学習による室内シーンの認識

2000 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 11680404
• Research Institution: Osaka Electro-Communication University
• Principal Investigator: HILD Michael 大阪電気通信大学, 総合情報学部, 講師 (30268297)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 梅田 三千雄 大阪電気通信大学, 総合情報学部, 教授 (30213490) ; 白井 良明 大阪大学, 大学院・工学研究科, 教授 (50206273)
• Keywords: シーンの認識

Research Abstract

I.人間の動作に基づく物体認識
当プロジェクトでは、室内シーンの認識のための方法開発・研究を続けており、次の二つのケースに主に集中した。(1)物体が広範囲にわたって隠れている場合の物体認識.(2)幾何学的特徴だけで識別できない場合の物体認識.
これらの問題を解くため、画像列を入力し、まず人間の動作を認識し、そして物体認識を行う方法を開発した。人間の動作は認識システムの注意を物体が存在する限定されている画像範囲やある特定な対象クラスに集中させ、より細かい幾何学的な情報を抽出することも可能にする。最終的な認識の決定は、このように集めた証拠を入力として用い、Bayesの法則の繰り返し的応用により確率推論的に実現する。これらの方法および去年開発した「画像領域が分離できない場合の物体認識」のための方法について、現在論文をまとめている。
II.野外ランドマークの認識
野外シーンのランドマークを認識するための、処理速度が早い方法を開発した。この認識法は建物や樹木の一様のカラー・明度領域、カラー特徴、テクスチャ特徴をパターン・マッチングに用い、現在大学の校舎内の複数のランドマークを認識できることを確認した。
III.物体認識を支える技術、方法の開発
(a)「3次元空間の構造復元するための回転型カメラの開発」
一般的な場面の3次元構造を測定するための回転型イメージング・システムの基礎研究、開発を行った。1台のCCDカメラを回転させ、撮影された2枚の画像より3次元空間の構造を復元する。
(b)「低雑音の画像獲得法の開発」
部分的に線形であり、下限された信号対雑音比の特徴を持つ画像獲得法を開発した。複数のシステム伝達関数を用いるシステムのさまざまな実現法を提案した。

Research Products

• [Publications] Michael Hild: "Piecewise-linear Bounded-SNR Imaging for Low-Noise Image Acquisition"Proceedings of the IASTED International Conference COMPUTER GRAPHICS AND IMAGING. 93-100 (2000)
• [Publications] 西嶋寿行,Michael Hild: "回転型カメラによる3次元空間の構造復元"電子情報通信学会技術研究報告. PRMU2000 228 . 43-45 (2001)