ステレオ視とパターン認識のフュージョンによるパターン理解能力向上

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複数の処理を組み合わせた画像処理システムにおいて、一部の能力が低い場合,他の処理への影響を押えると共に能力が低い処理を補完し、全体として高い能力を持つ画像処理システムの実現方法を確立することを目的として研究を行なった。一例としてパターン認識、ステレオ視などのフュージョンによるパターン理解能力向上を取上げ、パターン認識におけるパターンの形状や輝度の問題とステレオ視などの能力向上における表面パターンの検出・光源の位置推定とを相互に補完しながら解決するシステムの構築を目指した。具体的には、非シーケンシャルなシステムを構築し、各処理同士の独立性を保ちながら各処理のフュージョンを行った。その結果、画像処理システムにおいて、各処理同士の独立性を保ちながらフュージョンを実現することにより、従来の画像処理システムの問題を解決した。具体的な成果として、パターンの形状特徴や輝度特徴を各処理同士の独立性を保ちながら各処理のフュージョンを行い、文字認識や医療画像処理に応用した。撮像装置の空間・輝度分解能が低かったため、パターン認識への応用に直接利用できる立体情報が得られず、ステレオ視との本格的なフュージョンは困難であったが、空間・輝度分解能が良好な撮像装置を用いれば、これも実現できる見通しを得た。今後の課題は、3次元空間上の対象への具体的な検証である。