機能分散型投票マルチエージェント方式を用いた物体の3次元動き解釈
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概要
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近年,コンピュータビジョン分野において,物体の動きをカメラ画像から推定することは重要な課題である.我々は物体の動きを動画像から求める手法としてオプティカルフロー(optical flow:以下OF)をニューラルネットワークを用いて3次元解釈するシステムについて研究してきた.一方,分散人工知能の分野では, 問題解決能力をもつ知的エージェント間の相互干渉やエージェント自身の振舞の研究が行なわれている.本研究ではOFに対して,従来我々が研究して来た解釈システム上に適用する機能分散型投票マルチエージェント方式のシステムを提案する.従来のシステムではOFの誤差が大きい場合には良好な解釈精度が得られなかったが,機能分散型投票を行うエージェントによりOFの解釈精度が向上することを確認した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1996-03-11
著者
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