| 研究概要 |
I.人間の動作に基づく物体認識
当プロジェクトでは、室内シーンの認識のための方法開発・研究を続けており、次の二つのケースに主に集中した:(1)物体が広範囲にわたって隠れている場合の物体認識,(2)幾何学的特徴だけで識別できない場合の物体認識.。これらの問題を解くため、まず人間の動作を認識し、そして物体認識を行う方法を提案する。
II.屋外場面のおける大域的ランドマークの認識
カメラで撮られた建物や樹木の一様のカラー・明度領域、カラー特徴、テクスチャ特徴を保存されたランドマーク・データとマッチングすることにより、車椅子の位置を推定する方法を開発した。車椅子に載せた装置・センサは電子計算機、ステレオ・カメラ、GPS装置、レーザー距離測定システムである。
III.指差し動作による物体認識
人間の指差し動作を認識過程に含めた物体認識の手法を開発した。これは指差し方向を3次元空間において推定し、その方向線と用意されている環境モデルに含まれているそれぞれの物体の交差計算により物体の認識を行うものである。
IV.頭の姿勢に依存しない顔認識
室内シーンにおける認識手法の一つとして、拘束の少ない顔認識の検討を行った。パターン認識の機構としては、小規模の階層型パーセプトロンからなるニューラルネットワーク・バンクおよび人間の首の中心を参照点としてを用い、顔の方向に依存しない認識法を開発した。
V.認識を支える技術、方法の開発
物体認識が行われる前に、画像列から運動領域の抽出が普通必要である。そのために背景差分法がよく応用される。差分を効果的で、効率よく得るために、さまざまなカラー類似度を評価し、絶対値指数法が最も優れていることを示した。
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