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グラフマッチングによる非剛体を対象とした柔軟かつ高精度な認識

研究課題

研究課題/領域番号 15H06009
研究種目

研究活動スタート支援

配分区分補助金
研究分野 知覚情報処理
研究機関東北大学

研究代表者

宮崎 智  東北大学, 工学研究科, 助教 (10755101)

研究期間 (年度) 2015-08-28 – 2017-03-31
研究課題ステータス 完了 (2016年度)
配分額 *注記
2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)
2016年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2015年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
キーワードグラフ認識 / 非剛体認識 / グラフ確率モデル / グラフ類似度 / 構造認識 / グラフモデル / 非剛体物体認識 / 画像認識 / 構造データ
研究成果の概要

グラフは非剛体のような柔軟に変形するパターンを表現することが可能であるが,画像を利用した物体認識にはほとんど用いられてこなかった.これは,画像から物体を表すグラフを構築することが極めて困難であることと,グラフを利用して画像の類似度を測る方法が確立されていないことが原因である.
本研究では,画像中の特徴点から物体のグラフを抽出し,グラフの確率モデルを用いて画像中の物体を認識する手法を提案した.さらに,複数の確率モデルを用いることで,認識性能を大幅に向上できることを解明した.これらの要素技術はパターン認識の分野におけるグラフの新たな活用法を開拓するもので,産業的,学術的に非常に大きな意味を持つ.

報告書

(3件)
  • 2016 実績報告書   研究成果報告書 ( PDF )
  • 2015 実績報告書
  • 研究成果

    (4件)

すべて 2016 その他

すべて 学会発表 (3件) 備考 (1件)

  • [学会発表] Graph Model Boosting for Structural Data Recognition2016

    • 著者名/発表者名
      Tomo Miyazaki and Shinichiro Omachi
    • 学会等名
      International Conference on Pattern Recognition
    • 発表場所
      Cancun, Mexico
    • 年月日
      2016-12-04
    • 関連する報告書
      2016 実績報告書
  • [学会発表] Graph Learning with Quadratic Programming in Consideration of Class Diversity2016

    • 著者名/発表者名
      Toshiaki Sakai, Tomo Miyazaki, Yoshihiro Sugaya and Shinichiro Omachi
    • 学会等名
      第19回画像の認識・理解シンポジウム
    • 発表場所
      アクトシティ浜松(浜松市)
    • 年月日
      2016-08-01
    • 関連する報告書
      2016 実績報告書
  • [学会発表] 非線形最小化によるグラフのモデルの構築と画像認識2016

    • 著者名/発表者名
      酒井利晃, 宮崎智, 菅谷至寛, 大町真一郎
    • 学会等名
      電子情報通信学会総合大会
    • 発表場所
      九州大学伊都キャンパス(福岡市)
    • 年月日
      2016-03-15
    • 関連する報告書
      2015 実績報告書
  • [備考] Preprint

    • URL

      https://arxiv.org/abs/1703.02662

    • 関連する報告書
      2016 実績報告書

URL: 

公開日: 2015-08-26   更新日: 2018-03-22  

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