脳の学習機能に基づく脳型画像フィルタの開発

研究課題

研究責任者	藤田一寿津山工業高等専門学校, その他部局等, 助教
研究期間 (年度)	2011
概要	本研究課題では、学習を用いた脳型画像フィルタの開発と能力の検証を行った。本課題で用いた脳型画像フィルタは、スパイキングニューラルネットワーク(SNN)で構成され、スパイクタイミング依存可塑性で学習する。画像を入力すると、学習によりSNNのネットワーク構造が変わる。学習後のSNNにより画像が加工され、画像処理が行われる。この脳型画像フィルタの機能検証の結果、実画像において線分強調、ノイズ除去などの機能を実現できていることを確認できた。動画処理においては、軌跡抽出の機能を有する可能性があることを示した。また、フィルタの計算速度の検証を行った結果、SNNを用いた脳型フィルタの場合、現在のコンピュータでは計算時間がかかるため動画のリアルタイム処理が難しいことが分かった。