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シーン理解のための画像認識手法の確立

场景理解的图像识别方法的建立

基本信息

批准号：
07J09965
负责人：
豊田崇弘
金额：
$ 0.64万
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：
2007
资助国家：
日本
起止时间：
2007 至无数据
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-07J09965/
关键词：
シーン画像認識確率モデル画像特徴

项目摘要

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。

This study is aimed at exploring ways to understand and understand portraits. We understand and expect that in the future, self-discipline vehicles and human coexistence models will be used for important functions in the environment. This study focuses on the understanding of static images. The method of research is not general, but general, and the method of analysis and development of animation is universal. This study explores ways to improve the accuracy of the application, the integrity of the portrait, and the understanding of the methodology. For example, if you want to know more about the image, you can use it to describe it. The proposal shows good results in road and animal portraits. The research results were collected from the most prestigious British journal "Pattern Analysis and Machine Intelligence" in this field and from the Journal of the Electronic Information and Communication Society in China. It is important to recognize the image of an object This recognition is necessary to identify high-precision portrait features. The basic, universal and portrait characteristics are studied in detail. This research is aimed at improving the recognition accuracy and efficiency of image features. The results of this research are presented in the English paper "Pattern Recognition".