2018 Fiscal Year Annual Research Report
Development of CBIR System Considering Perception of Grouping Areas and its Applications
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16K00258
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| Research Institution | Kindai University |
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Principal Investigator |
阿部 孝司 近畿大学, 理工学部, 准教授 (90367441)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | 類似画像検索 / CBIR / ゲシュタルト心理学 / 群化 / 画像認識 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は、群化している図形内の複数の構成要素をまとめて一つのオブジェクトとして認識する手法を提案し、様々な画像・映像処理システムへ適用させ有効に機能する社会システムを提案するものである。これまでの申請者の研究成果をさらに発展させ、まだ考慮できていない群化要因を群化領域認識に導入し、画像の検索・分類精度を向上させることを目指した。本研究の範囲は、(1)図形内の構成要素間の「連続性」「平行性」の群化強度を測定する特徴量の開発、(2)(1)を導入した群化領域認識手法の改良と線状や点状の構成要素が大半を占める画像に対し作成された群化パターンの精度検証、(3)類似商標検索や種々の画像解析へ(2)を応用するための技術開発、の3つである。
(1)については、平行性の特徴量モデルを開発し人間から得られたアンケート結果による評価によりモデルの有効性を確認した。(2)については、前年度に引き続き、胃X線像解析の前処理にあたる胃壁のひだ模様の抽出に適用しひだ抽出の精度を高めた。(3)については、前年度より実施しているクロマグロ稚魚の瞬発遊泳シーンの検出精度を高める手法、カメラによる植物工場モニタリングで必要とされる植物サイズの測定とカメラを用いた養殖魚の非接触体長測定における対象領域を抽出する手法にそれぞれ応用し、限定的ではあるがそれぞれのシステムにおいて研究成果が得られた。
本研究の実施により、種々の社会システムへの図形群化領域の認識の適用においては、一定の成果を出すことができたが、連続性要因と並行性要因の特徴量モデル作成を終了するまでには至らなかった。特に、連続性については、個々の独立した小領域の集合を認識するだけでなく、互いに交わった線状領域を分割するための手法を作成する予定であったが、完成するまでには至らなかった。
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