研究課題
基盤研究(C)
変形する物体を捉えている動画像から認識することは困難な課題とされている。その困難さは、1.対象物の画像中でのセグメンテーション、2.変形する物体の単一フレーム画面での認識、3.変形する物体を示す部分画像系列におけるpixel対応(トラッキング)、4.動きを含めた対象物の認識、にある。提案手法は、(a)対象物の参照画像が事前に用意されていたとき、参照画像部分の画像変形が、拡大1/2から2倍までの大きさ非線形の変形と回転が+-45度以内の変形が同時的に生じても、参照画像に類似する部分画像を入力画像中から事前のセグメンテーションなしに切り出すことが可能となっている、(b)1.の段階において参照画像の静止画面中での認識も同時的に行われている、(c)2.における参照画像と類似するものの切り出しと認識が同時的に行われる段階で、両者の問でのpixel対応がとれるものとなっている。したがって、(a),(b)の操作を継続して行うことによって変形する対象物のpixel-wiseのトラッキングが可能となった。参照画像と入力画像中のスポッティングされた画像との間のpixel対応を良好に行うために、対応点群について連続性と単調性をもつ手法の開発も行った。また、自動的に対象物の領域を最初に定めるため、画像問の類似部分画像の自動抽出アルゴリズムを開発した。さらに、動画中の対象物のスポッティング認識時における対応関係を利用した3次元情報の抽出も行った。後者は、単一カメラによる動画像からの距離画像抽出ということを実現しているが、これは従来法(optical flow, factorization method等)と異なり、対象物の背景の変化に依存しないこと、非剛体の変形対象物からの距離画像が得られる。また、連続DPによるスポッティング機能の拡大を図るため、歌声という音声とは変動の大きい波形パターンのスポッティング機能を調べ、その変動に対するロバスト性を検証した。
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