| 研究概要 |
本研究では、層状結合型神経回路網の入力ユニットに、与えられた画像から求めた複数の特徴量を入力することによって、まざまな図形を画像から抽出することを目的として研究を行った。本年度の研究実績を次に示す。
1.2次元図形の抽出手法の開発 与えられた画像から、神経回路網を用いて2次元図形を抽出する神経回路網を開発した。“円",“直線"などの基本的な図形の抽出に関する検討を行った結果を用いて、“文字",“星型"などのように、形状を一意に決定できない、より抽象化された2次元図形を抽出する手法を開発した。
2.3次元物体抽出のための特徴の選出 次に、与えられた図形から、例えば“球"や“顔"などの3次元物体を抽出する際の画象特徴について検討を行った。画像からさまざまな特徴を求め、抽出結果に大きな影響を与える特徴を主成分分析などの手法を用いて解析した。また、画像に対してCLM(Complex Logarithmic Mapping)を施した画像から、物体の大きさや回転角度の不変な特徴を抽出する方法についても検討を行った。
3.3次元物体の抽出手法の開発 先に2.で得た特徴を用いて、画像から3次元物体を抽出する神経回路網を設計し、多数の実験を行ってその有用性を検証した。結果として、特徴抽出部と特徴選択部に大分割でき、特徴抽出部の一部にもサブネットワークを持つような構造の神経回路網が有効であることがわかった。
4.図形抽出システムの構築と研究のまとめ これまでの研究成果をまとめ、2次元図形、3次元図形を対話形式で指定しながら、画像からの図形抽出を行うシステムを構築するとともに、多数の実験を行って有効性を検討した。この結果、本研究によって、有効な図形抽出システムを作成できたことを確認した。
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