研究課題
基盤研究(C)
1.KLダイバージェンスをマッチング尺度としてアフィン変換耐性のある新たな画像マッチング手法を考案した。まず濃淡画像を2次元確率分布として表現し、次に2つの2次元確率分布間のKLダイバージェンスを最小化する最適アフィン変換の非線形最適化問題として定式化し、最後に最適アフィン変換成分の効率的な反復解法を示した。2.処理時間の短縮が課題となっていたGAT相関法において、変数分離およびテーブル参照を用いて計算量を大幅に削減する高速化GAT相関法を考案した。これにより、k-最近傍法との組合せによる強力な画像マッチングの実装が可能となった。手書き数字認識に適用し、世界最高水準の認識精度を達成した。
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Pattern Recognition
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