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複数の処理を組み合わせた画像処理システムにおいて、一部の能力が低い場合、他の処理への影響を押えると共に能力が低い処理を補完し、全体として高い能力を持つ画像処理システムの実現方法を確立することが本研究の目的である。一例としてステレオ視とパターン認識のフュージョンによるパターン理解能力向上を取上げる。ステレオ視の能力向上におけるカメラキャリブレーション・表面パターンの検出・光源の位置推定とパターン認識におけるパターンの形状や輝度の問題を相互に補完しながら解決するシステムの構築を目指す。画像処理の研究において、各々の処理についての研究や各々の処理内でのセンサ(や特徴量の)フュージョンの試みは多いが、各処理を統合させることによる精度の向上に関する研究は少なく、多くの画像処理システムでは、シーケンシャルなプロセスにより構成される。本研究は、画像処理システムにおいて、各処理同士の独立性を保ちながらフュージョンを実現することにより、従来の画像処理システムの問題を解決する。平成10年度は、ステレオ視とパターン認識に共通する数学的バックボーンの分析と開発、各処理に必要なアルゴリズム開発およびデータベースの構築、ステレオ視における対象物体の形状・テキスチャ・動き等に応じたパターン抽出方法の開発、などをおこなった。また、これらの成果を利用し、基本的なパターン認識システムを構築し、高い認識率を得た。次年度はより高度なシステムの開発と評価を行なう。
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