| 研究課題/領域番号 |
08680403
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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 |
知能情報学
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| 研究機関 | 九州大学 |
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研究代表者 |
鶴田 直之 九州大学, 大学院・システム情報科学研究科, 助手 (60227478)
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| 研究分担者 |
日下部 茂 九州大学, 大学院・システム情報科学研究科, 助手 (70234416)
行場 次朗 九州大学, 文学部, 助教授 (50142899)
谷口 倫一郎 九州大学, 大学院・システム情報科学研究科, 教授 (20136550)
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| 研究期間 (年度) |
1996 – 1997
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| キーワード | 視覚探索 / 多層ニューラルネットワーク / マルチメディアシステム / 自動走行車 / 分散協調処理 / 分散並列処理 |
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| 研究概要 |
近年のマルチメディアシステムや自動走行車をはじめ、利用者(あるいはシステム中枢)の高度な推論や計画といった記号レベルの処理を支援する目的で画像認識・理解を応用する分野が増えている。視覚探索は、これらの応用において最も基本的で重要な機能である。
本研究は、代表者が提案中の多層ニューラルネットワーク(多層NN)を用いた視覚探索システムを応用し、より高度で柔軟な視覚探索を可能にするモデルを構築し、視覚探索の応用領域の拡大を図るものである。提案したシステムは、画像が入力されると対象物の形や色、動きの方向など抽象度の高い属性概念(記号的概念)を出力する。この多層NNは、入力(画像)から出力(属性記号)へ情報が一方向に流れる通常の多層NNと異なり、情報が入出力間を双方向に流れる。この機能により、予め目標物の属性概念の「一部」が入力(指定)されていると、背景などの不要な視覚情報(妨害刺激)を抑制して必用な情報だけを選択的に処理するようになり、目標物を安定にかつ効率的に認識し、「残り」の属性概念を出力する。これにより、目標物の検出能力が向上するばかりでなく、目標物を記号的概念を用いて指定するという高度なヒューマンインターフェイスを持つ視覚探索システムの構築が可能になる。また、本システムをパーソナルコンピュータ(PC)を高速ネットワークで接続したPCクラスタ計算機システムに実装するための基礎的な研究も行った。
今後は、移動中の自動車から撮影したビデオ画像をもとに道路状態を監視し、数種類の危険状態を警告する具体的な問題に提案システムを適用し、研究を継続する予定である。
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