2005 Fiscal Year Annual Research Report
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17500061
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| Research Institution | The University of Electro-Communications |
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Principal Investigator |
渡邊 俊典 電気通信大学, 大学院・・情報システム学研究科, 教授 (10242348)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
古賀 久志 電気通信大学, 大学院・情報システム学研究科, 助教授 (40361836)
横山 貴紀 電気通信大学, 大学院・情報システム学研究科, 助手 (10401621)
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| Keywords | 画像認識 / マルチメディア / 自動モデリング / 自動プログラミング / データ圧縮 / 監視システム |
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| Research Abstract |
年度目標:静止画像を用いたオブジェクト自動モデリング機能の実現
実施事項:
1.静止画像内のオブジェクト定義の自動抽出方式
(1)自動抽出方式の基本設計:画像を領域分割し、各領域を色と最小包囲長方形(MBR)で表現したものを部品とみなす。次に、類似の部品がクラスタを形成しているかどうかを検査する。複数部品の各々の近傍内に他の部品があればクラスタとみなす。クラスタのMBRを上位オブジェクトの外形であるとみなす。次に、この方法でボトムアップに画像内のオブジェクト候補を網羅的に調べ、複数回出現している場合にはオブジェクトであると判断する。その際、オブジェクトとみなした場合の画像表現情報量の圧縮性を示す評価関数を導入し、これが最大となるようなオブジェクト候補を見つけてゆく。関連研究の調査もおこない、一次元データであるテキストからの文法の自動抽出方式の画像への拡張となっている点を把握した。
(2)自動抽出アルゴリズム化:上記の処理を実現するアルゴリズムを考案し実装した。種々のサイズのオブジェクト候補をもれなく生成するために、可変サイズのグリッドで画像を分割しながらオブジェクト候補を作成し、最大圧縮度を与える解を探索する機構の設計と実装をおこなった。
(3)実験:ノイズの少ない手書きのポンチ絵を用いた実験で、上記機構によってオブジェクト定義が自動生成できることを確かめた。
(4)次の課題として、ノイズを含む実画像に本方式を適用するために、実画像をノイズ除去して手書きポンチ絵に近いものを得る方式の検討にも着手した。
(5)同じ目的を果たすのに有効な上記の方式が存在するか?という問題にも並行して取り組み、グラフの部分同型問題に帰着させる方法を考案するとともに、同型判定用高速アルゴリズムの実装を試みた。
2.動画に対する検討
(1)次年度で予定している動画内の動作オブジェクト抽出方式についても関連研究の調査をおこなうと共に、有望と思われる投票機構をベースとする手法を構想し、部分的実装をおこなった。
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