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生活支援ロボットの視覚機能の実現を目的に、既知の空間内での既知の物体の認識法を、環境が変動するという条件下で検討し、以下の成果を得た。
1.環境認識処理:色情報に基づく光環境認識法を階層型ニューラルネットワーク(NN)を用いて検討した。
(1)色補正:モジュール構造型NNを用いた光環境の変動特性の把握手法を構築し、光環境が変動する実情景画像に対する色の推定と補正への有効性を示した。
(2)領域分割と画像圧縮:光環境の変動を色領域の変化として捉える領域分割法を複数の階層型NNで構築し、動作解析と最適化を明らかにした。分割結果は画像の特徴を反映し、画像圧縮法としての有用性も示した。
2.物体認識処理:輪郭線解析に基づく物体認識法を検討した。
(1)回転軸対称物体の認識:完全楕円の検出では直径の、楕円弧では共役直径の、存在判定条件を定式化し、回転軸対称物体の高速、かつ、高信頼な認識法を示した。
(2)輪郭線の分割:隣接領域の輪郭線の曲率角に基づく、複合輪郭線の個別物体区間への分割法を提案し、実画像に対する有用性を示した。
3.環境認識と物体認識の協調処理
CGを用いたシーン予測型物体認識方式を提案し、幾何学的特徴抽出と意味付けおよび光環境の推定・色補正に極めて有効であり、両認識処理の統合・協調処理のための基盤方式として高い可能性を持つことを示した。
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