2014 Fiscal Year Annual Research Report
| Project/Area Number |
25540070
|
|---|
| Research Institution | Kyushu University |
|---|
Principal Investigator |
内田 誠一 九州大学, システム情報科学研究科(研究院, 教授 (70315125)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
馮 尭楷 九州大学, システム情報科学研究科(研究院, 助教 (60363389)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2013-04-01 – 2015-03-31
|
| Keywords | パターン認識 / 時系列解析 / 大規模データ処理 / 動画像 |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
H25年度までの検討により，大量事例を用いて，単一の入力静止画像から，その状況に至る過去の時系列を合成できることが明らかになった．しかしながら，そこで実装されていた手法は，必ずしも大量事例を活かしきれているとは言えなかった．すなわち，処理の最初に事例を選択すると，その後は結局その選択された単一事例のみを使い続けていた．従って，状況の多様性に対応するために大量の事例を駆使したいという当初目的に比べ，かなり限定的なものとなっていた．
そこでH26年度は複数事例を常に使い続けるような，当初目的に近いアプローチについて，その具体的方法論を検討し，かつ実装によりその性能を検証した．具体的には，大量事例参照→複数事例の選択→フレーム合成→大量事例参照...を繰り返すアプローチにより，常に大量事例を活用することを可能にした．実際，大量事例を活用するほうがより安定的に合成結果が得られることも実験的に検証された．その際，どのように事例を参照するかが，方法論検討の段階で重要となってくる．複数の参照法を検討した中，合成されたフレーム画像について，k近傍を求め，その距離（類似度）を重みとして次の時刻のフレーム画像を合成するという，原点回帰にも近い，比較的単純な方法が最も安定することが分かった．単純なだけに拡張性も高く，例えば様々な距離尺度の利用も可能である．本年度得た結果はH27年度中に学会発表する予定である．
|
Research Products
(4 results)
