Project/Area Number |
08780374
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Research Category |
Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
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Allocation Type | Single-year Grants |
Research Field |
Intelligent informatics
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Research Institution | Tokyo Metropolitan University |
Principal Investigator |
田川 憲男 東京都立大学, 工学部, 助手 (00244418)
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Project Period (FY) |
1996
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Project Status |
Completed (Fiscal Year 1996)
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Budget Amount *help |
¥1,000,000 (Direct Cost: ¥1,000,000)
Fiscal Year 1996: ¥1,000,000 (Direct Cost: ¥1,000,000)
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Keywords | 3次元運動 / 奥行き / 動画像 / 統計的推定 / 最尤推定 / オプティカルフロー |
Research Abstract |
動画像から剛体の3次元運動ならびに奥行きを推定する問題に関し、従来2次元の動きを検出した後、これを用いて上記の3次元情報を得る手法(2段階法)が主流であるに対し、本研究では動画像から直接それらを計算する手法(直接法)について検討した。 2段階法として当該研究者がこれまでに行なってきた研究より,動画像からの3次元情報推定問題における本質は奥行きに関する制約の用い方であることがわかった。すなわち、画像上の各画素値に対応する奥行き値をそれぞれ独立なものとすれば、どのような形状も扱える汎用的なものとなる反面、未知数の増加による推定精度の低下がみられ、逆に奥行きを代数曲面と仮定すれば精度は向上するものの、適用範囲が大幅に制限される。そこで、近年画像復元問題や画像再構成問題において画像の輝度値を確率場としてモデル化する考え方を導入し、奥行きを確率場として少ない統計的パラメータで表現することにより最尤測定の枠組で議論できることを確認した。 この枠組は2段階法と直接法のどちらに対しても可能であるので、まず2段階法に対し簡単な自己回帰モデルを想定した場合についてシミュレーション評価を行なった。推定精度の解析は現在行なっている段階であるが、いくつかの具体的な奥行きに対しては非常によい推定が行なえていることは確認された。また、直接法への適用も最終結果までは至らず、現在詳細について検討中である。問題の本質は変わらないものの、パラメータの非線形な入り込み方のため2段階法に比べると計算は難しくなる。また推定精度の理論解析も複雑になることが予想されている。しかし、直接法として従来提案されている手法は各点の奥行きを独立なものと仮定しているため推定精度が低く、本研究におけるモデルはこれを解決するために非常に有効に働くことは明らかである。
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