類似画像検索インタフェースを備えた知的ロボットの開発

具有相似图像搜索界面的智能机器人的开发

• 批准号: 14780295
• 负责人: 高野 茂
• 金额: $ 2.11万
• 依托单位: Kyushu University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
• 财政年份: 2002
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2002 至 2004
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-14780295/
• 关键词: リフティングウェーブレット; ダイアディックウェーブレット; 顔画像検出; 顔画像認識; 顔画像追跡; ロボットビジョン; 信号検出; FPGA; 顔画像; 学習; 検出; 認証; 自律ロボット; 画像検索; 類似画像検索; 特徴ベクトル

本年度は,我々が提案するリフティングウェーブレットによる信号・画像の特徴を学習する理論を用いて,顔画像の検出,認識,追跡を行うシステムの開発し,4足歩行ロボット「AIBO」への実装を行った。まず,ユーザとAIBOとのインタラクションを容易に行うためのインターフェースを開発し,ロボカップ2004においてデモを行い,好評な結果を得た。さらにその成果をGAME-ON2004において研究発表を行った。次に,顔画像の特徴を高速に学習するために,リフティングダイアディックウェーブレットの学習理論を改良して,顔画像をリアルタイムに学習するシステムを開発し,10人程度の顔を高速に識別することに成功した。学習の高速化における主な改良点は,自由パラメータに関するエネルギー関数の極小値を計算するために,ニュートン法を採用したことである。これらの研究成果は,MWSCAS2004,EUSIPCO2004において発表した。本手法は,顔画像だけでなく一般の自然画像へも応用することが可能であり,類似画像検索システムとして実装することができる。また,ロボットビジョンにおいて,ロボットが見ている画像中の注目点を追跡することも重要な問題である。そこで,我々は動画フレーム内において形が変化する顔の部位の特徴を,リフティング双直交ウェーブレットフィルタを用いて逐次的に学習しながら追跡するシステムを開発した。本手法は,特徴点の横方向と縦方向の高周波成分が等しくなるように自由パラメータを決めるシステムを連立方程式に帰着させることで,フレーム毎に逐次学習しながら追跡することを実現している。この研究成果は,EUSIPCO2004において研究発表を行った。さらに,本年度はリフティングウェーブレットフィルタによる一次元信号の検出問題に関する研究についても遂行した。この研究は,検出能力をもつリフティングフィルタをFPGAによりハードウェア化する手法を提案しており,MWSCAS2004,Journal of Signal Processingにおいて成果を公表している。

This year, we propose to use the theory of "AIBO" to study the characteristics of AIBO, and to develop the concept of "AIBO" in four steps. In 2004, the AIBO and the AIBO launched a series of activities to facilitate the development of the AIBO and the AIBO, and the results were evaluated. GAME-ON2004 is the first year of GAME-ON2004. Second, the study theory of facial features is improved, and the study theory of facial features is developed successfully. The main improvement point of learning is to calculate the minimum value of the number of students who are free to learn. The results of this research are presented in MWSCAS2004 and EUSIPCO2004. This technique is suitable for general natural portraits and similar portraits. The key to the success of the project is to track down the key points in the portrait. In this way, we can learn the characteristics of the color part in the animation system, and then develop the tracking system by using the sequential learning system. This method is based on the principle that the high frequency components in the transverse direction and the transverse direction of the characteristic point are equal to each other. The results of this research were published in the EUSIPCO2004. This year, we will conduct research on the detection of secondary signals. This study proposes a methodology for detecting the capability of FPGA,MWSCAS2004,Journal of Signal Processing.

项目成果

Turghunjan Abdukirim, Koichi Niijima, Shigeru Takano: "Lifting dyadic wavelets and design of decomposition filters with short length"Proc.International Symposium on Information Science and Electrical Engineering 2003(ISEE2003). 199-202 (2003)

Turghunjan Abdukirim、Koichi Niijima、Shigeru Takano：“提升二进小波和短长度分解滤波器的设计”Proc.2003 年信息科学与电气工程国际研讨会(ISEE2003)。

FPGA-based lifting wavelet processor for real-time signal detection

• DOI: 10.1016/j.sigpro.2004.06.020
• 发表时间: 2004-10
• 期刊: Signal Process.
• 作者: K. Kuzume;K. Niijima;S. Takano

Ryuichi Ikeura, Koichi Niijima, Shigeru Takano: "Fast object tracking by lifting wavelet filters"Proc.IEEE International Symposium on Signal Processing and Information Technology(ISSPIT2003). (CDROM). (2003)

Ryuichi Ikeura、Koichi Niijima、Shigeru Takano：“通过提升小波滤波器进行快速对象跟踪”Proc.IEEE 国际信号处理和信息技术研讨会(ISSPIT2003)。

Shigeru Takano, Koichi Niijima, Turghunjan Abdukirim: "Fast face detection by lifting dyadic wavelet filters"Proc.IEEE International Conference on Image Processing(ICIP2003). 893-896 (2003)

Shigeru Takano、Koichi Niijima、Turghunjan Abdukirim：“通过提升二元小波滤波器进行快速人脸检测”Proc.IEEE 国际图像处理会议 (ICIP2003)。

S.Takano, K.Niijima: "Image retrieval using lifting wavelet filters"Proc. of the Sixth WSEAS International Conference on Computers. 407-412 (2002)

S.Takano，K.Niijima：“使用提升小波滤波器进行图像检索”Proc。