研究概要 |
1.画像の3次元解析のための統計理論 画像からの3次元復元の精度を解析するために画像データの誤差を統計的にモデル化し,画像の濃淡値から共分散行列を推定する方法や,解析の精度の漸近的評価の仕方,モデル選択規準「幾何学的AIC」および「幾何学的MDL」の導出に関する確率統計的に一貫した理論を構築した.また復元形状の正規化が形状の信頼性評価に与える影響を「ゲージ理論」を用いて厳密に解析した. 2.画像からの3次元復元の統計的最適化 研究代表者の提唱する幾何学的計算の統計的最適化理論を用い,2画像からの物体の3次元形状復元およびオプティカルフローから3次元形状復元を行う最適なシステムを構築し,実画像を用いて性能を評価した. 3.画像間の自動対応づけ 独立に撮影した2画像のそれぞれに特徴点抽出処理を行い,得られた特徴点を2画像間で対応づける処理を自動的に行なう手法を開発した.これは仮の対応を計算してはそれを種々の大域的な条件から修正する多段階の方法である.これを複数の画像からのモザイク画像を生成,および物体やシーンの3次元形状を復元に応用した. 4.ビデオ画像からの運動物体の分離 静止した背景中を移動する物体を,それとは独立にカメラを移動しながら撮影し,そのビデオ画像から移動物体を抽出する手法を開発した.さらに追跡軌跡を除去する統計的検定の手法や分離のための数学的条件を自動的に選択する方法を考案した.そして実ビデオ画像列に適用して,非常に効果的であることを確認した.
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