| 研究課題/領域番号 |
16K00308
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| 研究機関 | 広島市立大学 |
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研究代表者 |
岩田 一貴 広島市立大学, 情報科学研究科, 准教授 (20405492)
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| 研究期間 (年度) |
2016-10-21 – 2019-03-31
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| キーワード | 形状解析 / 形状検索 / 局所記述子 / 距離集合 / ヒルベルト距離 |
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| 研究実績の概要 |
線描画，図形，物体の輪郭線などで表される形状を考える．局所記述子とは，形状のある注目点に対して，注目点周りの局所的な形状を表すためのものである．局所記述子は形状間の距離を計算するための整合コスト関数を定義するために使われる．このように，形状の整合は局所記述子に強く依存しており，それゆえに多くの局所記述子がこれまでに研究されている．その中でも，実用的な観点から言えば，距離集合（distance set）は最も用途の広い局所記述子の一つである．ある注目点についての距離集合は，その近傍点との単なる距離の集合で表される．従って，距離集合は，実装が簡単である，平行移動・回転・鏡映などの等長変換に対して不変である，形状を構成する点の順序の影響を受けないといった利点がある．その一方，距離集合を用いた形状の整合にかかる計算量は，他の局所記述子と比べて大きくなる傾向にある．形状の整合における基本的な操作は探索である．一般的に言って，距離集合の要素数が大きいほどその性能は高くなるが，探索にかかる計算量は要素数の階乗に比例する．つまり，距離集合の性能と計算量はトレードオフの関係にある．
今年度はこのトレードオフの問題を軽減するために，新しい距離集合を提案した．新しい距離集合と従来の距離集合の異なる点は，距離集合の要素の選び方と並べ方のみであり，整合コスト関数は同じである．この要素の選び方と並べ方はヒルベルト距離（Hilbert distance）に基づいている．提案した距離集合を使った形状の整合では，従来の距離集合と比べて，整合にかかる計算量を大幅に削減できることを示した．線描画データを使った形状検索についての実験では，提案する距離集合は実行時間が大幅に短いにも関わらず，検索率が従来の距離集合に匹敵することを確認した．この成果はパターン認識分野の主要な国際会議であるICPR2016で発表した．
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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
当初の今年度の計画通り進んでおり，さらにその成果は国際会議で発表済であるから．
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| 今後の研究の推進方策 |
これまでの経験から，形状検索の結果は，形状の標本点の配置に影響を受けることが多い．形状の標本点を選ぶときによく使われる等間隔サンプリングが，従来の距離集合及び提案する距離集合に適当ではないこともありうる．その場合は，最適化によるサンプリングなども試す予定である．また，整合コスト関数についても，提案した距離集合に適した関数を見つける予定である．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
次年度使用額（差引額）は109円と少額であり，これについて特に理由はない．
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| 次年度使用額の使用計画 |
109円と少額なので，使用計画は特にない．
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