| 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,以下の成果が得られた.(1)車載カメラと空撮画像との照合により自動車の位置を正確に推定する手法において,1枚の車載カメラだけでは照合が精度よくできないために,複数フレームの車載カメラ画像をモザイク合成してから空撮画像と照合することにより精度を向上させる手法を提案した.実験により,自動車の位置決め精度が向上することを示した.(2)過去に複数回走った車載カメラ映像を合成することにより,自動車や人物などの移動する物体の存在しない品質の高い市街地映像地図を作製する手法を提案した.実際の車載カメラデータを用いて移動物体の除去率などを評価し,有効性を示した.(3)車載カメラから撮影された品質の低い道路標識を精度よく認識するために,識別機の学習サンプルとして多様な品質の道路標識を半教師付学習の枠組みで自動収集する手法を提案した.車載カメラで撮影した画像を用いた評価実験により,本手法の有効性を認識実験により示した.,
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