学習による室内シーンの認識

2001 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11年度、12年度にわたって開発した。本年度は、この方法の整理を行い、追加実験を行なった。
II.交通場面のおける局所的ランドマークの認識
12年度に開発した野外シーンのランドマークを認識する方法をさらに展開した。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、複数のランドマークを認識する。電子計算機、ステレオ・カメラ、GPS装置、ルーザー距離測定システムを載せた車椅子を用意し、この車椅子が大学の校舎内で自動走行できるように局所的ランドマークの認識を行えるシステムを開発した。
III.指差し動作による物体認識
人間の指差し動作を認識過程に含めた物体認識の手法を開発した.これは指差し方向を3次元空間において推定し、その方向線と用意されている環境モデルに含まれているそれぞれの物体の交差計算により物体の認識を行うものである。
IV.頭の姿勢に依存しない顔認識
室内シーンにおける認識手法の一つとして、拘束の少ない顔認識の検討を行った。パターン認識の機構としては、小規模の階層型パーセプトロンからなるニューラルネットワーク・バンクおよび人間の首の中心を参照点としてを用い、顔の方向に依存しない認識法を開発した。
V.認識を支える技術、方法の開発
物体認識が行われる前に、画像列から運動領域の抽出が普通必要である。そのために背景差分法がよく応用される。差分を効果的で、効率よく得るために、さまざまなカラー類似度を評価し、絶対値指数法が最も優れていることを示した。

Research Products

• [Publications] 桂 浩章, Michael Hild, 三浦 純, 白井 良明: "画像間のマッチングに基づく屋外環境下における大域的な位置推定"情報処理学会コンピュータビジョンとイメージメディア研究会技術研究報告. CVIM2001 127-13. 87-93 (2001)
• [Publications] Michael Hild, Toshinobu Emura: "Which color similarity measure is most effective for background-frame differencing 2"Proceedings of the IS&T/SID Ninth Color Imaging Conference. 168-173 (2001)
• [Publications] Michael Hild, Kazuyuki Nishijima: "Reconstruction of 3-D space structure with rotational imaging system"Proceedings of the Asian Conference on Computer Vision 2002. 1. 332-337 (2002)
• [Publications] 橋本 元信, 吉田 一展, Michael Hild: "指さし動作の解析による物体認識"電子情報通信学会 技術研究報告. PRMU2001-282. 81-88 (2002)
• [Publications] 吉田 一展, 橋本 元信, Michael Hild: "ニューラルネットワーク・バンクを用いた顔方向に依存しない顔認識"電子情報通信学会 技術研究報告. PRMU2001-283. 89-95 (2002)