2015 Fiscal Year Research-status Report
リアルタイム画像認識向けの超高速ラベル付けとオイラー数計算の同時実現とその応用
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26330200
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| Research Institution | Aichi Prefectural University |
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Principal Investigator |
何 立風 愛知県立大学, 情報科学部, 教授 (80305515)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
巣 宇燕 名古屋産業大学, 環境情報学部, 教授 (60367860)
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| Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2017-03-31
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| Keywords | ラベル付け / オイラー数計算 / 物体特徴 / 画像分析 / パターン認識 / コンピュータビジョン |
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| Outline of Annual Research Achievements |
2 値画像中の対象物を認識することはパターン認識やコンピュータビジョンの分野において重要な処理である。2 値画像中の対象物認識において，対象物の特徴量の抽出が必要である。よく利用されている対象物の特徴量には、円形度、周囲長、中心など対象物の幾何特徴量と回転、拡大・縮小、弾性変形において不変な位相特徴であるオイラー数がある。円形度、周囲長、中心など対象物の幾何特徴量の抽出には，2 値画像中のそれぞれの対象物を唯一のラベルをつける処理、いわゆるラベル付け処理が必要であるが、オイラー数の計算は専門のアルゴリズムが必要である。本研究ではより効率なラベル付けアルゴリズムとオイラー数計算アルゴリズムの提案を目指す。また、これまでラベル付けとオイラー数計算が別々のアルゴリズムで処理したが、本研究では、ラベル付けとオイラー数計算を同時に実現可能なアルゴリズムを提案する。
昨年度の研究では、より効率的なラベル付けアルゴリズムとオイラー数計算アルゴリズムを提案しました。さらに、ラベル付けアルゴリズムを分析し、効率的な孔数の計算方法を発見した。それによってで、ラベル付けとオイラー数計算を同時に行える効率的なアルゴリズムを提案した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
申請者らは、ラベル付けやオイラー計算において、世界トップの研究レベルの実績をもっているため、本課題において、研究基礎が極めてよいのが主な要因であると思う。また、積極的に国際研究連携を行ったのも重要だった。
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| Strategy for Future Research Activity |
提案したアルゴリズムをさらに改良していく。また、新しいアルゴリズムも考案したい。
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| Causes of Carryover |
経費の使用は正確的に計画できなかった。
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
論文発表などに使用する予定です。
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