| Research Abstract |
今年度は,既に我々の研究室で開発済みのアフィン変換に不変な形での任意形状認識手法(カメラ視点に依存しない形状認識法)をベースとした「高速で高精度な認識アルゴリズム」の確立に主眼を置き,特に以下の二項目について研究を進めた.
(1)多数の評価実験を踏まえて,認識アルゴリズムの性能改善を行う.
(2)不連続輪郭線画像から高精度に接線情報を抽出するための手法を開発する.
まず(1)については,主としてアルゴリズムの性能評価に関する多角的な評価実験を実施した.その結果,(a)認識対象形状の特徴的な部分が隠されている,(b)認識対象形状の大部分が曲線のみで構成されている,といった場合に安定な検出がなされないという問題が明らかになった.これを踏まえ,本年度は,認識対象を多角形近似した上で,その各線分を延長してできる仮想的交点の情報を利用する形の新しいアルゴリズムを開発した.さらに,輪郭線の主要的な特徴を自動的に抽出し,その情報も併用した形でロバストに認識処理を行うアルゴリズムも検討中である.次年度は,これらのアルゴリズムについて更に検討し,実験的評価を踏まえた上で性能改善を進める計画である.
そして(2)については,輪郭点列に対して直線や円をハフ変換的に当てはめ,それによる接線情報の推定値をM推定法(重み付き最小二乗法)によって補正するという手法を新たに考案した.評価実験の結果,この手法は従来法よりも高精度に接線情報を抽出できることが確認できており,その成果の一部は既に発表済みである(裏面の研究発表欄参照).
これらの成果により,本システムの適用範囲はかなり拡大されたものと考えているが,実際のシステム構築,有用性の評価,実利用促進,といった事項は次年度以降の継続検討課題である.
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