シーン理解のための画像認識手法の確立

本研究ではシーン理解のための画像認識手法の開発を進めた。シーン理解は、将来期待されている自律走行車や人間共存型ロボットなどの応用のように、実環境中で活動するシステムに要求される重要な機能のひとつである。本研究では特に静止画像のシーン理解に焦点を当てた。ただし、研究した手法は一般的な認識手法であるため、汎用性があり、画像検索や動画像の解析など、幅広い応用への発展が見込まれる。本研究で開発した手法は確率モデルを用いて、画像全体をひとつのシーンとして整合性あるように認識する手法である。従来手法とは異なり、画像の大域的な情報を明示的にモデル化することで、局所的にも大域的にも整合性あるシーン画像の認識を可能とした。提案手法は道路シーンや動物のいるシーンの画像に対して良好な認識結果を示した。その研究成果は当該分野で最も権威のある英論文誌(「Pattern Analysis and Machine Intelligence」)に採録されたほか、国内論文誌では電子情報通信学会論文誌に採録された。シーン画像の認識では物体や模様を識別することも重要である。これらの認識には識別精度の高い画像特徴が必要とされる。そこで、基本的で汎用性のある画像特徴に関する研究も行った。この研究では、テクスチャ識別や顔識別において、従来の画像特徴よりも高い識別精度と高い効率性を得た。その研究成果は、英論文誌「Pattern Recognition」で発表した。

本研究ではシーン理解のための画像認識手法の開発を進めた。シーン理解は、将来期待されている自律走行車や人間共存型ロボットなどの応用のように、実環境中で活動するシステムに要求される重要な機能のひとつである。本研究では特に静止画像のシーン理解に焦点を当てた。ただし、研究した手法は一般的な認識手法であるため、汎用性があり、画像検索や動画像の解析など、幅広い応用への発展が見込まれる。本研究で開発した手法は確率モデルを用いて、画像全体をひとつのシーンとして整合性あるように認識する手法である。従来手法とは異なり、画像の大域的な情報を明示的にモデル化することで、局所的にも大域的にも整合性あるシーン画像の認識を可能とした。提案手法は道路シーンや動物のいるシーンの画像に対して良好な認識結果を示した。その研究成果は当該分野で最も権威のある英論文誌(「Pattern Analysis and Machine Intelligence」)に採録されたほか、国内論文誌では電子情報通信学会論文誌に採録された。シーン画像の認識では物体や模様を識別することも重要である。これらの認識には識別精度の高い画像特徴が必要とされる。そこで、基本的で汎用性のある画像特徴に関する研究も行った。この研究では、テクスチャ識別や顔識別において、従来の画像特徴よりも高い識別精度と高い効率性を得た。その研究成果は、英論文誌「Pattern Recognition」で発表した。