| 研究課題/領域番号 |
03650278
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| 研究種目 |
一般研究(C)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 研究分野 |
電子通信系統工学
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| 研究機関 | 九州芸術工科大学 |
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研究代表者 |
瀧山 龍三 九州芸術工科大学, 芸術工学部, 教授 (20037815)
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| 研究分担者 |
小野 直樹 九州芸術工科大学, 芸術工学部, 助手 (60185642)
坂本 博康 九州芸術工科大学, 芸術工学部, 講師 (70112357)
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| 研究期間 (年度) |
1991 – 1992
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| 研究課題ステータス |
完了 (1992年度)
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| 配分額 *注記 |
1,900千円 (直接経費: 1,900千円)
1992年度: 400千円 (直接経費: 400千円)
1991年度: 1,500千円 (直接経費: 1,500千円)
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| キーワード | 画像認識 / 輪郭線情報 / テクスチャ情報 / 情報の統合 / ニューラルネットワーク / 学習 / フーリエ記述子 / 濃度共起行列 / 画像分類 / パターン認識 / 学習方式 / 閉曲線情報処理 / 等辺多角形近似 / 曲線のあてはめ / 三層ニュ-ラルネット / テクスチャ解析 / 閉曲線の平滑化 |
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| 研究概要 |
画像を機械認識する上で、極めて有効な情報である輪郭線情報とテクスチャ情報をそれぞれ記述と、更にこれを統合して用いるシステムを構成し、実際の画像を認識するための各種実験を行った。以下に本研究における成果の概要を示す。
1.画像から抽出された輪郭線を等辺多角形で近似する繰り返しアルゴリズムを開発した。
2.輪郭線画像のスムージング法を開発し、これによるノイズ除去と情報圧縮をした後に1.のアルゴリズムを適用することの有効性を確かめた。
3.2.の等辺多角形近似図形に対するP型記述子を抽出し、その成分範囲と図形の近似の度合いとの関係を調べた。
4.種々のテクスチャ情報の記述のうち、濃度共起行列に基づくものが良いことを示し、その有効性をブロダッツの画像を用いて確かめた。
5.ニューラルネットワークによる認識システムを構成する上で、各種の回路形式とその情報処理能力との関係を明らかにする必要性から、これに対する二、三の成果を得た。
6.輪郭線情報とテクスチャ情報とを統合するためのニューラルネットとして3層回路を用いることとし、上の両情報の統合の仕方として、一括方式と段階方式とを提案し、比較を行った。
7.以上の成果を全て考慮に入れて、統合化ニューラルネットワークを構成し、魚画像を対象に実験を行い、有効に画像の認識が行える見通しがついた。
8.今後更に認識の対象となる画像の範囲を広げることや、他の多くの分野への応用などを考えていきたいと考えている。
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