1999 Fiscal Year Annual Research Report
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11680404
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| Research Institution | Osaka Electro-Communication University |
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Principal Investigator |
HILD Michael 大阪電気通信大学, 情報工学部, 講師 (30268297)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
梅田 三千雄 大阪電気通信大学, 情報工学科, 教授 (30213490)
白井 良明 大阪大学, 大学院・工学研究科, 教授 (50206273)
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| Keywords | 認識 / 学習 / 画像解析 / 人間の動作 |
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| Research Abstract |
本研究の目的は、学習の方法を導入することにより、室内シーンの認識のための、より性能の高い認識システムを実現することである。学習の方法は認識の方法と緊密に関係しているので、本年度は、学習法の準備的調査をしつつ、主に認識の方法の研究に集中した。二つの認識システムを開発した。第一のシステムは慣例的なものであり、幾何学的特徴および物体間の空間的関係のみを用いる。幾何学的特徴は隠れている場合もあり、その特徴を信頼性の高い形で必ず描出できるとは限らないため、ロバストな物体認識を行うには、このような幾何学的特徴のみを利用するのは不十分であると、このシステムの結果は示している。従って、第二のシステムでは、物体に対する人間の動作の認識を通しての物体認識を検討した。人間の動作の認識を通しての物体認識は、幾何学的特徴に基づく認識が成功しない場合でも、成功することを限定したシーンについて示すことができた。ゆえに、ロバストな物体認識は、幾何学的特徴の認識と人間の動作の認識の組み合わせとして最もうまく実現できるであろうと仮に判断した。このような認識は、画像系列に基づく運動解析、ステレオ画像法に基づく3次元データ解析、サンプル誘導型のカラー画像解析、シーンの統計学に基づく事前知識を用いた推論を伴っている。このようなシステムを実現するための要素技術の本年度の開発は、IMAP並列画像処理装置を用いた実時間の物体追跡、ステレオ画像法および画像のぼけ度から推定される3次元データのより正確な獲得、非キャリブレーション型カメラ運動や色の相対差分を用いた(不一様の場合でも)物体のほぼ完全な画像領域の分離などを含んでいる。
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