| 研究課題/領域番号 |
18H01463
|
|---|
| 研究機関 | 九州工業大学 |
|---|
研究代表者 |
瀬部 昇 九州工業大学, 大学院情報工学研究院, 教授 (90216549)
|
|---|
| 研究分担者 |
齊藤 剛史 九州工業大学, 大学院情報工学研究院, 教授 (10379654)
榎田 修一 九州工業大学, 大学院情報工学研究院, 教授 (40346862)
延山 英沢 九州工業大学, 大学院情報工学研究院, 教授 (50205291)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2022-03-31
|
| キーワード | 動画像処理 / 状態推定 / 非線形オブザーバ / 無限次元系 |
|---|
| 研究実績の概要 |
本研究課題の基本的な着想は，輝度保存則を動的システムと見なし，動的システムの状態の一部であるオプティカルフローを時系列データとしての動画像の輝度から推定を行うというものであった．この提案法に限らず輝度保存則に基づく推定法の難しさは, 隠れなどによって輝度保存則が成立しない状況で推定精度が劣化することである.この困難さを解決するために推定法を輝度保存則が成立しない状況に拡張し，オプティカルフローの推定精度を向上させるのが本研究課題の主な目標である．
輝度保存則が成り立たない状況においても物体の移動を表すオプティカルフローを推定するために，新たに輝度保存則を補正するための生成・消失する輝度を新たな状態にした推定モデルの提案を行ったが, このモデルを画像全体を稠密に推定するモデルに拡張した. 一般的には状態の自由度が増えすぎて推定が上手く行かない．輝度が消滅・生成するのは画像中のフロー境界のごく一部と考えられる．そこで新たに加えた状態のスパース性を仮定することで輝度保存則の補正がかかる領域を限定して推定することを提案し，国際会議において成果発表を行った．
また，この推定モデルは輝度保存則に相当する拘束条件のないLiDAR などによる三次元点群からの物体の移動量推定へ適用できる可能性がある．三次元点群の時系列データからの物体運動の推定についても検討を行ったが，スパース性による補正量の拘束条件を加えることが難しく，推定が難しいことが確認され，学会発表などの成果としては取りまとめなかった．
また，深層学習を用いたオプティカルフロー推定法との比較検討，および，深層学習とオプティカルフロー推定を組み合わせた物体認識などへの応用も2020年度に引き続き研究を行った．その成果はいくつかの国際会議をはじめ，学会において発表を行った．
|
| 現在までの達成度 (段落) |
令和3年度が最終年度であるため、記入しない。
|
| 今後の研究の推進方策 |
令和3年度が最終年度であるため、記入しない。
|
