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JP2002024794A - Method for detecting different feature information - Google Patents

Method for detecting different feature information

Info

Publication number
JP2002024794A
JP2002024794A JP2000208125A JP2000208125A JP2002024794A JP 2002024794 A JP2002024794 A JP 2002024794A JP 2000208125 A JP2000208125 A JP 2000208125A JP 2000208125 A JP2000208125 A JP 2000208125A JP 2002024794 A JP2002024794 A JP 2002024794A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
chaotic
motion
signal
input
different feature
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
JP2000208125A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
Takashi Saito
俊 斉藤
Hiroaki Mizuhara
啓暁 水原
Keiryu Go
景龍 呉
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Yamaguchi Technology Licensing Organization Ltd
Original Assignee
Yamaguchi Technology Licensing Organization Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Yamaguchi Technology Licensing Organization Ltd filed Critical Yamaguchi Technology Licensing Organization Ltd
Priority to JP2000208125A priority Critical patent/JP2002024794A/en
Publication of JP2002024794A publication Critical patent/JP2002024794A/en
Pending legal-status Critical Current

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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To achieve a method for detecting a different feature information from a peripheral information, as well as achieve detection of the boundary line between an object and its background. SOLUTION: The method for detecting a different feature information from a peripheral information is achieved by a network consisting of the steps S11, S12 and S13. In the step S11, there is spatially disposed an element which transits from a stable motion to a chaos motion by an input to the element defined by a function which generates the chaos motion. In the step S12, an element is disposed such that only a portion relating to the space where a different feature is disposed transits from the stable motion to the chaos motion by performing a differential calculation between spatially adjacent elements with regard to the output signal from the step S11. In the step S13, an element is disposed such that only a spatial portion relating to the different feature generates the chaos motion from the stable motion by integrating the output from the step S12.

Description

【発明の詳細な説明】DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION

【0001】[0001]

【発明の属する技術分野】本発明は、多数の時系列信号
中からの特徴の異なる時系列信号を抽出する特徴検出手
法へのカオス現象応用に関する。
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to the application of chaotic phenomena to a feature detection method for extracting time-series signals having different characteristics from a large number of time-series signals.

【0002】[0002]

【従来の技術】従来、多数の特徴の中から特徴の異なる
情報を抽出する手法の構築のため、これに関する人間の
能力を模倣することにより実現する方法が行われてい
る。
2. Description of the Related Art Heretofore, in order to construct a method for extracting information having different characteristics from a large number of characteristics, a method of imitating a human ability related thereto has been used.

【0003】画像中に複数の対象物を配し、その中から
一つだけ特徴の異なる対象を探索することを要求する視
覚探索課題を用いて、人間の特徴抽出能力を測定し、こ
の人間の能力を表現するモデルが提案されている(例え
ば、サイエンティフィック・アメリカ 254, 114-124 (1
986)(Scientific America, 254, 114-124 (1986) )。
[0003] A plurality of objects are arranged in an image, and a feature extraction ability of a human is measured using a visual search task that requires searching for an object having only one characteristic from among the objects. Models that represent capabilities have been proposed (eg, Scientific America 254, 114-124 (1
986) (Scientific America, 254, 114-124 (1986)).

【0004】また、生物の脳内から得られる電気的信号
は、カオス的挙動を示しており、安定運動からカオス運
動へ移行をする時に情報の処理が為されていることが指
摘されている(例えば、「複雑系がひらく世界」日経サ
イエンス社 42-51 (1997) )。
[0004] Further, it has been pointed out that an electrical signal obtained from the brain of an organism exhibits chaotic behavior, and information is processed when shifting from stable motion to chaotic motion ( For example, "The world where complex systems open" Nikkei Science 42-51 (1997)).

【0005】近年、このようなカオス運動を用いたカオ
スニューラルネットワークに関する手法が、連想記憶や
組合せ最適化問題などに多く用いられている(例えば、
特開平06−259483号、特開平09−146908号) 。
In recent years, a method relating to a chaotic neural network using such chaos motion has been widely used for associative memory, a combination optimization problem, and the like (for example,
JP-A-06-259483, JP-A-09-146908).

【0006】また、カオス運動を応用した従来の手法と
して、カオスニューラルネットワークを用いた信号検出
方法 (特開平11−311647号) が提案されている。特開平
11−311647号では、入力する信号に対して閾値の設定を
行わず、直接入力信号をニューロン素子に入力し、カオ
ス運動の共鳴現象により周期信号の周波数の信号を増幅
し、かつ、ニューロン素子間の相互作用による共鳴現象
の強調を利用し、微弱な信号を検出する信号検出方法を
提案している。
As a conventional technique using chaotic motion, a signal detecting method using a chaotic neural network (Japanese Patent Laid-Open No. 11-311647) has been proposed. JP
In 11-311647, the threshold value is not set for the input signal, the input signal is directly input to the neuron element, the signal of the frequency of the periodic signal is amplified by the resonance phenomenon of chaotic motion, and We have proposed a signal detection method that detects weak signals by using the enhancement of resonance phenomena due to the interaction of.

【0007】[0007]

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、多数の
特徴の中から異なる情報を抽出する手法の構築において
は、人間の能力を模倣することにより実現する方法を試
みているにも係わらず、生物の脳内から得られるカオス
的な電気信号を応用することにより人間の視覚探索機能
を実現したものは提案されていない。
However, in the construction of a method for extracting different information from a large number of features, a method of imitating human ability has been attempted, despite the fact that a method for realizing the information by imitating human ability has been attempted. There has not been proposed any device that realizes a human visual search function by applying a chaotic electric signal obtained from the brain.

【0008】また、従来のカオス運動の応用では、主に
連想記憶や組合せ最適化問題への応用、短期予測などへ
の応用は為されているものの、人間の視覚探索機能実現
への応用は為されていない。
Further, in the conventional application of chaotic motion, application to associative memory, combination optimization problem, short-term prediction, etc. has been made, but application to human visual search function has not been made. It has not been.

【0009】さらに、多数の特徴の中からの特徴の異な
る情報の抽出に関する従来の手法では、これを用いた画
像処理手法への応用に関しても実施されていない。画像
処理手法においては、対象物と背景との境界線を抽出す
ることが重要であるとされている (例えば、「画像処理
工学」共立出版 69-77 (1996))。
Further, the conventional method relating to the extraction of information having different characteristics from a large number of characteristics has not been applied to the application to an image processing method using the same. In image processing techniques, it is important to extract the boundary between the object and the background (for example, "Image Processing Engineering", Kyoritsu Shuppan, 69-77 (1996)).

【0010】そこで、本発明は、異特徴情報を周辺情報
から検出する手法を、カオス運動を応用することにより
実現する。また、本発明で実施する異特徴情報の周辺情
報からの検出手法を用いることにより、対象物と背景と
の境界線検出を実現する。
Therefore, the present invention realizes a technique for detecting different characteristic information from peripheral information by applying chaotic motion. In addition, by using the technique of detecting different characteristic information from peripheral information implemented in the present invention, detection of a boundary between an object and a background is realized.

【0011】[0011]

【課題を解決するための手段】本発明においては、図1
に示すように、カオス運動を発生する関数により定義さ
れた素子への入力により安定運動からカオス運動へと遷
移する素子を空間的に配置するステップ(S11)を実
施する。
According to the present invention, FIG.
As shown in (1), a step (S11) of spatially arranging elements that transition from stable motion to chaotic motion by input to an element defined by a function that generates chaotic motion is performed.

【0012】次に、S11からの出力信号に関して、空
間的に隣接する素子間の差分算出を実施することにより
異特徴の配置された空間に関する部位のみが安定運動か
らカオス運動へと遷移するように素子を配置するステッ
プ(S12)を実施する。
Next, with respect to the output signal from S11, the difference between the spatially adjacent elements is calculated so that only the portion related to the space where the different features are arranged transitions from the stable motion to the chaotic motion. The step of arranging the elements (S12) is performed.

【0013】次に、S12からの出力を統合することに
より異特徴に関する空間部位のみが安定運動からカオス
運動を発生するように素子を配置するステップ(S1
3)を実施する。
Next, the step of arranging the elements such that only the spatial portion relating to the different feature generates the chaotic motion from the stable motion by integrating the outputs from S12 (S1).
Perform 3).

【0014】本発明では、これらの各ステップからなる
ネットワークにより異特徴情報を周辺情報から検出する
手法を実現する。
In the present invention, a method for detecting different characteristic information from surrounding information is realized by a network including these steps.

【0015】[0015]

〔数1〕[Equation 1]

O|t+1 =f (O|t ) 図2に示した入力信号を受容する層(S21)では、数
1で示したカオス素子に、結合項を付加すること(数
2)により、安定運動を示すカオス素子の過渡振動によ
りカオス運動を発生させることが可能となる。 〔数2〕 O1xy|t+1 =f (O1xy |t) +w01×Ixy|t+1 ここで、O1 は入力信号を受容する層(S21)に配置
されたカオス素子の出力信号、w01はS21に入力され
る信号とS21に配置されたカオス素子との結合係数、
Iは入力信号とする。また、x,yは図2に示された空
間に配置されたカオス素子の空間位置を示す。数2に示
したカオス素子では、ある空間位置(x,y)、時刻t
+1におけるS21からの出力信号O1xy|t+1 は時刻t
におけるS21からの出力信号O1xy|t と時刻t+1に
おける入力信号Ixy|t+1 により決定される。
O | t + 1 = f (O | t ) In the layer (S21) for receiving the input signal shown in FIG. 2, by adding a coupling term (Equation 2) to the chaotic element shown in Eq. The chaotic motion can be generated by the transient vibration of the chaotic element indicating the motion. [ Equation 2] O 1xy | t + 1 = f (O 1xy | t ) + w 01 × I xy | t + 1 Here, O 1 is the output of the chaotic element arranged in the layer (S 21) that receives the input signal. coupling coefficient of the signal, w 01 and chaotic element disposed in the signal and S21 to be inputted to S21,
I is an input signal. Also, x and y indicate the spatial positions of the chaotic elements arranged in the space shown in FIG. In the chaotic element shown in Expression 2, a certain spatial position (x, y), time t
The output signal O 1xy | t + 1 from S21 at +1 is at time t
It is determined by the t + 1 | input signal I xy at t and time t + 1 | output signal O 1Xy of S21 to the.

【0016】S21からの出力信号を受容する層(S2
2)に示す各カオス素子では、S21に配置された隣接
するカオス素子の出力信号間の差分によりカオス運動を
発生する。S22に配置されたカオス素子の出力信号
は、数3および数4により決定されるものとした。な
お、数3は図2に示したx方向に配置されたカオス素子
の出力信号間の差、数4はy方向に配置されたカオス素
子の出力信号間の差を検出するものである。 〔数3〕 O2(2x)(2y-1)|t+1 =f(O2(2x)(2y-1) |t ) +w12×|(O1(x+1)y|t+1 −O1xy|t+1| 〔数4〕 O2(2x-1)(2y)|t+1 =f(O2(2x-1)(2y)|t ) +w12×|(O1x(y+1)|t+1 −O1xy|t+1| ここで、O2 はS22に配置されたカオス素子の出力信
号、w12はS21とS22に配置されたカオス素子間の
結合係数である。数3および数4では、S21に配置さ
れた隣接するカオス素子の出力信号間の差分が0、つま
りS21に配置されたカオス素子が同期振動をしている
ときは、S22の出力信号は信号入力前と同じ運動を持
続することになる。したがって、信号入力前に安定運動
をしているカオス素子では、信号入力後も安定運動を持
続する。
The layer for receiving the output signal from S21 (S2
In each of the chaotic elements shown in 2), the adjacent
Chaotic motion by the difference between the output signals of the chaotic elements
appear. Output signal of chaotic element arranged in S22
Is determined by Equations 3 and 4. What
Note that Equation 3 is a chaotic element arranged in the x direction shown in FIG.
Equation 4 is the difference between the chaotic elements arranged in the y direction.
The difference between the output signals of the slaves is detected. [Equation 3] O2 (2x) (2y-1)|t + 1= F (O2 (2x) (2y-1)|t) + W12× | (O1 (x + 1) y|t + 1-O1xy|t + 1|  [Equation 4] O2 (2x-1) (2y)|t + 1= F (O2 (2x-1) (2y)|t) + W12× | (O1x (y + 1)|t + 1-O1xy|t + 1| Where OTwoIs the output signal of the chaotic element arranged in S22.
Number, w12Is between the chaotic elements arranged in S21 and S22.
Coupling coefficient. In Equations 3 and 4, it is arranged in S21
The difference between the output signals of adjacent chaotic elements
The chaotic element arranged in S21 is performing synchronous oscillation
The output signal of S22 has the same motion as before the signal input.
Will continue. Therefore, stable motion before signal input
The chaotic element has stable motion after signal input.
Continue.

【0017】一方、S21に配置された隣接するカオス
素子の出力信号間の差分が0でないとき、S22の出力
信号はS21からの影響を受けることになる。したがっ
て、S21からの影響を受けることによるカオス素子の
過渡振動によりカオス運動を発生することになる。
On the other hand, when the difference between the output signals of the adjacent chaotic elements arranged in S21 is not 0, the output signal of S22 is affected by S21. Therefore, a chaotic motion is generated by the transient vibration of the chaotic element due to the influence from S21.

【0018】S23に配置された各カオス素子は、S2
2からの出力信号を統合入力することで特徴の異なる信
号の抽出を行う。S23に配置された各カオス素子は数
5により決定される。 ここで、O3 はS23に配置されたカオス素子の出力信
号、w23はS22とS23に配置されたカオス素子間の
結合係数、nはS23内でのある空間位置(x,y)に
配置されたカオス素子に対してS22内に配置されたカ
オス素子からの結合の数を示す変数である。したがっ
て、数5で示すカオス素子では、S22からの結合項に
おいてS22に配置された各カオス素子の空間位置
(x,y)が負の値となる場合は、そのカオス素子に関
する結合は存在しないものとし、S22からの結合の数
を示す変数nに反映される。
Each chaotic element arranged in S23 is S2
Signals having different characteristics are extracted by integrating the output signals from the two. Each chaotic element arranged in S23 is determined by Expression 5. Here, O 3 is placed on the output signal of the chaotic elements arranged in S23, w 23 the coupling coefficient between the chaos elements arranged to S22 and S23, n is the spatial position of within S23 (x, y) Is a variable indicating the number of couplings from the chaotic element arranged in S22 to the chaotic element. Therefore, in the chaotic element shown in Expression 5, when the spatial position (x, y) of each chaotic element arranged in S22 in the coupling term from S22 becomes a negative value, there is no coupling related to the chaotic element. And is reflected in the variable n indicating the number of connections from S22.

【0019】数5で示すカオス素子では、S22の出力
信号が安定運動をする場合には、S23に配置されたカ
オス素子の出力信号も安定運動をする。
In the chaotic element expressed by Equation 5, when the output signal of S22 makes a stable motion, the output signal of the chaotic element arranged in S23 also makes a stable motion.

【0020】一方、S22の出力信号中にカオス運動を
するものが存在したとき、信号入力前には安定運動をし
ていたS23の出力信号がカオス運動を発生するように
なる。
On the other hand, when there is a chaotic motion in the output signal of S22, the output signal of S23, which has performed a stable motion before the signal input, generates a chaotic motion.

【0021】本発明では、上記手法により、周囲と特徴
の異なる信号が入力された部位のみが、カオス運動を発
生することになる。
According to the present invention, only the portion to which a signal having a characteristic different from that of the surroundings is input generates chaotic motion by the above method.

【0022】「実施例1」数1で示した写像関数を数6
で示すものとして異特徴情報の抽出を行った。 〔数6〕 O|t+1 =a×O|t × (1−O|t) ここで、aは写像の特徴を決定する係数であり、a>
3.570でカオス運動を発生する写像となる。このと
き、入力信号としては、数7および数8で示したよう
に、時間変化に伴い信号強度が変化するものを用いた。 本実施例では、数7に示した入力信号を本手法による抽
出を目的とする信号、つまり異特徴情報とし、数8に示
した入力信号をそれ以外の信号として行った。このとき
の入力信号は図3のようになる。
[Embodiment 1] The mapping function shown in Equation 1 is replaced by Equation 6.
The extraction of the different feature information was performed as shown by. [Equation 6] O | t + 1 = a × O | t × (1−O | t ) where a is a coefficient that determines the characteristics of the mapping, and a>
At 3.570, the map generates chaotic motion. At this time, as shown in Expressions 7 and 8, an input signal whose signal intensity changes with time was used. In this embodiment, the input signal shown in Expression 7 is used as a signal intended for extraction by the present method, that is, different feature information, and the input signal shown in Expression 8 is used as other signals. The input signal at this time is as shown in FIG.

【0023】図2に示したS21に配置する各カオス素
子は、信号入力前は安定運動を行うようカオス素子の特
性係数aを決定する。そこで、本実施例においては、S
21に配置されたカオス素子の特性係数a=2.5とし
て行った。また、カオス素子の特性係数を上記に設定
し、数7および数8に示した信号を入力した場合、w01
>0.80のとき、S21に配置されたカオス素子の出
力信号は発散し、カオス運動を発生しなくなる。そこ
で、本実施例においては、w01=0.5として行った。
このときのS21に配置されたカオス素子の出力信号は
図4のようになる。
Each of the chaotic elements arranged in S21 shown in FIG. 2 determines the characteristic coefficient a of the chaotic element so as to perform a stable motion before signal input. Therefore, in this embodiment, S
The test was performed with the characteristic coefficient a = 2.5 of the chaotic element arranged at 21. When the characteristic coefficient of the chaotic element is set as described above and the signals shown in Equations 7 and 8 are input, w 01
When> 0.80, the output signal of the chaotic element arranged in S21 diverges, and no chaotic motion occurs. Therefore, in this embodiment, w 01 = 0.5.
At this time, the output signal of the chaotic element arranged in S21 is as shown in FIG.

【0024】同様にして、S22に配置された各カオス
素子の特性係数に関しても、信号入力前には安定運動す
るようにa=2.5とした。また、このときのS21と
S22との結合係数は、数7および数8に示した異特徴
情報および他の信号をそれぞれ入力し、かつS21の各
係数およびS22に配置された各カオス素子の特性係数
を上記のように決定した場合、w12>2.8のときS2
2に配置されたカオス素子の出力信号は発散し、カオス
運動を発生しなくなる。そこで、本実施例においては、
S21とS22に配置された各カオス素子間の結合係数
をw12=2.0として行った。このときのS22に配置
されたカオス素子の出力信号は図5のようになる。
Similarly, the characteristic coefficient of each chaotic element arranged in S22 is set to a = 2.5 so that the chaotic element moves stably before signal input. At this time, the coupling coefficient between S21 and S22 is obtained by inputting the different feature information and other signals shown in Equations 7 and 8, respectively, and by using the coefficients of S21 and the characteristics of each chaotic element arranged in S22. When the coefficient is determined as described above, when w 12 > 2.8, S2
The output signal of the chaotic elements arranged in 2 diverges and no longer generates chaotic motion. Therefore, in this embodiment,
The coupling coefficient between the chaotic elements arranged in S21 and S22 was set as w 12 = 2.0. At this time, the output signal of the chaotic element arranged in S22 is as shown in FIG.

【0025】S23に配置された各カオス素子は、数5
に示されたn=2〜4のとき、信号入力前には安定運動
かつ信号入力後には異特徴信号を呈示されたカオス素子
がカオス運動を発生するようにa=2.5、w23=0.
6と決定した場合、図6に示す出力を行う。また、S2
3の各カオス素子の出力信号値に関して、数9により時
刻tと時刻t−1との出力値の変化量Δを算出した場
合、図7に示すようになる。 〔数9〕 Δ= |O3xy |t −O3xy|t-1| 図7に示すように、信号入力開始時刻つまり時刻t=0
における出力信号値の変化量に関して、異特徴情報と他
の信号との差は平面座標上に現れていない。
Each chaotic element arranged in S23 is given by
When n = 2 to 4 shown in (a), a = 2.5 and w 23 = so that a chaotic element which exhibits a stable motion before the signal input and a different characteristic signal after the signal input generates a chaotic motion. 0.
When it is determined to be 6, the output shown in FIG. 6 is performed. Also, S2
FIG. 7 shows a case where the change amount Δ of the output value between the time t and the time t−1 is calculated from Expression 9 with respect to the output signal value of each chaotic element of No. 3. [ Equation 9] Δ = | O 3xy | t −O 3xy | t-1 | As shown in FIG. 7, the signal input start time, that is, time t = 0
Regarding the change amount of the output signal value in the above, the difference between the different feature information and other signals does not appear on the plane coordinates.

【0026】時刻t=1のとき、出力信号値の異特徴情
報と他の信号との差が現れ始め、時刻t=3に至るまで
発達する。さらに、出力信号値の異特徴情報と他の信号
との差は時刻t=5に示すように時刻により減少する場
合も発生する。
At time t = 1, the difference between the different feature information of the output signal value and other signals starts to appear and develops until time t = 3. Further, the difference between the different feature information of the output signal value and other signals may decrease with time as shown at time t = 5.

【0027】このように、本発明を用いることにより異
特徴情報の検出が可能となる。
As described above, by using the present invention, it is possible to detect different characteristic information.

【0028】「実施例2」本発明を用いることにより、
周囲と特徴の異なる部位の抽出が可能となる。
Example 2 By using the present invention,
It is possible to extract a part having a different feature from the surroundings.

【0029】例えば、平面座標に示すx,yを画素単位
と考え、数7に示した周期運動する信号をx=5〜10
(画素)およびy=5〜10(画素)の領域に入力し、
その他の領域には数8に示した信号を入力した場合、図
8に示すように数7に示した信号を入力した領域の境界
線と各頂点の抽出が可能である。
For example, when x and y shown in the plane coordinates are considered as a pixel unit, the signal which moves periodically as shown in Expression 7 is expressed as x = 5-10.
(Pixels) and y = 5-10 (pixels).
When the signal shown in Equation 8 is input to other areas, it is possible to extract the boundary line and each vertex of the area where the signal shown in Equation 7 is input as shown in FIG.

【0030】このように本発明を用いることにより、異
特徴情報間の境界線抽出が可能となる。
As described above, by using the present invention, it is possible to extract a boundary between different feature information.

【0031】「実施例3」実施例2に既述した境界線の
抽出に関して、入力信号に白色雑音を呈示した場合にお
いても、本発明において境界線の抽出が可能である。
[Embodiment 3] With respect to the boundary line extraction described in Embodiment 2, even when white noise is presented to the input signal, the boundary line can be extracted in the present invention.

【0032】例えば、実施例1および実施例2に示した
カオス素子の特性および結合係数とし、実施例2で行っ
た入力信号に対して、この入力信号の境界線における信
号強度差の25分の1の信号強度を有する白色雑音を呈
示した場合、S23からの出力信号の変化量(数9)は
図9のようになる。このように、本発明では入力信号中
に白色雑音が存在する場合においても、異特徴情報の存
在する領域の境界線を抽出することが可能である。
For example, the characteristics and the coupling coefficient of the chaotic element shown in the first and second embodiments are used, and the input signal performed in the second embodiment is compared with the signal intensity difference at the boundary of the input signal by 25 minutes. When white noise having a signal strength of 1 is presented, the amount of change in the output signal from S23 (Equation 9) is as shown in FIG. As described above, according to the present invention, even when white noise is present in an input signal, it is possible to extract a boundary line of a region where different feature information exists.

【0033】なお、上記実施例における各数値は本発明
における実施の一例であり、本発明では上述した範囲内
での実施であれば、本発明の目的とする項の実施は可能
となる。
Each numerical value in the above embodiment is an example of the embodiment of the present invention. In the present invention, if the operation is performed within the above-described range, the object of the present invention can be implemented.

【0034】[0034]

【発明の効果】本発明は、上述のように、入力された信
号により、信号入力前には安定運動しているカオス素子
が、その過渡振動によりカオス運動を発生する。
According to the present invention, as described above, a chaotic element, which is performing a stable motion before a signal is input, generates a chaotic motion due to the transient vibration of the input signal.

【0035】また、本発明ではカオス運動をしている信
号間の差分を算出し、これを入力信号とすることにより
安定運動をしているカオス素子を、その過渡振動により
カオス運動を発生させることができる。
Further, according to the present invention, a difference between signals undergoing chaotic motion is calculated, and a chaotic motion is generated by a transient vibration of a chaotic element performing stable motion by using the difference as an input signal. Can be.

【0036】また、本発明では、差分によりカオス運動
を発生した出力信号に対して、安定運動をしているカオ
ス素子をカオス運動させることができる。
Further, according to the present invention, a chaotic element that is performing a stable motion can be caused to perform a chaotic motion with respect to an output signal that has generated a chaotic motion due to a difference.

【0037】本発明では、上述した手法により入力され
る信号中から、特徴が異なる情報があった場合に検出す
ることができる。また、本発明による上述手法により異
特徴情報の境界線を抽出することができる。
According to the present invention, it is possible to detect the presence of information having different characteristics from signals input by the above-described method. Further, the boundary line of the different feature information can be extracted by the above-described method according to the present invention.

【図面の簡単な説明】[Brief description of the drawings]

【図1】本発明を実施するためのフローチャート図であ
る。
FIG. 1 is a flowchart for implementing the present invention.

【図2】本発明を実施するためのカオス素子結合図であ
る。
FIG. 2 is a schematic diagram of a chaotic device for implementing the present invention.

【図3】実施例1において入力した信号の時間−出力信
号強度特性図である。
FIG. 3 is a time-output signal strength characteristic diagram of a signal input in the first embodiment.

【図4】実施例1において示した入力信号を実施したと
きの図2に示したS21に配置されたカオス素子の時間
−出力信号強度特性図であり、(1)は数7で示した入
力信号に対する時間−出力信号強度特性、(2)は数8
で示した入力信号に対する時間−出力信号強度特性であ
る。
FIG. 4 is a time-output signal strength characteristic diagram of the chaotic element arranged in S21 shown in FIG. 2 when the input signal shown in the first embodiment is executed, and (1) is an input signal shown in Expression 7; Time-output signal strength characteristics for the signal, (2)
Is a time-output signal strength characteristic for the input signal indicated by.

【図5】実施例1において示した入力信号を実施したと
きの図2に示したS22に配置されたカオス素子の時間
−出力信号強度特性図であり、(1)は数7と数8で示
した入力信号によるS21の出力信号の差分算出を実施
したときのS22に配置されたカオス素子の時間−出力
信号強度特性、(2)は数8で示した入力信号同士によ
るS21の出力信号の差分算出を実施したときのS22
に配置されたカオス素子の時間−出力信号強度特性であ
る。
FIG. 5 is a time-output signal strength characteristic diagram of the chaotic element arranged in S22 shown in FIG. 2 when the input signal shown in the first embodiment is implemented. The time-output signal strength characteristic of the chaotic element arranged in S22 when the difference calculation of the output signal of S21 is performed based on the input signal shown, (2) is the output signal of S21 due to the input signals shown in Formula 8 S22 when the difference calculation is performed
5 is a time-output signal strength characteristic of the chaotic element arranged in FIG.

【図6】実施例1において示した入力信号を実施したと
きの図2に示したS23に配置されたカオス素子の時間
−出力信号強度特性図であり、(1)は数7で示した入
力信号に対する時間−出力信号強度特性、(2)は数8
で示した入力信号に対する時間−出力信号強度特性であ
る。
FIG. 6 is a time-output signal strength characteristic diagram of the chaotic element arranged in S23 shown in FIG. 2 when the input signal shown in the first embodiment is executed, and (1) is an input signal shown in Expression 7; Time-output signal strength characteristics for the signal, (2)
Is a time-output signal strength characteristic for the input signal indicated by.

【図7】実施例1において示した入力信号を実施したと
きの、数9に示す信号強度差の算出結果であり、(1)
は数7および数8に示した入力信号を提示した直後の結
果(t=0)、さらに(2)t=1,(3)t=2,
(4)t=3,(5)t=4,(6)t=5での算出結
果である。
FIG. 7 shows a calculation result of a signal intensity difference shown in Expression 9 when the input signal shown in the first embodiment is performed, and (1)
Is the result immediately after presenting the input signals shown in Equations 7 and 8 (t = 0), and (2) t = 1, (3) t = 2
(4) Calculation results at t = 3, (5) t = 4, (6) t = 5.

【図8】実施例2において示した入力信号を実施したと
きの数9に示す信号強度差の算出結果であり、(1)は
数7および数8に示した入力信号を提示した直後の結果
(t=0)、さらに(2)t=1,(3)t=2での算
出結果である。
FIG. 8 is a calculation result of a signal strength difference shown in Expression 9 when the input signal shown in Embodiment 2 is performed, and (1) is a result immediately after the input signals shown in Expressions 7 and 8 are presented. (T = 0), and (2) t = 1, (3) Calculation results at t = 2.

【図9】実施例2において示した入力信号に実施例3で
示した白色雑音を付加した信号を入力したときの数9に
示す信号強度差の算出結果(t=2)である。
FIG. 9 is a calculation result (t = 2) of a signal intensity difference shown in Expression 9 when the signal obtained by adding the white noise shown in Embodiment 3 to the input signal shown in Embodiment 2 is input.

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 呉 景龍 香川県高松市林町2217番20号 香川大学工 学部知能機械システム工学科 Fターム(参考) 5L096 FA06 HA03 HA11  ────────────────────────────────────────────────── ─── Continuing on the front page (72) Inventor Kage Ryu 2217-20 Hayashi-cho, Takamatsu-shi, Kagawa F-term (reference) 5L096 FA06 HA03 HA11 Faculty of Engineering, Kagawa University

Claims (5)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】 カオス運動を発生する関数により定義さ
れた素子への入力により、安定運動からカオス運動へと
遷移する素子を空間的に配置する手法。
1. A method of spatially arranging elements that transition from a stable motion to a chaotic motion by an input to an element defined by a function that generates a chaotic motion.
【請求項2】 請求項1からの出力信号に関して、空間
的に隣接する素子間の差分算出を実施することにより異
特徴の配置された空間に関する部位のみが安定運動から
カオス運動へと遷移するように素子を配置する手法。
2. A method according to claim 1, wherein a difference between spatially adjacent elements is calculated so that only a portion related to a space where different features are arranged transitions from a stable motion to a chaotic motion. Method of arranging elements in
【請求項3】 請求項2からの出力を統合することによ
り、異特徴に関する空間部位のみが安定運動からカオス
運動を発生するように素子を配置する手法。
3. A method of integrating the outputs from claim 2 so as to arrange elements such that only a spatial portion related to a different feature generates a chaotic motion from a stable motion.
【請求項4】 請求項1、請求項2、請求項3の結合に
より、異特徴情報のみを多数の入力信号中から検出する
手法。
4. A method for detecting only different feature information from a large number of input signals by the combination of claim 1, claim 2, and claim 3.
【請求項5】 請求項4に既述した手法により、対象物
と背景との境界線検出を実現する手法。
5. A method for detecting a boundary between an object and a background by the method described in claim 4.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10426408B2 (en) 2015-08-26 2019-10-01 Panasonic Initellectual Property Management Co., Ltd. Signal detection device and signal detection method

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* Cited by examiner, † Cited by third party
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