| 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,道路標識の各領域の色が,経年変化や照明の違いにより劣化や変色する状況をモデル化し,このモデルを用いて多数の学習サンプルを生成し学習することにより,車載カメラからの高精度な道路標識検出手法を提案した.また,過去に走った車載カメラ映像との照合により自車位置を高精度に推定する手法を検討しているが,特に,拡張したDPマッチングを用いることにより,異なる車載カメラで撮影した映像間で高精度に画像間を対応付ける手法を提案した.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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