2015 Fiscal Year Annual Research Report
画像処理・認識のためのセル型回路網の進化的自動生成
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26280056
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| Research Institution | Yokohama National University |
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Principal Investigator |
長尾 智晴 横浜国立大学, 環境情報研究科(研究院), 教授 (10180457)
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| Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2017-03-31
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| Keywords | 画像、文章、音声等認識 / 人工知能 / 機械学習 / アルゴリズム / システムオンチップ |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，画像処理・認識を行う回路を進化計算法と機械学習を用いて全自動で構築する方法に関する研究を行なっている．画像処理・認識を実現する処理構造（回路）に制約を設けた上で，多数の事例に対する機械学習を通して進化計算法によって最終的な回路を最適化する．これによって，画像処理・認識を実際に製品等で用いる際の開発過程であるアルゴリズムの考案とソフトウェアによる記述，SoC(System on Chip)開発，ハードウェアへの実装の手順を統一的に全自動化する．
平成26年度は，本研究の第一段階として，ごく近傍の画素の相互作用を考慮する“近傍型”の処理回路を対象とした手法を開発し，その有効性を低解像度画像を高解像度化する超解像処理などの実験を通して示した．平成27年度は，その研究成果をもとに，さらに広範囲の画素の相互作用を考慮する問題（本研究において“広範囲型”あるいは“全体型”と呼んでいる問題）を扱った．広範囲型の例として，画像によってはかなり離れた画素との対応関係を考慮する必要がある距離計測である単眼の移動ステレオ法，および両眼のステレオ法の処理回路の自動構築を試みた．また，全体型としては，画像全体から異常あるいは違和感を生じる部分を自動的に検出する異常検知回路の自動構築を行った．前者では，車載カメラを想定した実験を行い，従来法より数倍程度高速に距離計測を行うことができる単眼の移動ステレオ計測を実現した．一方，後者では固定および旋回監視カメラ映像中の違和感検知を行うことができる手法を開発した．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
本研究では，平成27年度以降に行うべき研究として，(1)“広範囲型”の回路自動生成法の開発，(2)ステレオ距離計測処理の自動構築，(3)ステレオ距離計測処理回路のハードウェア化，(4)“全体型”の回路自動生成法の開発，(5)欠陥検出処理回路の自動構築，(6)欠陥検出処理のハードウェア化，(7)汎用モデルの開発，の以上7項目を挙げていた．これに対して，平成27年度において，主として(1)，(2)，(4)，(5)を中心に研究を進めた．
(1)および(2)については，車載の単眼およびステレオカメラによる距離計測回路の自動構築を行った．単眼カメラを用いた距離計測では，CLM(Complex Logarithmic Mapping）を用いた曲線道路にも適用可能な移動ステレオ法を開発し，従来手法の数倍以上の処理速度が達成できることを確認した．さらに，車両の横方向に取り付けたカメラによって，自車両に接近して来る他車両を検出する回路の自動構築を実現した．さらに，ステレオカメラの左画像と右画像を入力すると，距離画像を出力する回路の自動構築に着手した．(4)については，特に監視カメラによる動画像を対象として，画像全体において通常の部分とは少し異なる（違和感がある）領域を自動検出する回路について検討を行った．また，(5)については液晶パネルの製造工程に発生する欠陥の検出を目的として，正常画像を学習するだけで，異常部分を自動検知できる方式を開発し，実験によってその有効性を検証した．
以上のように本年度は当初計画通りに研究を遂行し，優れた研究成果を残すことができた．本研究は当初の予定通り着実に遂行中であると自己評価する．
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| Strategy for Future Research Activity |
今後の研究計画を次に示す．
(1)“広範囲型”の回路自動生成法の開発：“広範囲型”モデルとその最適化法について，これまでに得た成果をさらに発展させる．特に，ステレオ計測回路についてはまだ本来目指している性能を発揮する回路構造を発見できていないので，今後重点的に研究を推進したいと考えている．なお，昨今流行っているディープラーニングによる方式と性能比較を行うことで，提案手法の独自性や有効性を検証する予定である．
(2)“全体型”の回路自動生成法の開発：これまでと同様に，特に社会からのニーズが高い“監視カメラからの異常領域検知”問題を扱う予定である．固定カメラだけでなく，一定周期で旋回する旋回型監視カメラ，および車載移動カメラによる映像を扱う予定である．
(3)上記(1)および(2)の方式を実際に産業界などで利用することができる問題に適用してそれらの有効性を確認する．具体的には，車載を想定した単眼・ステレオカメラによる距離計測，画像のセグメンテーション，また，産業用画像処理における異常検知，監視カメラ／車載カメラ中の異常検知などを想定している．
(4)本研究の成果を，学会や国際会議，論文などで広く社会・産業に還元する予定である．
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