性質の異なる計数手法の適応統合による計数困難な細胞内粒子の自動計数に関する研究

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今年度は，複数の予測器の統合による対象計数手法について研究を行った．細胞内の粒子や人などの対象計数は，対象自体の大きさの変化や密集による隠れなどで見え方が大きく変化する．それに対して従来の計数手法では１つの予測器のみを用いた計数手法が多く提案されてきた．しかし，１つの予測器だけを用いた計数では様々な見え方の対象に対応することは困難であると考えられる．そこで，今年度の研究では複数の予測器の統合による見え方の変化に頑健な対象計数手法について研究を行った．ここでは，入力画像の見え方のパターンに合わせて利用する予測器を変化させることで見えの変化に頑健な計数を実現した．提案法では２種類の予測器を用いる．1つ目の予測器は，ある特定の見え方に特化した予測器である．特定の見えに特化させるため，この予測器は複数個作成する．２つ目の予測器は入力画像の見えに合わせて，利用する予測器を選択する予測器である．この２つを用いて計数を行う．例えば大きく対象が写った画像が入力された時は大きく写る対象に特化した予測器を利用する．このように見えに合わせて利用する予測器を変化させることで見えの変化に頑健な計数を実現した．また評価実験では，従来の単一の予測器を用いる手法と比較し，高い精度で計数できることを確認した．更にそれぞれの予測器が学習により自動的に特定の見えに特化することも確認した．これは平成27年度の研究計画に挙げた，画像の見えに合わせて適応的に計数する手法が大凡完成したと言える．一方で，この手法の問題点として複数の予測器を利用するため，計算コストが掛かってしまう問題がある．そのため，選択する予測器の数を省略し，高速化する手法についても研究を行った．ここでは予測器を選択する予測器を省略し，学習及びテストに掛かる計算コストの低減を行った．平成28年度の研究計画に挙げた，高速な計数手法を大凡実現した．