2018 Fiscal Year Research-status Report
Reaction-diffusion network with asymmetric connection, and its application to motion and disparity detection
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17K00341
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| Research Institution | Yamaguchi University |
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Principal Investigator |
野村 厚志 山口大学, 教育学部, 教授 (40264973)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
岡田 耕一 山口大学, 大学教育機構, 講師 (50452636)
水上 嘉樹 山口大学, 大学院創成科学研究科, 准教授 (60322252)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | 反応拡散 / 視覚情報処理 / エッジ検出 / ステレオ視差検出 / 結合系 / 数値計算 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
反応拡散ネットワークとは、生物の神経軸索における信号の伝播の様子を数理モデルとして記述した反応拡散方程式にヒントを得たものである。この反応拡散方程式は、外的刺激に対する反応を表す項が空間的に拡散で結合された時間発展型の偏微分方程式として表される。この方程式を数値的に計算するため、差分法を用いて離散化すると、反応を表す常微分方程式（ここでは「反応素子」と呼ぶ）が空間格子状に配置され、隣接する反応素子が相互に刺激し合うような結合系となる。この結合系の各素子に画像の情報を外的刺激として与えると、エッジ検出や領域分割などの画像処理やステレオ視差検出のような視覚情報処理が可能となることが既に明らかとなっている。我々は格子状に結合された系をネットワークと考え、「反応拡散ネットワーク」と呼んでいる。
本研究課題は、ステレオ視差検出に関する反応拡散ネットワークを発展させることを目的としている。具体的には、隣接する反応素子の結合に非対称性を導入することで、これまで困難であった隠れ問題（3次元世界で物体が他の物体を隠すことによって、視差未定義の領域ができること）を解決することを目標としていた。
その過程で目標から少しずれたが、今年度は、反応拡散ネットワークのエッジ検出問題に注力し、外的刺激の与え方を修正し、さらに他の研究者が提供している性能評価のためのデータセットを用いて評価することを行った。本研究成果は、国際研究集会(IADIS MCCSIS 2018)で発表したところ、Best Paper Awardを受賞した。また、平成30年7月には「デジタル動画像処理：理論と実践」研究会を山口市で開催し、反応拡散アルゴリズムに関する議論を行った。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
4: Progress in research has been delayed.
Reason
反応拡散ネットワークによるエッジ検出の評価を行うため、既存の画像データベースを用いたが、その利用方法とそのアルゴリズムのパラメータチューニングに時間を要した。これにより、本研究の中心的な課題である、非対称結合を導入した反応拡散ネットワークの研究に時間をかけることが難しく、遅れた原因となった。
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| Strategy for Future Research Activity |
まずは過去に我々が開発している対称結合のステレオアルゴリズムを用いて再現実験を行う。その後、非対称結合を導入したアルゴリズムを実現し、性能評価のデータセットを用いてアルゴリズムの性能を確認し、他のアルゴリズムと比較することや、目標としていた隠れ領域での効果を確認することで、さらなるアルゴリズムの修正を動機付け、研究推進の好循環を確立したい。
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