| 研究概要 |
人間の視覚にとって見えにくい状況にあることを,機械で自動的に認識する技術は,画像認識システムを使って適切に人間を支援する際に必要な技術である.例えば,自動車の運転支援などで,画像認識によりドライバーを支援する技術などの開発が進んでいるが,人間は,常時,画像認識による支援を望んでいるわけではない.本当に支援が必要なのは,人間が逆光やその他の原因により前方の信号や標識が見えにくいときや,見落としそうな状況のときである.本研究は,これら視認性の自動認識手法の開発にある.
本年度は,交通信号機を例に,見つけやすさと,見分けやすさの両面から,視認性を計測する指標(式)を提案した.提案した指標は,明度特徴,テクスチャー特徴,対象との位置関係などを組み合わせたものである.その提案した指標の妥当性を評価するために,被験者実験を行い,その妥当性を示した.また視認性の低い対象を精度良く認識するために,低解像度画像からの文字の認識手法を提案した.更に,視認性と関係深い視線計測手法に関して,較正を簡易化する手法についても新しい手法を提案し,その有効性を示した.
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