| 研究概要 |
本研究では,双直交型リフティングスキームの性質を利用して,自由パラメータの新しい学習方式を提案し,学習されたスキームを用いて動物体追跡システムを開発した。また,双直交型リフティングスキームをダイアデック型リフティングスキームに拡張し、それに含まれる自由パラメータのさまざまな学習方式を提案した。学習されたリフティングスキームを用いて.画像から特定部位を検出する方法を開発し,画像だけを用いた個人認証システムの構築に応用した。さらに,ダイアデック型リフティングスキームを用いて,ダイアデックウェーブレットから双直交ウェーブレットを設計する方式を見出した。
その他に,ウェーブレットの多重解像度解析にヒントを得て,3次元形状の生成アルゴリズムを構築する研究も行った。具体的には,双直交型およびダイアデック型リフティングスキームの学習理論と信号・画像からの意味獲得に関する研究,ならびに,多重解像度解析による3次元形状生成に関する研究等を行った。
研究成果は,4次の統計量である尖度を最小にする学習法に拡張し,学習された自由パラメータそのものが特徴ベクトルになることに気づき,それに基づいて新たな顔画像個人認証システムを開発した。研究成果は,国際会議WIO'06で口頭発表を行った。
以上の他にも,画像のレイヤー化とARGマッチング法を結びつけた映画の特定シーン検索の研究を行い,3Dモデルのレイヤー化とARGマッチング法による3Dモデル検索の研究等を行った。また,ダイアデックリフティングスキームから設計された双直交スプラインウェープレットフィルタとエントロピー最大化学習法を結びつけた隠蔽画像からの画像発見の研究も行った。
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