| 研究概要 |
視覚情報処理の重要な課題の1つである不変・多態認識の問題に,画像ピラミッド上での選択的注意に基づく確率的なセグメンテーションと知覚体制化による空間階層的な物体知覚の形成,それら空間階層的な物体知覚の事例集合の族からの物体知覚の不変・多態符号化,及びそれら符号の概念階層空間への連想的埋め込みによる視覚情報と言語情報の統合(シンボル接地)という側面からアプローチし,新しい不変・多態認識方式の構築の研究を行っている.本年度は3年計画の研究の第2年度であり,第一に,動画像の各フレームに対して視覚特徴量の画像ピラミッド,及び視覚注意ピラミッドと名づけた多レベル顕著性マップを求め,視覚注意ピラミッド上での選択的注意に基づき画像ピラミッド上にマルコフ確率場を階層的に動的生成して図地セグメンテーションを継時的に遂行し,視覚作業記憶内に物体知覚をセグメントツリーの形式で再構成・体制化し維持する方式を開発した.そして,視覚ポップアウト課題,図地反転課題,知覚体制化課題,及び注意を引くべく設計された物体を含む実世界シーンに対する注意とセグメンテーションのダイナミクスと性能を,ビデオクリップを用いた実験により評価し,本方式の有効性を確かめた.第2に,空間階層的な物体知覚の事例集合の族を不変・多態的に符号化する手法の定式化を行った.第3に,物体の符号を概念階層空間へ連想的に埋め込むための概念階層操作機構をEDR電子化辞書の単語辞書と概念辞書を用いて構築した.
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