センサ情報の直接インデックス化に基づく視覚センサネットワークの自律構成

2007 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 19650034
• Research Institution: Tohoku University
• Principal Investigator: 鏡 慎吾 Tohoku University, 大学院・情報科学研究科, 准教授 (90361542)
• Keywords: センサネットワーク / 画像処理 / 局所画像特徴記述子

Research Abstract

空間内に無作為に配置された多数の視覚センサが,それらの視野の隣接関係に基づく論理的なネットワークを自律的に構成するための基本技術を確立することを目指し,複数の視覚センサ間で共通の対象を観測していることを検出し,そのセンサ間の対応づけを,ブロードキャストに頼らずに実現するための手法の検討を行った.
具体的には,画像中から対応付けを行いやすい特徴点およびその特徴点周りの濃度勾配に基づいて計算されるSIFT(Scale-Invariant Feature Transformation)と呼ばれる局所的特徴量を求め,それに基づいて異なる視覚センサ間で共通して観測している対応点を求め,一定数の対応点が存在する視覚センサ同士を視野が隣接していると判定する.この際,安直な方法では全視覚センサの相互間で対応づけのチェックを行わなくてはならず,通信負荷が大きい.本研究では,128次元空間に分布する特徴量を適当な2次元に射影し,その2次元空間を格子状に分割し,各格子領域をネットワーク内の1ノードに固定的に対応させる特徴空間分割法を提案した.各視覚センサは,得られたSIFT特徴量がどの格子領域に対応するかを計算し,そのノードにのみその特徴量の情報を送信する.各ノードは自分の担当の格子領域についてのみ対応付けの計算を行う.シミュレーションによる基礎的な実験の結果,通信負荷はやく10分の1に抑えられ,かつ隣接関係推定の精度はほとんど劣化しないことが確認できた.