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距離画像を用いた物体認識システムの構築に関する研究

利用距离图像构建物体识别系统的研究

基本信息

批准号：
08750546
负责人：
前田誠
金额：
$ 0.64万
依托单位：
Kyushu Institute of Technology
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
财政年份：
1996
资助国家：
日本
起止时间：
1996 至无数据
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究は,科学研究費補助金(奨励研究(A))のもと,人工の視覚機能を実現するために必要とされる効率的で高精度な特徴抽出・統合機構を構築することを目的に研究を行った.そして,対象に距離画像を考え,主に次の2つのテーマに取り組んできた.1.最適な曲面モデルによる対象物体に関する曲面関数の推定及び形状解析(特徴抽出機構)この研究では,実測画像における計測雑音や対象物体の不連続性といった形状変化にも対処するため,繰り返し型B-スプライン曲面当てはめ法を構築した.そして,実画像に基づく実験のもと高精度な曲面関数の推定が可能であることを確認した.また,これまで3-D Deformable Modelを用いた解析に仕様していた正則化問題にB-スプライン基底関数を導入することにより,B-スプライン曲面モデルを用いた新たな曲面復元法を構築したほか,これとB-スプラインウェーブレットを結び付けることにより多重解像度解析を行うといった新たな拡張性を見出した.2.特徴量の統合による物体形状の最適な記述(特徴統合機構)この研究では物体形状の簡潔かつ効率的な記述を行うために,対象物体に対して似た形状を持つ領域ごとに分割するセグメンテーション手法の開発を行った.特に,1.の曲面関数の推定結果より得られる曲率情報量をもとに混合確率アルゴリズムによるクラスタリング手法を実現し,そのクラスタ生成に計測雑音を考慮に入れることによってロバストなセグメンテーション手法を構築した.一方,この構築されたグメンテーション手法は曲率情報のみを使用したものであったため,実験よりエッジ付近での良好なセグメンテーションが困難であることが確認された.そこで,基本競合系を拡張した競合モデルを用いて1.で得られる曲率情報のみならずエッジなどの他の情報をも統合しうるネットワークモデルを考え定式化を行った.今後,アルゴリズムの実装化を行う予定である.

This research is funded by the Scientific Research Fund Grant (Encouragement Research (A)), and the artificial vision function is now necessary and efficient, and the high-precision special extraction and integration mechanism are constructed.とをPurpose にResearch を行った.そして,対Elephant にDistance Portrait を考え, 主に时の2つのテーマに取り组んできた.1. Optimum surface モデルによる対 resemble object に switch する surface close Numerical estimation and shape analysis (special extraction mechanism) research and measurement, image measurement and measurement雑音や対性与Object's discontinuous nature といったShape change にも対区するため,粲り回しType B -スプライン surface when the method is constructed and constructed, the portrait is based on the base of the image. It is possible to estimate the number of curved surfaces with high precision, and it is possible to confirm it. Deformable Model is used to analyze and regularize the problem based on B-スプラインThe number of the bottom pass is imported, and the B-スプライン surface is used as a new one.なSurface restoration methodをConstructionしたほか,これとB-スプラインウェーブレットをThe result is a multi-resolution analysis and a new one.出した.2. Integration of special quantities, description of the optimum shape of an object (special integration mechanism), research on the shape of an object, conciseness, description of efficiency, execution of the object, object object The body is similar to the shape, the field is divided, the body is divided, and the technique is used.の开発を行った.特に, 1. The estimation result of the curved surface close number and the curvature information of the られるAmount of mixing accuracy of をもとにアルゴリズムによるクラスタリング technique を実appearし,そのクラスタGenerationにmeasurement雑音をConsiderationに入れることによってロバストなセグメンテーションtechniqueをconstructした.One party,このconstructされたグメンテーション TechniqueはCurvature InformationのみをUseしたものであったため,実験よりエッジIt's a good thing to pay close to. It's difficult to confirm it.こで, the basic competition system is を拡张した合モデルを用いて1.でgetsられるcurvature situation Report on the information and the integration of information From now on, the アルゴリズムの実装化を行う下定である.