2008 Fiscal Year Final Research Report
Image recognition using adaptive selection of contextual information and local feature by interaction
| Project/Area Number |
18700170
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Research Field |
Perception information processing/Intelligent robotics
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| Research Institution | The University of Electro-Communications |
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Principal Investigator |
HOTTA Kazuhiro The University of Electro-Communications, 電気通信学部, 助教 (40345426)
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| Project Period (FY) |
2006 – 2008
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| Keywords | 画像認識 / 画像理解 / カーネル法 / 局所特徴 / 文脈情報 |
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| Research Abstract |
まずは本件急の基礎となる部分的な隠れや対象の向きの変化に影響を受けにくい認識法の研究を行った.従来の認識法では対象領域から抽出した大局的な特徴を用いるのが一般的であったが,新たに局所カーネルを導入し,見えの変動に頑健な認識法を確立した.さらにこの方法を拡張し,動画像処理の基礎となる見えの変動に頑健な対象追跡法を実現した.これらの方法は有効であるが,計算コストが高い.そこで,局所カーネルの計算を高速化する研究にも取り組んだ.また,画像理解を目的として101種類の対象カテゴリを識別する問題にも取り組んだ.ここでは,局所カーネルの考え方を活かした認識法を提案し,従来法と同等の性能が得られることを確認した.また,文脈情報として重要であるシーンカテゴリの識別問題にも取り組み,従来法よりも高い識別精度を達成した.これらの方法を手がかりとして,文脈情報を基に対象の位置を推定する研究や双方向情報処理を用いた適応的な情報選択の研究を行い,その有効性を示した.
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