実画像からの重なり合ったひも状オブジェクトの認識(機械学習,一般)
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概要
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画像からのオブジェクト認識は,ロボットビジョンなどの工学研究でも認知心理などの理学研究においても重要な課題である.本研究では,重なり合ったひも状オブジェクトを個々に認識することのできるシステムの作り方を考える.このような課題では,オブジェクト間の交差部分および個々のオブジェクトの曲線部分の存在により,似通った特徴を複数オブジェクトが共有することが多くなるため,異なるオブジェクトをひとつのオブジェクトと誤認識する可能性が生じる.これらの問題に対処するため,本研究ではオブジェクトの傾き情報と画素間の距離情報を組み合わせた距離行列を用い,これにスペクトラルクラスタリングを適用することでひも状オブジェクトを分離する方法を提案する.また,交差部分周辺での分離精度向上のため,交点抽出と局所的オブジェクト分離を前処理として与える.以上の手続きを,前景/背景分離に関する既存の手法と組み合わせることで,実画像においてもオブジェクト認識ができることを示す.
- 2008-01-08
著者
-
大羽 成征
奈良先端科学技術大学院大学
-
石井 信
京都大学
-
石井 信
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
-
行縄 直人
京都大学情報学研究科
-
前田 くれあ
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
-
石井 信
京都大学情報学研究科
-
大羽 成征
京都大学情報学研究科:科学技術振興機構
-
大羽 成征
奈良先端科学技術大
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