2018 Fiscal Year Research-status Report
A Feature Extraction Method Invariant to General Coordinate Transformation
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17K00245
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| Research Institution | Osaka City University |
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Principal Investigator |
鳥生 隆 大阪市立大学, 大学教育研究センター, 特任教授 (80347484)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | 一般座標変換 / 変換不変性 / スムージング / 特徴抽出 / 画像処理 / コンピュータビジョン |
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| Outline of Annual Research Achievements |
一部、予定を早めて、一般座標変換に不変なスムージング手法のアルゴリズムを開発した。このアルゴリズムは最終目標である一般座標変換に不変な特徴抽出方法を実現するベースとなるものである。
一般座標変換とは画像処理の分野で通常使われるアフィン変換の上位概念であり、連続で微分可能な座標変換の総称である。画像の任意のひずみを表現できる座標変換である。例えば、円柱や球などの曲面上の画像を異なる視点から観測すると、二つの画像は一般座標変換によって関係づけられる。一般座標変換に不変な画像処理が実現すれば、このような視点の移動に影響されない画像処理が実現できる。
この一般座標変換に対する不変性を実現するために、一般座標変換に対して適切な変換性を持つ位置に依存する計量テンソルを利用する。今回、このような計量テンソルをを用意することが出来れば、一般座標変換に不変なスムージングを実現できることをリーマン幾何学の枠組みの中で数学的に証明するｋとができた。また、計算機で作成した画像を用いたシミュレーション実験によって、一般座標変換に不変なスムージングが実現していることを確認した。
残されている問題は①この方法を一般座標変換に不変な特徴抽出法に拡張すること、②今回前提とした一般座標変換に対して適切な変換性を持つ位置に依存する計量テンソルを実際に構成することである。①の課題はほぼ解決しており、今後②の課題の実現に力を尽くす。
なお、この成果は画像処理に関する国際会議で発表した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
スムージングを例として一般座標変換に対する不変性を実現する枠組みができたことは、当初の予定に比べて先行している。只、理論が先行しており、評価実験が必ずしも順調に進んでいない点が問題である。最終的には予定通り終了できることが見込まれる。
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| Strategy for Future Research Activity |
残る課題が認識できているので、それを力強く実行することが重要である。特に、評価実験はデータ量と計算量が多いので、効率的に遂行するために環境整備などの工夫が必要である。
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| Causes of Carryover |
評価実験用の機器、研究発表費（旅費含み）に使用予定。
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