっては、捕捉できだった。そのため、研究１ではまず、図14のような入力ない場合の例を示した。また、一つのネットで一つの画されたカラー画像中に色分布関数を適用することで、図像全体に対して一対象しか捕捉することはできないこと

15のように抽出対象である道路標識の付近は類似度が高も併せて示した。

く出力されていることに注目した。

手法２に関しては、多くの対象を捕捉できるよう、また、画像の端にある対象を捕捉できるよう、２段階
方式

図15に示した画像から、輪郭抽出を行うためにはあらかじめ何らかの前処理をして領域の絞り込みを行わせと、図８に示すように画像を分割してる。

ネットを各分割領域に適用する方法について検討を行ったものがマルチネット方式とを述べた。

として提案されているこ領域の絞り込みが行われると、図16に示すように赤枠を得ることができる。その赤枠にが重なるように配置することで、従来研究で取り組まれた方式の問― 27 ―

鳥取環境大学紀要

第７号

題点を解決することができると思われる。そのような領図14に示す入力カラー画像（640×480ピクセル）に対域の絞り込みを実現するため、研究１ではヒストグラム

して色分布関数を適用し、得られた濃淡画像を２値化処を用いた方式で検討を行った。

理した画像と、それから得られた画素の出現頻度を表す
ヒストグラムを図17に示す。
図17に示したヒストグラムは、画像の縦方向と横方向の黒画素の出現頻度を調べたものである。ここから、出現頻度がある閾値 を超えている領域で、かつ、ある程度の幅のある領域を抽出し、さらに、縦方向と横方向で重なる領域を何らかの物体が存在する領域と見なす。
本章の実験では、２値化のためのしきい値（濃淡値）
を150とし、頻度のしきい値は25、出現頻度の幅は30と図14．カラー入力画像
Figure 14. Color Input Imageしている。幅を求めるにあたり、何らかの理由により画素が著しく欠損している可能性がある。そのため、出現頻度の幅を求めるために本研究では移動平均により求め、移動平均のためのパラメータは４としている。
Active Netの配置
次に、特定された領域の重心を求め、その重心をの中心位置として配置したものを図18に示す。
今回はの大きさは手動で設定している。また、演算回数は50回に固定している。
Active Netの実行
図15．図17から得られた類似度マップ
Figure 15. Color Similarity Map by Figure 4

図18、図19に上記に基づきの配置と実行を行った結果を示す。図19より、隣り合う２つの対象物体を正しく抽出できていることが理解できる。

図16．領域特定を行った結果
Figure 16. Result of Area Squeeze

ヒストグラムを得るための手法
本研究では、領域の絞り込みに関し、対象物体を抽出する前段として、対象物体が存在すると思われる所を特定しなければならない。その具体的な処理として、入力
画像に対して色分布関数を適用して、得られた特定色抽出結果（類似度マップ）を２値化処理すると、対象物体

図17．色分布関数を適用して得られた画像に２値化処理を行った
画像とヒストグラム
Figure 17. Binarized image of color similarity map with histogramの出現頻度を表すヒストグラムを得る（図17）。
抽出対象候補の位置推定
この結果より、特定色の画素がしきい値 より多く出現している箇所に何らかの物体が存在すると仮定し、その中心にを配置する手法を開発した。

― 28 ―

難波・鷲見・植田・薮木・築谷

Active Netの抽出性能改善に関する研究

図21．図22への色分布関数適用結果
Figure 21. Color Distribution Function (red) applied resul

図18．画素の出現頻度を基にActive Netを配置した結果
Figure 18. Result of Active Net initial arrangement by histogram

図22．色分布関数を適用して得られた画像に２値化処理を行った
画像とヒストグラム
Figure 22. Binarized image of color similarity map with histogram
図19．Active Netの実行結果
Figure 19. Execution result of Active Net

他の画像を用いた実験例
次に、図14とは異なる位置に対象が存在する図20に対して同様の手順でによる抽出を行った結果を

図21‑図24に示す。

図23．画素の出現頻度を基にActive Netを配置した結果
Figure 23. Arranged Active Net by histogram

この結果より、抽出対象の出現する位置が一定でない
場合においても正しく検出し、抽出できていることが理解できる。
従来手法との比較実験
次に、３で述べた従来手法との比較実験を行う。図25
図20．入力カラー画像
Figure 20. Input color imageに図21に対して同心し各ネットを実行した結果と、図26― 29 ―

鳥取環境大学紀要に図21に対してマルチネット（４分割）を実行した結果

第７号

5.2．研究１：ヒストグラム方式のまとめと残された課題を示す。

４章で述べたように従来手法では画像中で目標物が端にある場合や、複数物体が隣接した状態の抽出が困難だった。
そこで、研究１では色分布関数により得られた類似度
マップを２値化し、ヒストグラムを用いて物体が存在すをるのではないかと期待できる場所を特定し配置することで、画面端かつ対象物体が隣接している場
合でも正しく抽出することが実験から示せた。
研究１の課題としては、画像中にある目標物に対して垂直・水平方向で隣接していた場合だけではなく、斜め方向に隣接していた場合について失敗する場合があった
ことが挙げられる。

図24．Active Netの実行結果
Figure 24. Execution result of Active Net

６．研究２：All-Image DCDAMを用いた手法
図25では１つので２つの抽出対象を同時にの初期配置

5.2のまとめで述べたように、抽出し、結果的に抽出に失敗している。図26においてもに関してヒストグラム方式を用いて目標物体候補の位置

同様に、４分割したを推定する方式を開発した。この方式において対象物体のうち１つのに２つの抽出対象が含まれたため、抽出に失敗しているの位置とヒストグラムを射影する角度の関係によってはことが理解できる。

複数の抽出対象を１つの抽出対象と見なす問題点が見つかった。
我々はニューラルネットワークの一種である自己組織化マップ（）と、さらに

色分布関数を統合することで実現した輪郭抽出に有効な手法である直接色分布適用手法を開発している。
研 究 ２ で は、 本 来 輪 郭 抽 出 を 行 う た め に 開 発 し たを、輪郭抽出用にではなく、入力画像の全画を適用することで、ユ素を学習の対象にしてニットは類似度の高い画素の周辺へ集まるようになると期待できる。この結果を利用して
図25．図21に対して同心四角ネットを実行した結果
Figure 25. Result of concentric square Active Netの新しい役割として、対象物体候補の位置推定に利用できないかの検討を行った。
の機能に位置推定機能を

このようにして、を提案する。
この追加して、による推定結果を利用しての捕捉性能を向上させる。
6.1． DCDAM
この節では、の解説の前に、・自己組織化マップ
・逐次学習型について説明し、

アルゴリズムと色分布関数とを統合して輪郭抽出手法として実現した
図26．図21に対して４面分割方式を実行した結果
Figure 26. Result of four devision Active Net・― 30 ―

アルゴリズム難波・鷲見・植田・薮木・築谷

Active Netの抽出性能改善に関する研究を勝者ユニットという。次に、この勝者ユニットを中心の概要を述べる。

とする近傍範囲に存在するユニットに含まれる参照ベク
6.1.1．自己組織化マップ

トルを式6.2により学習させる。このことにより参照ベ

まず、ニューラルネットワークの一種である自己組織） と は、

化マップ（

クトル群は学習が行われ、入力ベクトルに近づけられることになる。

によって提案された教師信号なし近傍競合学−習モデルである。広く一般的に用いられている構造は、
ここで、関数図27に示すように入力層と競合層の２層から構成されて（6.2）

は近傍関数であり、学習の初期では近傍のサイズを大きくとり、学習が進むにしたがって単いる。

調減少させる。近傍の内側ではである。このではで、近傍の外側の値を学習率係数と呼び、学習が進むにしたがって単調減少させていく。学習率係
は次の式（6.3）のように表される。

数

＝

−

（6.3）

勝者ユニットを中心とした近傍関数によって定義された近傍範囲内にあるユニットに対しては学習が行われ、近傍範囲外にあるユニットに対しては学習が行われな
図27．自己組織化マップの構造
Figure 27. Structure of Self-Organizing Map

い。競合層における自己組織化マップの参照ベクトル群は、この近傍学習によって入力ベクトル群の位相を保持していくようにマップが形成される。最終的に、競合層競合層にはユニットと呼ばれるものが格子状に並んでいて、入力層はすべての競合層ユニットと結合している。

上のユニットが学習を経て、入力ベクトル群の位相を保持した自己組織化マップが形成される。

ユニットとは、入力ベクトルと同じ次元数を持つ参照ベクトルを抽象化したものである。競合層ユニットは、通6.1.3． DCDAM アルゴリズム：色分布関数との統合

常１次元あるいは２次元の格子状に構成されているが、入力カラー画像から、あらかじめ作成した色分布関数

球面として構成されている場合もある。主な機能は教師によって得た濃淡画像の類似度マップを、その類似度に信号を用いることなく、高次元入力ベクトルを高次元空

応じて6.1.2で述べた

間上での隣接関係を保持したまま、２次元マップなどの化させるように統合を行い、目標物体の輪郭を抽出でき

低次元空間に対して非線形写像が可能なことである。しるように実現したアルゴリズムがたがって、ある分布に従う高次元の入力ベクトル群に対

具体的には、の学習率係数を適応的に変である。

における学習率係数に高い画して、その分布を保持したまま、マッピングすることが素値を持つ画素に対しては積極的に反映させ、低い画素できることが自己組織化マップの大きな特徴である。

値を持つ画素に対しては消極的に反映を行わせる仕組みである。つまり、入力カラー画像に色分布関数を適用し6.1.2．逐次学習型 SOM アルゴリズム得られる濃淡画像に含まれる画素の濃淡値に対して、式

まず、マッピングの対象となる入力ベクトル群からランダムに取り出したベクトルを入力ベクトル
る。は離散時間座標で ＝…

とすの値をとる。この入とマップ上にある競合層ユニットに含ま力ベクトル

れる参照ベクトルとのユークリッド距離が最小（6.4）に示すように学習率係数
重みを出力する関数に画素値に応じたを導入し、適応的に学習率係数を変化させる方式を開発した。重み関数としては式（6.5）に示すシグモイド関数を用いた（）。

従来直接には適応できなかった濃淡画像に対して、このになるユニット を探す。それに添え字 をつけると、ようにその値は式（6.1）で定義される。

ることで輪郭抽出を行う方式を我々は直接色分布適用方

−

＝

−

この式で求められた参照ベクトル（6.1）

を直接適用して濃淡値に応じた学習をさせ式 （を持つユニット― 31 ―）と呼んでいる。

鳥取環境大学紀要

＝

−

＝

−

（6.4）
（6.5）

−

第７号

の終了段階に向けて徐々に各ユニットの参照ベクトルが物体の輪郭を離散的に表すように収束していくことで抽出処理が行われていく。
は

すなわち、

の持つ内部エネル

は対象物体が存在する領域を特定し、ギーのような自己で収縮していく機能は持たない。この

その領域に対して適用していた。このように領域限定さような入力画像中の限定された領域を学習の対象とするを入力画像全体に適用するこのではなく、入力画像の全画素を学習の対象にして従来、れた入力から、の競合層ユニットは類似度の高い画素とにより、が集まり、対象物体の輪郭周辺には競合層ユニットが密を適用する。それにより、ユニットは類似度の高い画素の周辺へ集まるようになると期待できる。
DCDAM の新しい役割への期待

集することで、その密度を調べることでヒストグラム方（輪郭抽出から抽出候補領域の推定へ）

式と同じように対象物体の位置推定ができるのではないかと期待できる。さらに、この集合は、ヒストグラム方

アルゴリズムにおいては領域限定

そこで、式の問題で述べたように分布を射影する必要がないた

されたエリアの競合層状に存在するユニットは類似度のめ、それにより発生した問題点を回避することができる

高い画素の周辺へ集まる性質を利用して、入力範囲を限と考えられる。つまり、を用いることで対象定された領域から全画素を学習の対象として入力する。

の初期配置を行うことがで学習を実行するとその実行結果からユニット密度を調の位置に無関係な

べると密度が高い所は対象物体の周辺であるということきると思われる。

が期待でき、対象物体の位置推定が可能となる方式を開6.2． DCDAM に よ るActive Netの 初 期 設 定 制 御 ：DCDAM の新しい役割発した。
この方式は、入力画像に対して領域絞り込みを行い、そを用いて特定の領域を抽出する場合、基本的な問題点として、画像中に複数の対象物体が存在したの絞り込まれた領域に対してを実行して輪郭抽出とする処理のかわりに、入力画像に絞り込みを行わ場合にそれぞれの対象物体を独立して抽出できない、画ずに画像全体を入力画像として像端にある目標物は捕捉が難しいという２つの欠点を持を実行する。その結果、入力画像中の濃淡値が高い場所

つことを述べた。

にそこで、ヒストグラム方式で問題となった対象物体の位置によりの初期設定がうまくいかない問題を解決するために、我々はアルゴリズムを用いて位置の影響を受けないように対象物体の位置推定を行うという新しい役割を領域と見なして、アルゴを配置する位置・大きさについて初期設定が可能となる。この方式がの新しい役割の特徴である。このとこから、この方式をに与える。その推定存在する単数または複数の対象物体をのユニットが集まるため、それに基づき、密度の高い場所をターゲットが存在すると期待される特定のと名付け、この特徴を使用しての初期設定へ適用して、入力画像中に結果をアルゴリズムの捕捉性能向上を目指す手法について検討を行った。次で検討したアルゴリズムの詳細を述べる。

リズムの効果（輪郭抽出機能）により、複数の対象物体
6.3．All-Image DCDAMアルゴリズムを明確に分離できる特徴を有することになり、は捕捉能力を向上することができる。

本節では、提案手法である

DCDAM による輪郭抽出機能
では、輪郭を抽出するために入力画像からの処理手順を示す。この図に従い説明を行う。

何らかの手法を用いて領域の絞り込みを行う。さらに、その領域内には何らかの物体が存在すると仮定し、領域内の画素を学習対象の入力ベクトルとし、その限定された領域に対しての各ユニットが学習する際に、事前に作成した色分布関数により対象となる画素の類似度に応じてアルゴリズムによって適応的に学習率係数を出力することで、アルゴ

リズムについて具体的に述べる。まず、図28に提案手法の競合層状に存在している各ユニットの学習の度合いが変化される。学習― 32 ―

難波・鷲見・植田・薮木・築谷

Active Netの抽出性能改善に関する研究

図30． DCDAM の適用結果
Figure 30. Applied result of DCDAM

候補ユニットの探索
次に、これらの学習済ユニット にそれぞれ半径 ピ
クセルの円形状である探索領域を与える。図30の一部を拡大し、探索領域について図示したものを図31に示す。

図28．All-Image DCDAMアルゴリズム
Figure 28. All-Image DCDAM Algorithm

図31に示す探索領域内で、それぞれのユニットはあるし
きい値 を超えるユニットが存在しているかのチェック

カラー画像の入力と色分布関数による特定色抽出
図29
図29

を行う。

に入力画像の例を示し、色分布関数を用いてから赤色を抽出した結果を図29に示す。

入力画像全体への DCDAM の適用
次に、図29に対してを画像全体に実行す る。 そ の 結 果 を 図 30 に 示 す。 図 30 に 示 す よ う に、の実行結果において線が交わっている箇所がそれぞれのユニットを表す。このように画面全体にユニットが入力ベクトル群である画像中の各画素の順序を保ったまま配置され、類似度が高く出力されている画素
周辺にユニットが集中していることを示している。
図31．ユニットの探索領域を視覚化した図Figure 31. Image of search region of each unit

候補ユニット群の生成（ラベリング）
それらのユニットに対して候補ユニットのラベリングを行う。具体的には、探索領域としきい値の値と目標物
体の大きさによっては１つの目標物体付近で複数の候補
ユニットが選び出される可能性が考えられる。
この場合、
図29．カラー入力画像 (a) と色分布関数による特定色抽出結果 (b)Figure 29. (a) color input image(b) extraction result
by color distribution function (red)あるユニットが条件を満たしているユニットとすると、その最隣接近傍であるユニットが同様に条件を満たしている場合、 とそのユニットとを１つの候補集合として取り扱う。同じ手順で条件を満たしている最隣接のユニット同士を結合していくことによって、文献の手法で発生しうる問題を回避することができる。ラベリ
ング結果を図32に示す。

― 33 ―

鳥取環境大学紀要

第７号の実行を行う。反復回数は、予備実験より50回と固定して実行している。図34に、図33にて示した配置済を実行した結果を示す。
6.4．実環境の情景画像を用いた実験
本実験では、入力画像は640×480ピクセルの道路標識を含む実環境にて撮影した情景画像を用いて行った。まとした。また、使用た、予備実験の結果よりするの ユ ニ ッ ト 数 は 25 × 20 と し、 学 習 回 数 は55,000回とし、初期近傍範囲は７、学習率係数は１とし

図32．All-Image DCDAM実行結果
Figure 32. Execution result of All-Image DCDAMた。

図32に示した格子点間に描かれたユニットのうち、太く描写されているものが１つの候補ユニット集合としてラベリングされた候補ユニットを結合する線である。
Active Netの配置
そして、生成された候補ユニット群の情報を利用しての配置を行う。

の大きさは最低でもラベリングされたユニットの集合全体が持つ探索領域を全て覆うように配置される。本研究ではさらに上下左

図34．配置されたActive Netを実行した結果
Figure 34. Execution result of arranged Active Net

右ともに10ピクセルずつの余裕を持たせている。
これは、前述したように自己組織化マップの近傍学習によって、次に、色分布関数を用いて特定色抽出を行った その類似度の高い画素周辺に存在するユニットがある程度集
まり、条件を満たすユニットが対象物体の外側に発生す結果得られた画像に対してるため、候補ユニット集合の探索領域を全て覆うように

その結果に対して、上述したように位置・大きさを提案が配置されることで目標物体をの中に取り込めていると考えられるためである。

手法によって設定したを実行し、を配置して推定された領域の詳細な輪郭抽出を行った結果を図35に示す。図35

図33に図32で示した候補ユニット群の情報に基づいてとし、において、それぞれ入力画像をの配置を行った結果を示す。

色分布関数により特定色抽出を行った結果
提案手法

の実行結果
の実行結果をの初期設定とし、抽出を行った結果をそれぞれ示している。なお、入力画像
は赤色色分布関数を適用し、入力画像に対してに対しては黄色色分布関数を適用している。
実験結果から、対象の数が１つまたは２つある場合、対象物体の形状が異なる入力画像に適用しても提案手法
によって正しい推定結果を得ることができ、その結果を
図33．候補ユニット群に基づいて配置されたActive Net
Figure 33. Arranged Active Net by candidate unit group

基にの位置・形状を設定し、それぞれ目標物

体を正しく抽出することができていることが分かる。
次に、研究１で検討したヒストグラム方式により失敗

Active Netの実行
提案手法
ニット群の数だけする例に対して研究２で検討した手法を適用した結果をにより生成された候補ユは前項で述べたルールに基

図36に示す。なお、ヒストグラム方式の各パラメータは５章で述べたものと同一である。

づき配置される。そして、配置された全ての

図36― 34 ―

から理解できるように、ヒストグラム方式は

難波・鷲見・植田・薮木・築谷

Active Netの抽出性能改善に関する研究

２つの対象に対して１つのみの推定結果を出力していなった。

を用いる場合、マる。すなわち、１つのみのルチネット方式で発生した問題と同様の１つのネット内

6.5．研究２： DCDAM を用いた手法のまとめと残された課題に複数の抽出対象が存在するという問題が発生している。しかし、研究２で提案した手法で目標物体の位置推定を行い、その結果を用いてを用いる抽出手法において画像

研究２ではによる目標物体

中の端に対象物体が存在していた場合、さらに複数物体の抽出においては正しく２つの対象それぞれを独立に正の抽出において対象物体の位置・数を定義することが難しく抽出できていることが理解できる。

しい場合も対処できる手法

さらに、文献の手法においても、図35に示すよう

た。

を提案し

で従来問題となるような適当な位置・大な入力画像においては複数の放射線が１つの目標物体にきさの物体に対して、かかると考えられる。この状態では複数の放射線に存在抽出を試みた。

を適用して対象物体のする格子点の速度が低下することが予想でき、１つの目実画像を用いたシミュレーション実験を行い、従来手標物体に対して複数の推定結果を出してしまう可能性が法では抽出が困難な場合においても提案手法では正しくあり、従来手法は有効的とは言いがたい。また、マルチ抽出を行うことができることを示した。実験結果より、のような抽出対象同士

ネット方式においても図35が近く隣り合う入力画像の場合、抽出が難しい。
これは、提案手法を用いてで、従来指摘されていた問題点を解決できるものである。

図26に示した通りである。
実験の平均時間は2.8の初期設定制御を行うこと

課題としては、抽出対象同士がごく狭い間隔で隣接しの２実装した計算機において、画像入力から

の

を
の演

ていた場合、ラベリング処理により複数の抽出対象が１つとしてまとめられていた場合が見受けられた。

算終了までを１つの処理単位とし、およそ50秒前後と

図35．提案手法による位置推定結果とその結果により設定されたActive Netによる抽出結果
Figure 35. Results of All-Image DCDAM and Active Net execution results― 35 ―

鳥取環境大学紀要

行った結果

第７号

について述べる。
において学習アルゴ

この研究３の目的は、
リズムは逐次学習型

アルゴリズムを採用していた

ため、学習結果が入力ベクトルの提示順序に依存する問題点を有していた。また、逐次学習型

アルゴリズ

ムに存在する学習率係数も提示順序により学習結果が変化することに影響を与えている。学習率係数は学習初期段階において大きくとり、学習終期段階に近づくにつれ小さくなる。つまり学習率係数も、入力ベクトルの提示順序による学習結果の変化に影響を与えてしまっている。
この問題を解決するために提案されている学習アルゴアルゴリズムであり、そのリズムがバッチ学習型

であ学習アルゴリズムを採用した手法がアルゴリズムは、参照ベクトルる。バッチ学習型の学習（更新）を一括して行うことで入力ベクトルの提示順序に対する依存性を排除している。また、学習率係数も存在していない。そこで、本研究においてもを用いることでさらなる対象候補推定率の改
善 が 狙 え る と 考 え、 研 究 ２ で 用 い たをに置換して実験を行った。
7.2． BL-DCDAM とはは、

図36．ヒストグラム方式の特定結果（a）と研究２の手法による実行結果（b）
Figure 36. Estimation by Histogram (a) and
execution result of study No.2 (b)を用いて、輪郭抽出手法を濃淡画像に適応できるように、具体的には、

アルゴリズ

ムにおける学習率係数に着目して適応的に変化させる方式を検討した方式である。しかし、バッチ学習型

７．研究３：All-Image BL-DCDAMを用いた方式の初期配が存在しないため、そのまま座標値を入力したのではを用いて目標物体候補の位置を推が輪郭線を表すような学習結果となることがな

研究２のまとめで述べたように、
置に関してアルゴリズムにおいては既に説明したように学習率係数

アルゴリズム定する方式を開発した。この方式において対象物体同士い。そのため、我々はバッチ学習型

がごく狭い間隔で隣接していた場合、ラベリング処理にによって輪郭抽出を実現するために開発した手法がである。

より複数の抽出対象が１つとしてまとめられていた場合で輪郭を抽出する場合に、が見受けられた。
において用いた研 究 ３ で は、の学習率係

数について、学習率係数は最初に大きく値を取り、次第の学習アルゴリズムを改良して提案されたに小さくしているものを持っている。このような入力ベを用いる手法を検討した。

ク ト ル の 提 示 順 序 に 依 存 し な い と い う こ と で、にバッチ学習型

これにより、各ユニットは１つの対象付近に存在するアルゴリズムを導入す

座標値の平均を学習するため、隣接している他の対象をる。これにより、入力ベクトルの提示順序に依存するこ表す座標に影響を受けずに学習できるのではないかと思とがなく入力ベクトルごとに学習の度合いを変化させる

われる。

ことが可能となる。次よりその方式について具体的に説明を行う。
バッチ学習型 SOM アルゴリズムでの7.1． DCDAM の問題点
研究３では、さらにアルゴリズムを用いた

濃淡値反映型重み関数の導入

へバッチ学習型を導入して実験を― 36 ―

実現の最も重要なポイントとしてバッチ

難波・鷲見・植田・薮木・築谷

学習型

Active Netの抽出性能改善に関する研究

型アルゴリズムには学習率係数が存在しな行し、その結果に対して、上述したように位置・大きさ

いという特徴がある。そこで、バッチ学習型での参照ベを提案手法によって設定したクトルを更新する場合に平均ベクトルと呼ばれるある入された領域の詳細な輪郭抽出を行った結果を図37に示

力ベクトルと類似した入力ベクトル群の平均値をユニッす。図37において、それぞれ入力画像をトが学習する段階で、その平均ベクトル値が表す座標が提案手法を適用した結果を基に持つ濃淡値に応じた重み関数を導入するような式（8.1）

出した結果をそれぞれ示している。なお、入力画像

アルゴリズムを実に対しては赤色色分布関数を適用したものである。

を導入することで我々は現している。

を配置して推定を配置し、抽において目標となる

実験結果から、入力画像
（8.1）

として、

道路標識を正しく独立して抽出することができていることが理解できる。また、一部道路標識以外の物体を抽出

また、重み関数には本論文では式（8.2）に示す

シグモイド関数（）を用いて実験を行っしているが、これは認識処理において容易に除外することが可能である。
All-Image DCDAMとAll-Image BL-DCDAMの比較評

た。
−

7.3．All-Image BL-DCDAM
本研究においても、の問題点として挙げたが同様に発生する可能性があるため、の導入は本研究においても効果的であると考えられる。

に対してを実行し、その結果に基づいてによ

２つある対称物体のうち緑色の円で囲んだ対称物体につの配置がいて候補ユニットの選定が失敗し、正しく行われないため抽出に失敗していることが理解でを用いたとき、各ユニッ

きる。

トは１つの対象付近に存在する座標値の平均を学習する
ため、隣接している他の対象を表す座標に影響を受けずに学習できるので、の比較をる抽出処理を行った結果を示す。
図38から分かるように、で発生した提示順序に関する問題

効果としては、と行 う。 図 38 に 図 37 入 力 画 像

ようなことが懸念点となる可能性がある。
つまり、

価

（8.2）

−

で問題点であった対象同

しかし、既に図37に示したように入力画像てに対しを適用した場合においては正しく抽出することが示していることから、本研究におい士が非常に近く隣接した場合にそれを１つの候補ユニッてのト群として生成していたような場合を回避することがでと比較して良好な結果を得ることができた。

の効果はきると思われる。
まず、カラー画像から特定色抽出を行った濃淡画像に対して7.5．研究３のまとめ
実験結果より、研究２で用いたを用いて学習を行う。その後、6.3とすることで本研究においてもで述べたように候補領域を推定していく手法は6.3で述べたアルゴリズムと同一であるため、6.3を参照されたを候補領域の推定率が上がることを確認できた。また、はバッチ学習型

い。

アルゴリズムに基づいているため、１で述べた課題２について実現するため、
バッ
7.4．実環境の情景画像を用いた実験

チ学習型を含む実環境にて撮影した情景画像を用いて行った。また、予備実験の結果より

は画像ごとに探索領域

アルゴリズムを学習アルゴリズムとしたをハードウェアで構築することで大幅な高速化を本実験では、入力画像は640×480ピクセルの道路標識

実現している文献の導入が可能となり、実時間処理の達成を行うことができる。

内に存在するユニット数の最大値から上位５位までを含のユニット数

８．おわりには25×20とし、学習回数は75回とし、初期近傍範囲は７、本論文ではむしきい値とした。また、使用する
学習率係数は１とした。

について、従来までに行われた研究についてを概観し、All-Image BL-DCDAMの実験結果

その問題点と解決へ向けて検討した手法について述べ

次に、色分布関数を用いて特定色抽出を行った その結果得られた画像に対しての抽出成功率改善に関する研究た。具体的には、（1）ヒストグラムを用いた方式（2）を実― 37 ―（3）を用いた方

鳥取環境大学紀要

第７号

図37．実験結果
Figure 37. Results of All-Image BL-DCDAM and Active Net execution results[2] 佐藤和人、石井雅樹、間所洋和、 院内巡回ロボットの開発と評価実験 、信学論、 Vol.84-D-I、 No.6、pp. 855-866, 2001.
[3] 山内仁、小島篤博、宮本貴朗、高橋浩光、福永邦雄、
連続フレームからの抽出画像の重ね合わせによる
ロバストな道路標識認識手法 、信学論、Vol. 90-D,
No.2, pp.494-502, 2007.
[4] 村木茂、喜多泰代、 ３次元画像解析とグラフィック
ス 技 術 の 医 学 応 用 に 関 す る サ ー ベ イ 、 信 学 論、Vol.J87-D-II, No.10, pp.1887-1920, 2004.
図38．All-Image DCDAMによる実験結果
Figure 38. Experimental result by All-Image DCDAM[5] M. Kass, A. Witkin, and D. Terzopoulos, "Snakes: active
contour models," IJCV, Vol.1, No.4, pp.321-331, 1988.
[6] 坂上勝彦、山本和彦、 動的な網のモデルActive Net式の検討を行った。さらに（3）の方式においては道路とその領域抽出への応用 ,標識認識への応用など高速処理が要求される場合でも

45, No.10, pp.1155-1163, 1991.

ハードウェアを用いることで実現可能であること[7] 大橋剛介、大矢晃久、名取道也、中島真人、 超音波を述べた。

エコー画像の３次元表示のためのニューラルネット
ワークを用いた輪郭抽出法 、信学論、Vol.J76-D-II,

実験の結果から、これまで検討してきた３つの手法を用いて確実にvol.
テレビジョン学会誌、

No.2, pp.368-373, 1993.

の抽出成功率が向上することを[8] 鈴木賢治、堀場勇夫、杉江昇、南木道生、 ニューラ

確認した。

ルエッジ検出器を利用した DSA における左心室の今後の課題として、この３種類の手法をそれぞれの特輪郭抽出 、信学論, Vol.J83-D-II, No.10,

徴を活かして、どのように選択して使用していくと効率

pp.2017-2029, 2000.

が良くなるかを検討していく予定である。

[9] P.Doucette, P.Agouris, A.Stefanidis, and M. Musavi,
参考文献"Self-organized clustering for road extraction in classified[1] 赤松茂、 コンピュータによる顔認識 - サーベイ 、

imagery", ISPRS Journal of Photogrammetry & Remote

信学論、Vol. J-80-D-II, No.8, pp.2031-2046, 1997.

Sensing 55 pp.347-358, 2001.

― 38 ―

難波・鷲見・植田・薮木・築谷

Active Netの抽出性能改善に関する研究[10] Y. V. Venkatesh, S. Kumar Raja, N. Ramya, "Multiple

curvature dependent speed: Algorithm based on Ha-

Contour Extraction From Graylevel Images Using an

milton-Jacobi formation," Journal of Comp. Physics,

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vol.79, pp.12-49, 1988.

Processing, Vol. 15, No. 4, 2006.

[19] T.Kohonen,

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[11] H. Shah-Hosseini, R. Safabaksh, "A TASOM-based[20] 薮木登、三木成彦、鷲見育亮、副井裕、 道路情景

algorithm for active contour modeling," Pattern Recog-

画像における交通標識の認識に関する検討 、信学

nition, Vol. 33, pp. 1239-1250, 2000.

技報 CAS2002-129、pp.27-32, 2003.

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