| 研究課題/領域番号 |
11680403
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| 研究機関 | 大阪電気通信大学 |
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研究代表者 |
梅田 三千雄 大阪電気通信大学, 総合情報学部, 教授 (30213490)
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| 研究分担者 |
松尾 賢一 奈良工業高等専門学校, 情報工学科, 助教授
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| キーワード | キャラクタスポッティング / 情景解析 / 画像処理 / 文字列抽出 / 文字認識 / 知的ロボット / ハフ変換 / モルフォロジー |
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| 研究概要 |
キャラクタスポッティング技術の開発については、銀行看板などの文字列情報を含む市街地情景画像を研究対象として、文字列情報の抽出とその認識手法について検討した。
文字列情報の抽出では、画素の隣接数から判断する動的な適応しきい値法を提案するとともに、その高精度化を図るために、局所的なターゲット領域への適用手法を確立した。つまり、ハフ変換の手法を導入して、まず情景中の看板候補領域を抽出し、その局所領域をターゲット領域とした適応しきい値法を適用することにより、文字列領域の高精度抽出を実現した。また、抽出された文字列領域に対して、モルフォロジー演算を導入し、パターンスペクトル分析に基づくしきい値設定を行うことにより、正確な文字領域の抽出が実現できることを明らかにした。この手法により、かなり複雑な情景に対しても安定なキャラクタスポッティングを実行できる見通しが得られた。
文字認識では、文字ごとに形状特徴を学習していく自己想起型ニューラルネットワークを導入し、銀行看板などの文字情報に適用して、その高精度認識が実現できる可能性を明らかにした。これにより、認識対象文字種(カテゴリ)をオブジェクトとする、オブジェクト指向型文字認識の実現に見通しを得た。
一方、知的行動ロボットへの実装については、無線による遠隔制御が可能な自走式ロボットを導入して、システムの基本制御手法と開発した諸技術のインプリメント手法を確立した。
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