| 研究分担者 |
井手 一郎 名古屋大学, 大学院・情報科学研究科, 准教授 (10332157)
出口 大輔 名古屋大学, 大学院・情報科学研究科, 助教 (20437081)
目加田 慶人 中京大学, 情報理工学部, 教授 (00282377)
高橋 友和 岐阜聖徳学園大学, 経済情報学部, 准教授 (90397448)
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| 研究概要 |
本研究の目的は,車載カメラ映像や監視カメラ映像などの多様な変動をもつ環境の中での実画像を例に,1枚の画像だけでは情報量の不足により認識できないような超低品質の画像の認識原理の確立にある.その実現に向けて,過去に蓄積された膨大な時空間的な履歴情報(データベース)を適切に利用することにより精度よく画像を認識する原理と,長時間の入力動画像などの長時間情報を利用し認識精度を向上させる原理を,体系的に追究する.今後ますます画像認識による人間の支援は重要性が増すが,本研究はそれを実社会に安全に取り入れていくための大切な技術である.
本年度は,携帯カメラなどで文書を一度に撮影する場合などに発生する低解像度な文字を認識する際に動画像中から適切なフレームを複数選択しこれら複数フレームを用いることにより超解像を行うことで認識精度を向上させる手法,低品質な顔画像を認識すう際に動画像の性質を利用してオンライン学習することにより認識精度を向上する手法,複数の特徴を統合して一般物体認識の認識精度を向上させる手法などを提案した.実環境で撮影した画像を用いた実験により,提案手法の有効性を示した.
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