| 配分額 *注記 |
16,500千円 (直接経費: 16,500千円)
2005年度: 4,600千円 (直接経費: 4,600千円)
2004年度: 6,100千円 (直接経費: 6,100千円)
2003年度: 5,800千円 (直接経費: 5,800千円)
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| 研究概要 |
複数の物体を含む情景画像において,細かい構造に無関係に大局的な領域を分割・抽出し,あらかじめデータベース化しておいた分割領域の関係性に基づいて情景画像を認識・理解する画像処理モデルとアルゴリズムを開発し,そのための集積回路を開発し,リアルタイム高次認識集積システムを構築した。これは,抵抗ヒューズネットワークによる大局的領域分割とエラスティック・グラフ・マッチング(EGM)をそれぞれPCにUSB接続したFPGAボード上で実行するものである。また,この技術に関連するいくつかの基盤技術を開発した。
まず,大局的分割された各領域の相互関係について,ある物体が別の物体で一部隠蔽されて分割された場合に,Terman-Wangの非線形振動子ネットワークの発火同期性を利用して,当該領域の輝度に着目して分割領域を同時抽出することに成功した。さらに,振動子ネットワークを簡略化したセルオートマトン型領域抽出アルゴリズムとそれを実行する画素並列型デジタル回路を考案し,FPGAに実装した。
大局的領域分割の際に問題になる境界(エッジ)に途切れに対して,それを補完する「主観的輪郭」生成を行う画素並列動作型異方性拡散アルゴリズムと回路をデジタル方式とアナログ方式の2種類考案した。前者はCMOSデジタル回路で,後者はAD融合回路方式を用いて回路化した。これらの拡散アルゴリズムを用いて,カニッツァの三角形などの典型的図形で主観的輪郭を生成することができた。
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