2008 Fiscal Year Annual Research Report
新しいパターンマッチング原理-解析的DPマッチング-の理論展開と評価
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19650042
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| Research Institution | Kyushu University |
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Principal Investigator |
内田 誠一 Kyushu University, 大学院・システム情報科学研究院, 教授 (70315125)
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| Keywords | 画像、文章、音声等認識 / 人工知能 / 画像処理 / 最適化 / パターン照合 |
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| Research Abstract |
本研究は、理論的興味深さだけでなく応用上も非常に重要な「2次元パターンの弾性マッチング問題」について、全く新しい原理に基づくDPマッチング-解析的DPマッチング-を持って取り組む。
2008年度は、解析的DPマッチングの原理について、その定量的・定性的評価を、実画像を用いた物体追跡実験を通して徹底的に行なった。
2007年度の開発・検討結果により明らかになったように、従来の離散的なDPマッチング法に対する解析的DPマッチングの計算量的有意性は、画像を扱うような高次元空間での最適化問題において非常に顕著になる。例えば、従来のDPマッチングのアプローチでは、2次元パターンのマッチング問題はNP-hard問題であり、事実上解けない。これに対し、解析的DPマッチングでは十分高速に解きうる。その知見を踏まえ、2008年度は、解析的DPマッチングの原理を動画像中の移動物体追跡に適用し、実験を通してその定量的・定性的な評価を行った。計算速度、解法の妥当性と拡張性、ならびにマッチングの精度(追跡精度)について様々な検討を加えた。特に、解析的DPマッチングで必要となる初期値(二次関数の近似中心)の与え方については、粗密戦略、双方向戦略という二つの手法を案出し、その優劣について比較を行った。また弾性体を追跡するための拡張も行った。それらの基礎的検討を踏まえた上で、実際の映像を用いた実験の結果、従来の離散的なDPマッチング法では数日を要する処理を、わずか100msで終了できることを確認した。これはすなわち、実に7桁以上の効率化が図られたことを意味している。比較対象について計算量低減の工夫を図った場合でも、依然2桁以上の効率化を維持していた。以上より、一定の成果が得られたものと考える。
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