| 研究課題/領域番号 |
16K00258
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| 研究機関 | 近畿大学 |
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研究代表者 |
阿部 孝司 近畿大学, 理工学部, 准教授 (90367441)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| キーワード | 類似画像検索 / CBIR / ゲシュタルト心理学 / 群化 / 画像認識 |
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| 研究実績の概要 |
本研究は、画像情報検索システムの性能を向上させることを目的として、ゲシュタルト心理学に基づいて群化をしている図形内の複数の構成要素をまとめて一つのオブジェクトとして認識する手法を提案するもの、そしてそれをさまざまな画像・映像処理システムへ適用させ有効に機能する社会システムを提案するものである。これまでの申請者の研究成果をさらに発展させ、まだ考慮できていない群化要因を群化領域認識に導入し、画像の検索・分類精度を向上させることを目指す。
本研究の範囲は、(1)図形内の構成要素間の「連続性」「平行性」の群化強度を測定する画像特徴量の開発、(2)(1)を導入した群化領域認識手法のカスタマイズと線状や点状の構成要素が大半を占める画像に対し作成された群化パターンの精度検証、(3)類似商標検索や種々の画像解析へ(2)を応用するための技術開発、の3つとしている。このうち、(1)の「連続性」の特徴量については前年度で提案したものをカスタマイズし再実験により提案モデルの有効性を確認した。「平行性」の特徴量については次年度別途提案する。(2)については一部実施し、具体的には胃X線像を用いたピロリ菌感染の判別システムにおいて、X線像を画像処理して生成された線状と点状からなる2値化画像に対し、主にノイズの除去や画像内に存在する胃壁のひだ模様の自動修復に適用した。(3)については実施しているものの、まだ具体的な研究成果には至っていない。
今年度の具体的な実績は次のとおりである。1.群化要因の「連続性」を測定するモデルを既存手法からカスタマイズし精度検証を行った。2.胃X線像の胃壁にうつるひだを認識するために連続性の特徴抽出手法を適用し、途切れているひだの自動修復やノイズ除去するシステムを開発した。3.養殖魚のモニタリングシステムにおいて、群化領域認識の手法を一部用いて魚群の行動解析するシステムを開発した。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
研究範囲(1)～(3)のうち、(1)については「連続性」要因を測定する画像特徴量を既存のものからカスタマイズし、高い精度で群化領域を認識できること、既存のものより精度が高くなったことを確認していることから、概ね順調に(1)遂行されたことが伺える。「平行性」要因を測定するモデルについては次年度行う予定である。(2)(3)については、当初の研究計画では次年度の実施であったが一部前倒しし、(2)については、(1)の線状パターンにおける平行性を測定する手法を限定的に胃X線像に対し提案した。今後、医用画像処理での提案手法の精度をさらに高めると同時に平行性要因をもつさまざまな群化パターンを認識できるモデルを開発する予定である。また、(3)については、養殖魚のモニタリングシステムにおいて魚群の行動解析のために群化領域認識手法を一部適用し、魚群が瞬発的遊泳を行うシーンを高い精度で検出するシステムを開発した。
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| 今後の研究の推進方策 |
今後の推進方策は、まず、研究範囲(1)の「平行性」要因を測定するモデルを開発する。さらに、これまで提案してきた群化領域認識手法をさまざまな画像パターンに適用し、画像処理や画像認識の精度を上げることを目指す。具体的には、胃X線像を用いたピロリ菌感染診断支援システムにおいて生成される胃ひだパターンの解析や、養殖魚モニタリングシステムにより解析される魚群の行動解析の精度向上に役立つように適用する方法を検討する予定である。これは本研究の研究範囲(2)と(3)に該当するものである。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
当初の予定より論文誌・国際会議での採録件数が少なかった。国際会議の参加費が予定していた金額より安く済んだ。
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| 次年度使用額の使用計画 |
国際会議への参加費・渡航費、および論文別刷代に使用する。また、モニタリング映像の解析研究のため、別途、実験用カメラを購入する可能性がある。
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