電子情報通信学会総合大会講演要旨
D-12-38
セルラ型Cartesian Genetic Programmingを用いたSemantic Segmentation 手法の提案
◎島崎 謙・長尾智晴(横浜国大)
画像中の物体とその領域を認識することはSemantic Segmentationと呼ばれており,画像認識における重要な課題の一つである.
ところで,近年ではセルと呼ばれる処理ユニットが相互結合したセルラ型の構造回路を用いた画像処理手法が提案されており有効性が示されている.
局所的な情報やその空間的な関係を考慮したセルラ型の処理構造は本研究分野でも有効であると考えられる.
そこで本稿ではセルラ型の構造を用いたSemantic Segmentation 手法を提案する.
ここで,ユニットの最適な処理構造の設計には進化計算法の一つであるCartesian Genetic Programmingを用いる.