| 研究課題/領域番号 |
20500159
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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 |
知覚情報処理・知能ロボティクス
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| 研究機関 | 会津大学 |
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研究代表者 |
岡 嶐一 会津大学, コンピュータ理工学部, 教授 (60347242)
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| 研究期間 (年度) |
2008 – 2010
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| 研究課題ステータス |
完了 (2010年度)
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| 配分額 *注記 |
3,380千円 (直接経費: 2,600千円、間接経費: 780千円)
2010年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2009年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2008年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
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| キーワード | 画像理解 / マッチング / スポッティング / 動的計画法 / レジストレーション / ステレオ画像 / オプティカルフロー |
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| 研究概要 |
従来のレジストレーション手法は構造をもつ対象物のモデルをまず設定し、その構造モデルの変形を制御する多くのパラメータがあり、このパラメータを動かして、入力画像に最大に合致させることでレジストレーションを実現してきた。それに対し、本研究の手法はパラメータをもつような構造的な対象モデルを設定せず、画像それ自体でモデルを表現する。このとき、モデルを表現する画像は、任意の形状の部分画像の複数から構成され、部分画像は分離して配置されることも許容するものである。ここでのレジストレーションは、前述の複数のオブジェクトを表す部分画像の、それぞれの部分画像自体の非線形変形とそれらの配置関係の非線形変形の双方の変形を許して、いろいろなテクスチャをもつ入力画像中にもっとも合致する部分を事前のセグメンテーションを行わずに行うものである。このレジストレーション手法は、われわれが開発してきた2次元連続DPとよぶ画像間の全ピクセルの対応関係をうる手法を上記の条件のレジストレーションの実現に適用したものである。
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