反応・拡散方程式系を用いた動画像における移動物体の抽出と“地"と“図"の分離
| Project/Area Number |
05855054
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Research Field |
System engineering
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| Research Institution | Nagoya University |
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Principal Investigator |
湯浅 秀男 名古屋大学, 工学部, 講師 (10191470)
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| Project Period (FY) |
1993
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 1993)
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| Budget Amount *help |
¥900,000 (Direct Cost: ¥900,000)
Fiscal Year 1993: ¥900,000 (Direct Cost: ¥900,000)
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| Keywords | 反応・拡散方程式 / ギンヅブルグ・ランダウ / 画像認識 / パターン形成 / 地と図の分離 / 動画像 / ランダム・ドット |
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| Research Abstract |
本研究は,画像認識における注目領域(図)の決定方法に関するものである.画像中の注目点をどう決定するかの問題であるが,蛙などの原始的な動物は運動物のみを注目することが知られているのでその実現を試みた.これまでにも運動物体を抽出する方法はいろいろ提案されているが,多くが静止画の特徴抽出を基本としているため,特徴のない画像(例えばランダムドット画像)の運動物の抽出は不可能だった.本研究では,特徴抽出を用いず,反応・拡散方程式系による定式化という全く新しい方法を提案し,実際に特徴のない画像(ランダムドット画像)の運動物の抽出が可能であることをコンピュータ・シミュレーションにより示した.
反応・拡散方程式系として,パターン形成時のユニバーサル・モデルであるギンヅブルグ・ランダウ方程式系を用いた.この系は,関数空間上にポテンシャル汎関数をもつ勾配系であり,その分岐により収束する状態を制御することができる.そこで安定な平衡状態を2つ用意し,-方を“地"に,他方を“図"に対応させる.ギンヅブルグ・ランダウ方程式系は,同一状態が集る傾向がある.そこで,各画素で局所的な速度情報を求め,その値を初期値として系を時間発展させることにより,画面全体を2つの代表速度領域(“地"と“図")に分割する.本方法は画像の特徴抽出やマッチングを行って射ないため,演算は局所的な情報のみで完全な並列計算が可能である.コンピュータ・シミュレーションの結果.静止画としては特徴のないランダムドット画像からも,移動領域(図)を分離することができた.さらに“地"の領域が速度をもつ場合(頭を動かしながら見た画像)でも,本当の移動物体(図)を分離できた.
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Report
(1 results)
Research Products
(2 results)
