Image Understanding System for Geological Data Using Fuzzy Clustering Methods and Structured Neural Network
Tetsuo Sawaragi, Katsunobu SHIBATA, Osamu Katai, Sosuke Iwai, Koya TSUKADA · Journal of Japan Society for Fuzzy Theory and Intelligent Informatics · 1994
画像理解では, 曖昧な入力画像からの多義性を有する一群の意味ある諸特徴を効率的に抽出し, 入力画像中の諸特徴と領域固有な知識(モデル)要素との間での柔軟にしてロバストな照合過程をモデル化することが必須となる.本研究ではリモートセンシング画像を処理することによって得られる地質画像から, 地質力学仮説を認識する問題をとりあげ, まず複数のファジィクラスタリング手法の逐次適用による画像からのファジィ特徴抽出の手法を提案する.つぎに抽出されたファジィ特徴と対象モデルが相互に動的に干渉しながら整合する解釈を生成し, 仮説の競合を解消しながら必要に応じて能動的な特徴の再抽出を行なうプロセスを, 階層的に構造化した3種類の相互結合型ニューラルネットワークの逐次動作によって実現する.