グローバル整合性制約の対称平滑化フィルタ

Symmetric Smoothing Filters From Global Consistency Constraints
IEEE Transactions on Image Processing, Vol.24, pp.1536-1548, 2015
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多くのパッチベースの画像ノイズ除去方法は,類似するピクセルの加重平均の平滑化フィルタである.これらの平均化フィルタは,対称で安定した平滑化演算子である二重確率近似を用いて改善することができる.本稿では,フィルタリングされた出力に平均化行列によって帰属されるピクセル間の相対的な類似性を維持する単純な一貫性原理を提案する.得られた一貫性フィルタは,理論的に対称性と安定性を有し,一般化された二重確率行列である.また,整合フィルタをラプラシアン正則化の特定の形式として解釈が可能となる.したがって我々のアプローチは,2つの画像ノイズ除去法である対称平滑化フィルタおよびスペクトルグラフ理論を統一する.一貫性フィルタは,高品質の画像ノイズ除去を行う.本論文では,提案された整合性フィルタの特性を分析し,その性能を他の画像ノイズ除去法と比較し,有用性を示す.

顔識別のための部分空間解析を用いたブレ除去推論

Facial Deblur Inference Using Subspace Analysis for Recognition of Blurred Faces
IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol.33, 2011, pp.838-845
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本論文では,顔画像のブレ除去を用いて劣化した顔画像を識別する新規手法を提案する.顔にぼかしの処理を 表す点広がり関数 (Point Spread Function:PSF) を推定する方法である.単一の顔画像から PSF を推測することは 不良設定問題である.本稿は問題をより扱いやすくするためにぼやけた顔画像のトレーニングセットから学習する. また,同じ PSF によって劣化ぼけ画像が互いに類似しているよう特徴空間を構成する.本手法はこの特徴空間に おける事前定義された PSF のセットの事前知識を表す統計モデルを学習する.末知のボケクエリ画像は,各モデ ルと比較され最も近いものは,PSF の推定のために選択される.クエリ画像はそのモデルに対応する PSF を使用 してボケ除去の識別が行なわれる.本稿は大規模な顔画像のデータベース (FERET) を用い既存手法に比べての認識性能 の向上を示す.さらに位相量子化で提案された顔の不鮮明さを除く推論を組み合わせた LPQ メソッドによりさら に性能を向上させることができる方法について説明する.

ルジャンドルモーメント不変量によるボケ画像認識

Blurred image recognition by Legendre moment invariants
IEEE Transactions on Image Processing, Vol.19, 2010, pp.596-611

20160629 ygoto

多くの画像アプリケーションにおいて焦点のぼけた画像を処理することは重要な問題となっている.ぼけの不変 量を得る方法を既存手法では幾何学的な瞬間や複数のモーメントに基づいている.本稿では,直行ルジャンドル モーメントを用いてボケの不変量を構築する新しい手法を提案する.焦点ぼけ画像に対してのルジャルドルモー メントの重要な特性は今までも提示され,証明されてきた.本稿では,従来のパターン認識と本手法を比較する. 実験結果は,提案する手法はノイズに対しより堅牢であり,幾何学的または複雑なモーメントに基づく方法より 優れた識別力を持っていることを示す

Conn: 脳内ネットワークの相関と非相関のための機能的コネクティビティツールボックス

Conn: A Functional Connectivity Toolbox for Correlated and Anticorrelated Brain Networks
BRAIN CONNECTIVITY, Vol.2, No.3, pp.125–141, 2012
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レスティングステイト機能的コネクティビティは ,ヒトの脳の機能的構造の基礎となる ,本質的で自然なネッ トワークを明らかにする.しかしながら ,神経由来でないの偽相関などの信号の混合を避けるため ,機能的ネッ トワークを特定する有効な統計解析には ,ノイズの原因に対処する必要がある.生理学的なノイズや他のノイズ の原因を低減させるためコンポーネントベースドノイズコレクションメソッド(CompCor)を実装した ,機能的 コネクティビティツールボックスであるConnを開発した.さらに ,体動と時系列共変量の除去 ,時間フィルタ リングとBOLDコントラスト信号の残差に窓をかけ ,機能的コネクティビティMRI(fcMRI)のファーストレベ ル推定とレスティングステイトとタスク関連のデータのためのセカンドレベルランダム効果解析を行う.グローバ ルシグナル回帰に依存する手法に比較して ,CompCor ノイズリダクション手法はグローバルシグナル回帰がな いかのように反相関の説明を可能にする.このツールボックスではシード・ボクセルとROI・ROIの機能的相関 の推定 ,部分相関と2変量あるいは多変量の回帰分析 ,グラフ理論解析 ,ボクセル・ボクセル機能的コネクティ ビティ解析などの fcMRI 解析を行う.本稿では ,実装された fcMRI 解析の推定と使用例と共に ,Conn ツール ボックスに実装された手法を説明する.CompCor手法はfcMRI解析の選択性と感受性を増加させ ,fcMRI解析 のインタスキャンの高い信頼性を示す.

画像フィルタリングのための間隔値ファジィ集合に基づくファジィフィルタ

Fuzzy lter based on interval-valued fuzzy sets for image ltering
Buzzye Sets and Systems, Vol 161, Issue 1, 1 January 2010, pp. 96-117

間隔値ファジィ集合(IVFS)によるファジー画像フィルタは,画像からノイズを除去するために提案されている.提案するフィルタはIVFS エントロピーアプリケーションに基づいている.IVFS を考慮に画像処理に固有の
総不確実性を取ることができ,ノイズ除去に有効である.間隔値ファジィ集合のエントロピーは,最初の段階で,すべての主要で均質な領域を見つけるためにヒストグラム解析を行うためのツールとして使用される.そして、効
率的なピーク発見アルゴリズムは,ヒストグラムの最も重要なピークを同定するために使用される(1)(1)と、ノイズフィルタリング工程(2)(2)の各ノイズ画素の元の値を推定することが提案されている.実験結果での提
案するフィルタは,インパルスノイズを抑制し,ガウスノイズを低減しつつ,画像の詳細を保存する古典的なファジーフィルタを上回ることができることを実証した.本手法の主な利点は,閾値または同調されなければならな
いパラメータの数を制限することである.

内向的な人と外向的な人に対する認知課題中の背景音楽および雑音の影響

The Effect of Background Music and Noise on the Cognitive Test Performance of Introverts and Extraverts

これまでの研究で,複雑な認知課題において,背景音楽や背景雑音などの障害物により内向的な人の作業成績は外向的な人と比べて悪い影響を受けることが分かっている.この研究では,背景雑音が音楽と同じくらい影響するかどうか調べることにより,従来の研究を拡張する.静音,英国ガレージ音楽および雑音を提示した状態で,118人の女子中学生が3つの認識力テストを行なった.内向的な人は,音楽と雑音が存在する状態において,外向的な人より全ての課題で悪い成績を示すが,静音では同程度の成績を示すと想定した.全ての課題について,有意な関係性が見られた.さらに,主に背景音による影響があることが予想された.それは,音楽や雑音を提示すると成績は悪くなるというものである.結果は1つの例外を除いて,この予測通りとなった.この研究で,外向性と知能の間の正の相関が明らかになった.この発見は,内向的な人と外向的な人の中で皮質の覚醒に差があるというEysenckian仮説を立証する.

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映像内の自己組織化:画像分割,知覚グループ化,画像データベース編成のための確率的クラスタリング

我々は,要素のペアワイズ類似性を使用して確率的クラスタリングアルゴリズムを提示し,それが低レベルの画像分割,中間レベルの知覚グループ化,および高レベルの画像データベースの構成を含むコンピュータビジョンにおける様々な問題に対処するために使用することができる方法を示す.クラスタリング問題は,ノードがデータ要素を表し,エッジの重みは,ペアワイズ類似性を表すグラフ分割問題として見られる.我々は,Kargerの短縮アルゴリズム(1996)の使用により,このグラフの切れ目のサンプルを生成し,クラスタリング問題の解決策のために基礎を提供する「平均」な切れ目を計算する.提案手法の確率的性質は,偶発的なエッジや小さなスプリアスクラスタを含む,ノイズに対して堅牢になる.我々のアルゴリズムの複雑性は非常に低い.さらに,追加計算コストなしに,我々のアルゴリズムは,ネストされたパーティションの階層を提供します.我々はいくつかの合成画像と実画像,白黒とカラーの両方で画像分割のための手法の優位性を実証する.私達の他の例としては,雑然としたシーンにおけるエッジの連結(知覚的グルーピング)と多視点3次元物体認識を目的とした画像データベースの構成を含む.

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