2019 Fiscal Year Annual Research 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 | 反応拡散アルゴリズム / 力学系アプローチ / 非対称結合 / 両眼立体視 / コンピュータビジョン / FitzHugh-Nagumo / 視覚系 / ニューロンモデル |
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| Outline of Annual Research Achievements |
人間の視覚系は、両眼画像に映る物体位置のずれから、奥行きの手掛かりとなる視差を検出する。両眼視差を検出するアルゴリズムの開発は、視覚系の理解と実現にとって意義がある。
これまで研究代表者らは、非線形素子の結合系による画像処理・計算機視覚（コンピュータビジョン）のアルゴリズムを提案してきた。そこではニューロンモデルであるFitzHugh-Nagumo(FHN)型の非線形素子を画像格子状に配置し、隣接素子を結合させた系：反応拡散ネットワークを構成する。この系が画像のエッジ検出や領域分割、両眼視差検出を行うことは既知である。視差検出では、両眼画像において対応点を探索することで位置ずれを検出するが、物体背面に隠れる領域のように対応点がない場合や、特徴点がないことによって対応点が一意に決まらない場合に視差検出が困難となる課題があった。
本研究ではこの課題に取り組むため、反応拡散ネットワークの隣接素子の結合強度に非対称性を導入した。2つの隣接素子をAとBとすると、従来はAの状態変化は、AとBの状態によって決まり、同様にBの状態もBとAの状態によって決まるような、AとBが互いに同じ強さで影響を及ぼし合うように結合させていた。それに対して本研究では、互いの影響度が異なることを許す非対称な結合方法によるアルゴリズムを実現した。視差が検出されていない領域で、既に視差の検出されている領域から視差情報を伝播させるが、逆には伝播させないためである。
複数の性能評価用の両眼画像にこのアルゴリズムを適用したところ、隣接素子間の水平方向の結合強度にわずかに非対称性を導入すると、隠れ領域の課題解決に貢献し、精度も向上する場合があることを見出した。
上記の研究に付随して、両眼視差検出で課していた初期条件が不要であること、画像処理のエッジ検出において初期条件を工夫することで精度を向上させることの研究成果も得た。
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Research Products
(1 results)
