連想デ-タベ-ス自己組織化手法に基づく音声・画像メッセ-ジの認知システムの開発

1989 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 01633504
• Research Institution: The University of Tokyo
• Principal Investigator: 有本 卓 東京大学, 工学部, 教授 (00029399)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 鈴木 寿 東京大学, 工学部, 助手 (10206518)
• Keywords: 輪郭抽出 / 非剛体認識 / 特徴点追跡 / オプティカルフロ- / 人間の動作 / デ-タベ-ス自己組織化

Research Abstract

人間の動作を認識する装置を構成しようとする問題は、従来、人工知能や知的画像処理の分野で研究されている。そこに見られる研究はいずれも、適応二値化・微分演算・細線化処理等の画像処理技術を巧妙に組み合せることによって人体の輪郭を抽出したのち、その輪郭に対して頭・首・腕・胴体・脚などの各々が剛体と見なし得る人体部品を当てはめ、部品間の連結構造に関する運動学的な拘束を知識工学的に記述しょうという方法論に基づいている。これは画像処理によって人体の輪郭がきれいに取り出せることを前提としており、もしそれが可能ならば確かに人間の動作パタ-ンを効率良く記述することができる。しかし実際の画像処理の場面で障害になることは、常にこの種の輪郭抽出の困難さである。この問題に対処するため本研究でぱ、画像デ-タの標本列に対して数段階の画像処理を施すことによって輝度変化の激しい数個の画素点を自動的に特徴点として選ぶプログラムを作成した。さらに、それらの特徴点のオプティカルフロ-、すなわち特徴点の動きを表わすベクトル、を追跡するプログラムを作成した。このようにして、人間の連続的な動作に対応するオプティカルフロ-の実デ-タを収集した。解析結果として、例えば人間が腕を振っている画像からは、約10個の特徴点を抽出しそのオプティカルフロ-をほとんど正しく追跡できることがわかった。(言い替えるならば特徴点をこれ以上増やしてもノイズの影響を受け易く、オプティカルフロ-を正しく追跡できないことがわかった。)こうして本研究では、輪郭がきれいでなければならないという非現実的な前提を取り除き、人間のような非剛体を特徴点の動的特性によって認識するための-基礎技術を開始した。

Research Products

• [Publications] Hisashi Suzuki and Suguru Arimoto: "Universal Learning Machine and Application to English Type-letter Recognition" Electronics and Communications in Japan. 72. 65-76 (1989)
• [Publications] Hisashi Suzuki and Suguru Arimoto: "A Fast Construction Algorithm of Coding Tree for Variable-Length Date-Compression Coding with Fidelity Criterion" Abstracts of the IEEE 1990 Symposium on Information Theory. 99-99 (1990)
• [Publications] 鈴木寿,有本卓: "忠実度規範を伴う木探索と効果的な木構成法" 第12回情報理論とその応用シンポジウム予稿集. 2. 665-670 (1989)
• [Publications] Hisashi Suzuki and Suguru Arimoto: "A View of Computer Hearing Aid" Proceedings of International Colloquium on Coding Theory. 353-360 (1988)
• [Publications] 北原久嗣,鈴木寿,有本卓: "自己組織化デ-タベ-スを利用した音声認識" 第11回情報理論とその応用シンポジウム予稿集. 1. 103-108 (1988)