| 研究課題/領域番号 |
07650314
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
知能機械学・機械システム
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| 研究機関 | 近畿大学 |
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研究代表者 |
黒須 顕二 近畿大学, 九州工学部, 教授 (30117303)
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| 研究期間 (年度) |
1995 – 1997
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| 研究課題ステータス |
完了 (1997年度)
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| 配分額 *注記 |
2,200千円 (直接経費: 2,200千円)
1997年度: 500千円 (直接経費: 500千円)
1996年度: 700千円 (直接経費: 700千円)
1995年度: 1,000千円 (直接経費: 1,000千円)
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| キーワード | ビジュアルサーボ / ニューラルネット / 読唇 / 画像処理 / ビジュアル・サーボ / ニューラル・ネット / 画像合成 / 近似分岐点 / ファジィ類似度 |
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| 研究概要 |
工学的読唇を実現するためには、口形を正確に画像として取り込むことが必要である。そのための手段としては、1つは、顔の動きを追従するビジュアルサーボによって、常時、正面から口形画像を取り込み可能にすること、もう、1つは、画像の撮像方向に起因する歪み補正を行い、標準口形とのバタン・マッチングを可能にすることである。
第1、第2年度は、ロボットのハンドにCCDカメラを取り付け、顔の動きを追従するビジュアルサーボの開発を行った。実際の口形の代わりに、口形を模擬した一次元および二次元マーカーを追尾するニューラル・ネットワーク・リアルタイム追従制御系を設計し、実験を行った。実験の概要と主な実験結果は次の通りである。
ニューラル・ネットワークとして入力数6、中間層のニュロン数20、出力数5を用いている。入力としては、初期画像と目標画像の特徴点を各3点とし、出力として、位置誤差をゼロとするための関節角度駆動量5個を用いて、BP学習をおこなわせた。この方法によって、未学習の初期値に対しても、その誤差範囲が小さければ、ほぼ1回の動作で目標位置と一致させることが出来た。
第3年度は主として、歪み補正を左右上下の振れ角の3次の多項式を用いて行った。その係数は最小自乗法で定める。また、標準形とのマッチングには、ファジィ類似度法とニューラル・ネットを用いた識別法を用いて、同一人物については、高い識別率を得ることが出来た。3次の多項式による歪み補正は、管内検査写真画像の歪み補正にも用いて有効であることを確かめ、別途管内写真画像合成法として発表を行った。
なお、工学的読唇についての文献調査を行いまとめを行った。
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