| Project/Area Number |
03650310
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| Research Category |
Grant-in-Aid for General Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Research Field |
情報工学
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| Research Institution | Osaka Prefecture University |
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Principal Investigator |
福永 邦雄 大阪府立大学, 工学部, 助教授 (60081296)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
泉 正夫 大阪府立大学, 工学部, 助手 (60223046)
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| Project Period (FY) |
1991 – 1992
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 1992)
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| Budget Amount *help |
¥1,900,000 (Direct Cost: ¥1,900,000)
Fiscal Year 1992: ¥300,000 (Direct Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 1991: ¥1,600,000 (Direct Cost: ¥1,600,000)
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| Keywords | パターン認識 / 画像処理 / 画像認識 / 画像理解 / ロボット・ビジョン / 物体認識 / アスペクトビジョン / 協調認識 / パタ-ン認識 / コンピュ-タ・ビジョン / マシン・ビジョン |
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| Research Abstract |
コンピュータビジョンの中心的に課題の一つである物体認識手法を検討し、次に示す成果を得た。
(1)画像構造の数学的表現とその有効性
画像の特徴をエッジ線図で表し、このエッジ線分の接続構造を画像グラフで表す。そして、この画像グラフの形状を単位ベクトルと線分連結演算子を用いて代数的に表現する方法を提案した。本表現手法を用いると画像構造を簡潔に表現できることを示し、伸縮、回転などがある二つの画像の対応、類似度などを効率よく求めることができることを示した。
(2)アスペクト画像法による物体認識
画像グラフの代数的表現を用いた画像の類似度に基づき、アスペクト画像法による認識手法を提案した。一般にアスペクト画像法は認識対象物体の数が多くなると、アスペクト画像の数も多くなり、認識においては入力画像とすべてのアスペクト画像との類似度を求める必要があるため、認識に要する時間が増大する。そこで、本研究では画像の概略度に応じた特徴を表現する画像グラフを求める方法を提案し、順次概略的な画像情報から対象物体の候補を絞り込み、認識していく高速・高信頼性のある認識手法を明らかにした。
(3)画像情報の融合による物体認識
動画像とか2つの異なった移動ロボットが協調して作業をするような場合、複数の画像から得られた情報を融合し、物体認識する手法を明らかにし、その有効性を確かめた。
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