| 研究概要 |
1.自然言語による対話と知識の表現を行なうために,Lispをベースとしたオブジェクト指向画像処理システムに日本語解析システムを組み込んだ.この日本語解析システムの形態素解析はCKY法に基づいて,構文解析はチャート法に基いてそれぞれ行なわれる.処理の高速化を計るために,単語辞書および文法以外はLisp関数としてではなく,すべて組み込み型の関数として作成した.
2.画像処理によって抽出される物理的特徴と対象物の持つ属性との関係を予め知識として与え,簡単な図形画像と日本語文による図形の概念記述とを対応付けるシステムを作成した.このシステムによって図形の属性概念を画像特徴から獲得し,それを抽象化することが可能になった.
3.本研究では,遺伝的アルゴリズムを用いたモデルと画像と3次元パターンマッチングによって物体の見え方を効率的に推論する方法を確立した.具体的には,物体の3次元モデルを回転・移動した変換モデルを想定し,その変換モデルを透視変換によって画像面上にマッピングする.そして,画像面上でパターンマッチングを行ない,マッチング率の高いモデルを推論された見え方の仮説として生成する.この際,他の物体との位置関係や属性に関する拘束条件などの3次元幾何モデル以外の情報を効果的に利用することでマッチングの効率化を計った.
4.本システムは動的なオブジェクト管理が可能である.そこで,従来用いられているボリュームやサーフェス,ワイヤフレームなどのモデル表現を抽象化されたモデルクラスとして定義し,さらに個々のモデルに関する手続きを各クラスのメソッド化したモデル表現システムを作成した.この結果,処理対象物体のモデルクラスを定義する際に,必要なモデルを適切に選択し,それらの抽象化されたモデルクラスを継承することで統合的で効率的なモデル表現が可能となった.
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