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本研究の目的は、視覚知識獲得を主題として、人間の視覚認識に関するモデルを確立することにより人間の判断・行動の評価・予測に関する知見の拡大を目指すものである。人間の視覚システムは工学的画像センサ情報のみでは解析が困難で矛盾が生ずる不完全画像(奥行き情報が欠落した2次元画像、歪み、欠損あるいは不整合等を含む画像を指す)に対し、それがありふれた対象を示しているならば深い推論を行わずに直観的にかつ瞬時に対象を認識できる場合がある。このような認識を工学的画像理解システムとしての視覚モデルに反映させるには、人間の認識・概念形成プロセスを参考にして、どのような機能を必要とするかに関する3つの研究を行った。1番目として、対象図形として錯視図をとりあげ、2次元図形から3次元図形を復元する際の人間の視覚プロセスについて考察し、どのような画像情報の欠落が錯視を引き起こす要因となるかを調べた。2番目は、人間の低次視覚機能に基づき、屋内通路の空間認知を行うモデルをニューラルネットワークを用いての実現を目指し、どのような機能が屋内通路の空間認知に必要とされるかの考察を行った。3番目は、低次の視覚認識レベルで人間が直進歩行する場合、すなわち、ぼんやり歩行する場合にどのような視覚情報が必要であるかの考察を行った。これらの研究から得られた知見を基にして、視覚モデルのプロトタイプ構築を試みた。本視覚モデルの適用対象として実画像から得られる不完全画像の直線通路透視図形を取り上げ、視覚モデル構成要素に関する構築方法の検討・評価を行い、屋内の直線通路に関しては良好な認識結果が認められた。さらに、提案する視覚モデルを実画像への適用実験から、通路領域における人間の行動パターンを表現するモデル開発に関する「浅い通路認識に基づく運転モデル」の研究に貢献できるとの知見を得た。
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