画像情報の構造化記述法に関する研究

1993 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 04452183
• Research Institution: Tokyo Institute of Technology
• Principal Investigator: 酒井 善則 東京工業大学, 工学部, 教授 (70196054)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 木下 宏揚 東京工業大学, 工学部, 助手 (70202041)
• Keywords: 画像構造化 / 画像検索 / メディア同期 / 符号化 / 動的輪郭モデル

Research Abstract

本年度は動画像を対象とした画像の構造化を目的として次の手順で研究を進めた。
(1)昨年度提案したSampled Contour Active Modelの研究を更に進めた。Sampled Active Contour Modelは従来提案されているSNAKESのエネルギー項を微分して力に直して雑音除去機能を加えたものであり、収束時間がSNAKESの1/10以下になることを示した。
(2)動き物体を抽出して構造化するためには、物体の輪郭の動き予測が必要となる。このためには、3次元物体の動き推定が必要であり、次の手順で研究を進めた。(1)輪郭の特徴点を求めて、特徴点間の対応をとることにより輪郭の移動量を求め、これにより平行運動速度を求める。(2)物体内のオプティカルフローを求め、オプティカルフローと平行移動量を用いて、正則化手法により物体の3次元運動量を推定する。以上の実験を行った結果、(1)収束に10フレーム以上かかり、運動変化の大きい映像には適用出来ない、(2)オプティカルフローの精度が悪い映像に対しても大きな誤差が生じる、ことが明かになった。これらの問題点は次年度に引き続き検討を行なっていく。
(3)オプティカルフローを求めるために、MAP推定から得られる最適動き推定法を提案した。この手法が従来の勾配法、フーリエ変換法、ブロックマッチング法より優れた特性を持つことを示すとともに、各手法の相互間の関係を明かにした。
(4)静止画像を対象として、領域画像と概略画像のマッチングによる検索法を研究した。2つの画像の各領域の(形状、位置、色)の一致度と、領域間の関係の一致度をもとにマッチングを行い、領域分割の容易な単純な画像に対しては、検索が可能であることを実験的に明らかにした。

Research Products

• [Publications] Saprangsit,Kinoshita,Sakai: "A Resolution Conversion Method Enploying The Impulse Response of Image Devices" Trans.IEICE Japan 1994年5月号予定. (1994)
• [Publications] クンラポン,木下,酒井: "スティックモデルを用いた手振りの認識" 電子情報通信学会論文誌. J77-DII. 51-60 (1994)
• [Publications] 村松賢一,酒井善則: "構造化情報を利用した画像検索法" テレビジョン学会誌. 47. 1229-1236 (1993)
• [Publications] Saprangsit Sakai: "A Resolution Conversion Method Employing The Impulse Response of Image Devices" Proc.SPIE High Defintion Video. 1976. 285-291 (1993)
• [Publications] Kulpong,Kinoshita,Sakai: "Hand gestuve recognition using a stick figure model" Proc.SPIE VCIP. 2094. 1231-1235 (1993)
• [Publications] 橋本,木下,酒井: "Sampled Active Cotour Modelによる輪郭抽出" 1993 画像符号化シンポジウム 予稿. 33-34 (1993)