局所テクスチャの自己想起学習に基づく実環境のシーン理解に関する研究

基于局部纹理自回忆学习的真实环境场景理解研究

• 批准号: 03F03257
• 负责人: 長橋 宏
• 金额: $ 0.9万
• 依托单位: Tokyo Institute of Technology
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for JSPS Fellows
• 财政年份: 2003
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2003 至 2005
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-03F03257/
• 关键词: テクスチャ解析; シーン理解; 高次局所自己相関関数; 勾配領域分割; ビジョンシステム

本研究では、統計的なテクスチャ特性に基づいて実環境のシーン理解を行うことを目的としている。テクスチャは、局所的に様々な色や輝度の変化によって構成されているものである。提案した手法はロバストな特徴設計(回転やスケール)と領域分割を目的として局所的なテクスチャ特徴のスケール変化を求め、実環境のシーンに現れているテクスチャ勾配領域を分割する手法である。テクスチャから高次局所自己相関関数によって特徴を抽出し、階層的な判別空間による多クラス識別法を行う。Fisher法から得られるある判別空間上で,重複するクラスに対して新たに判別空間を再帰的に構築する。この手法によって、局所的な識別に優れた判別空間を構築することができる。多次元の特徴ベクトルから次元数を減らすために、分散最大基準という評価基準による主成分分析を行う。これらの提案方法や実験結果による成果をまとめ、国際会議(IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics, The International Conference on Scale Space and PDE Methods in Computer Visionなど)で論文として発表した。また、去年、企業との共同研究としていた、テクスチャ情報に基づく画像中の物体認識システムに関する論文も、現在、投稿中である。そのビジョンシステムは、ベルトコンベア上で流れている複数種類の工業製品をCCDカメラによって取り込み、高精度な位置と姿勢の検出を行うものである。今後は、効率的な追加学習を含めた自己組織的な認識システムについて研究を進める。

This study で は, statistical な テ ク ス チ ャ features に base づ い て be environment の シ ー ン understand を line う こ と を purpose と し て い る. テ ク ス チ ャ は, bureau に others 々 な color や luminance の variations change に よ っ て constitute さ れ て い る も の で あ る. Proposal し た gimmick は ロ バ ス ト な, 徴 design (planning back や ス ケ ー ル) と domain partitioning を purpose と し て bureau of な テ ク ス チ ャ, 徴 の ス ケ ー ル - め を o, be environment の シ ー ン に now れ て い る テ ク ス チ ャ hook with field を segmentation す る gimmick で あ る. テ ク ス チ ャ か ら bureau showed their high time phase masato masato number に よ っ て, 徴 を spare し, class な discriminant space に よ る more ク ラ を line う ス identification method. Fisher method か ら have ら れ る あ で る discriminant space, repeat す る ク ラ ス に し seaborne て new た に discriminant space を again 帰 に build す る. The <s:1> <s:1> technique によって, the な identification of the office に, the optimal れた discriminative space を construction する する とがで る る る る. Multidimensional の, 徴 ベ ク ト ル か ら dimensional number を minus ら す た め に, scattered maximum benchmark と い う benchmark review 価 に よ る principal component analysis (う を line. Youdaoplaceholder6 れら proposal methods や experimental results による achievements をまとめ International Conference (IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics) The で paper of The International Conference on Scale Space and PDE Methods in Computer Visionな shows that と て て reports that た た. ま た, last year, corporate と の joint research と し て い た, テ ク ス チ ャ intelligence に base づ く portrait の objects know シ ス テ ム に masato す る paper も contribute, now and in the で あ る. そ の ビ ジ ョ ン シ ス テ ム は, ベ ル ト コ ン ベ ア で flow on れ て い る plural kinds の industrial products を CCD カ メ ラ に よ っ て in り 込 み, high precision position な と posture の 検 を row う も の で あ る. In the future, the な and efficiency of the な will be further studied, including を, めた, the な understanding, システムに, を, て research, を and める organized by myself.

项目成果

A Method for Detecting Human Face Region Based On Generation and Selection of Kernel Features

一种基于核特征生成和选择的人脸区域检测方法

• 发表时间: 2004
• 期刊: IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics (SMC 2004) Vol.1
• 作者: Junya Arakawa;Ken'ichi Morooka;Yousun Kang;Hiroshi Nagahashi
• 通讯作者: Hiroshi Nagahashi

Scale Invariant Texture Analysis using Multi-scale Local Autocorrelation Features

使用多尺度局部自相关特征的尺度不变纹理分析

• 发表时间: 2005
• 期刊: Lecture Notes in Computer Science; Computer Imaging, Vision, PR and Graphics 3459
• 作者: Yousun Kang;Ken'ichi Morooka and Hiroshi Nagahashi
• 通讯作者: Ken'ichi Morooka and Hiroshi Nagahashi

Texture classification using hierarchical discriminant analysis

• DOI: 10.1109/icsmc.2004.1401405
• 发表时间: 2004-10
• 期刊: 2004 IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics (IEEE Cat. No.04CH37583)
• 作者: Syuichi Yasuoka;Yousun Kang;Ken'ichi Morooka;H. Nagahashi