| 研究概要 |
1.画像からの3次元復元の統計的最適化
研究代表者の提唱する幾何学的計算の統計的最適化理論を用い,2画像からの物体の3次元形状復元およびオプティカルフローから3次元形状復元を行うシステムを構築し,実画像を用いて性能を評価した.そして,表示目的には十分な精度の復元ができること,および2画像からの復元のほうがオプティカルフローから復元より精度が高いことがわかった.
2.画像からの3次元復元の信頼性評価の理論
復元形状の絶対的スケールや絶対的位置を定める正規化が形状の信頼性評価に与える影響を「ゲージ理論」を用いて厳密に解析し,実際の問題における普遍的な信頼性評価の意味付けとその計算法を与えた.また,これにより統計的最適化を行っても精度が向上しない場合があること,およびその理由を明らかにした.
3.幾何学的モデル選択による動画像からの複数物体の識別
幾何学的問題に対するモデル選択の規準として研究代表者が提唱した「幾何学的AIC」と「幾何学的MDL」を厳密に統計学的および情報理論的基礎を与えた.
そして,その結果を用いることにより,動画像中の独立に移動する複数物体の分離の精度が向上することをシミユレーションおよび実画像実験によって示した.最も有効に分離できる拘束条件の選決,および運動の物体数の推定にも同じ幾何学的モデル選択規準が有効であることがわかった.
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