| 研究課題/領域番号 |
05680296
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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 |
知能情報学
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| 研究機関 | 京都大学 |
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研究代表者 |
美濃 導彦 京都大学, 工学部, 助教授 (70166099)
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| 研究分担者 |
廣瀬 勝一 京都大学, 工学部, 助手 (20228836)
天野 晃 京都大学, 工学部, 助手 (60252491)
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| 研究期間 (年度) |
1993 – 1994
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| 研究課題ステータス |
完了 (1994年度)
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| 配分額 *注記 |
1,800千円 (直接経費: 1,800千円)
1994年度: 900千円 (直接経費: 900千円)
1993年度: 900千円 (直接経費: 900千円)
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| キーワード | トップダウン情報 / 制約充足 / 画像処理 / インタフェース / 画像認識 / ユーザインタフェース |
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| 研究概要 |
画像には認識・理解に必要な十分な情報は含まれていないので、画像を理解するためには、構成的推論に基づく知識処理が必要である。推論された仮設を検証するトップダウン処理は、従来は、画像処理アルゴリズムの処理範囲を限定したり、パラメータを調整するための制御機構として考えられてきた。本研究では、トップダウン情報を用いた画像処理そのものを汎用化した「制約充足型画像処理」の概念を提案し、これを具体化した。
1.従来の画像認識は、画像をボトムアップ的に処理した結果に対して、対象物仮説の生成などの知識処理を適用してきた。しかし、この方法は、いわば、“いい加減に処理をしたものを知識処理により取り繕う"方法であり、画像認識システムが実用化されていない根本的原因となっている。そこで、画像処理を行うシステムにどのような対象物を抽出したいのか、どのような結果が望ましいのか、の情報を与える枠組みを、「制約充足型画像処理」として確立した。
2.制約充足型画像処理を具体化するためには、どのような形で制約が表現できるか、について検討した。その結果、制約表現として、特微量レベルの表現を用いるか、について検討した。その結果、制約表現として、特微量レベルの表現を用いれば、与えられた制約が画像処理をうまくコントロールできることが確かめられた。
3.動的輪郭モデル(snakes)は、エネルギー最小化の原理の基づく正則化手法の一種であり、繰り返し計算により、物体の輪郭に収束していくものである。このモデルに「どのような対象を抽出したいか」という情報を制約の形で与え、その制約に合うように処理をコントロールできるメカニズムを確立した。
4.様々な状況において制約充足型画像処理を実現するために、与えられる制約をその確信度にしたがって分類し、それに従って処理をコントロールするメカニズムを変化させる実験を行って、その有効性を確認した。
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