| 研究課題/領域番号 |
20K11899
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| 研究機関 | 近畿大学 |
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研究代表者 |
阿部 孝司 近畿大学, 理工学部, 准教授 (90367441)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | 類似画像検索 / CBIR / 群化知覚 / 画像認識 / 画像処理 |
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| 研究実績の概要 |
本研究は、画像内に存在する複数の構成要素に対し、複数の構成要素がまとまって一つに見えるという人間の知覚特性（群化知覚）を考慮して画像パターンを認識することで有効的に機能する画像情報検索を実現することである。これまで複数ある群化知覚の主要要因をモデル化し群化パターンを認識する手法を開発し、類似商標検索の性能を高めることを示してきた。本研究では、これまでの成果を更に発展させ、まだモデル化できていない要因を群化領域認識に導入し検索精度を向上させる。そして種々の社会システムに導入し群化領域認識を適用させることで精度を高めることを示す。
本研究の範囲は、(1)図形内の構成要素間の「連続性」「平行性」の群化強度を測定する特徴量の開発、(2)種々の画像解析へ(1)を応用するための技術開発、である。
(1)の連続性特徴量については、前年度、人間から得られた図形群化に関するアンケート結果を機械学習に導入し、提案した特徴量の有効性を確認した。平行性特徴量については図形商標については未だ研究段階であるが、(2)の研究内容の一部で線状画像における線の平行性を評価する特徴量を開発した。このように、(2)について、(1)の一部を導入し胃X線像の胃壁ひだ模様のパターン分類を行い自動診断支援の精度を向上させた。また、PCを用いたテレワーク作業を自動認識するシステムを開発し、ヒトの顔の存在有無を判別する前処理として(1)の一部を適用させた。
今年度の実績は次のとおりである。1.胃X線像を対象とした自動診断支援システムの開発において、線状パターンの特徴抽出に群化領域認識で用いた特徴量を一部適用し、診断支援システムの精度を向上させた。2.PCを用いたテレワークの時間測定システムを開発し、ヒトの顔の有無を判別する前処理に群化領域認識手法の一部を適用し、測定精度を向上させた。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
研究範囲(1)(2)のうち、(1)については「連続性」要因を測定する画像特徴量を提案し、これを用いて高い精度で群化領域を認識できること、既存のものより精度が高くなったことを確認していることから、概ね順調に遂行されたことが伺える。この技術については現在論文を投稿中である。「平行性」要因を測定するモデルについては試作になるモデルをいくつか提案している。(2)については、(1)の手法の一部を、医X線像をパターン分類するための特徴量に適用した。また、PCを用いたテレワーク作業の時間測定システムに(1)の一部を前処理に導入した。今後、医用画像処理での種々のオブジェクト認識の精度をさらに高めると同時にさまざまな群化パターンを認識できるモデルを開発する予定である。また、群化認識の動画像解析への適用を提案中であり、具体的には魚の魚群行動の解析に応用できるよう検討している。
以上のことから、群化認識技術を種々の画像・映像解析へ適用し、新たな社会システムの提案または改良がなされたことが伺え、一定の成果が出たことが伺える。
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| 今後の研究の推進方策 |
胃X線像を用いた胃萎縮度合いを定量評価するために群化領域の認識技術を適用させたシステムの精度評価をさらに細かく行い成果を論文化する予定である。テレワーク作業時間の測定システムも同様にさまざまなケースを想定し評価実験を増やし論文化する予定である。ほか、前年度に引き続き、CT画像を用いた肝細胞がんの病変部を精度よく抽出するために群化領域の認識技術を適用することを検討する。さらに、魚群映像からさまざまな魚群の行動解析を行う上で群化認識の技術を適用する方法を検討する予定である。これは本研究の研究範囲(2)に該当するものである。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
（理由）コロナ渦の影響で、学会や調査のための出張旅費を想定よりも支出できなかった。また、国際会議への参加はオンラインとなったため渡航費を支出する必要が無かった。
（使用計画）国際会議への参加費・渡航費、およびジャーナル論文の別刷代に使用する。また、動画解析の研究のため、計算機その他消耗品を購入する予定である。
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