探索木を用いた複数画像での標的同定(一般セッション,PRMUのフロンティア・グランドチャレンジ)
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概要
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本研究では複数のアングルから撮影された画像から様々な状況変化やノイズに強い探索木による標的同定法を提案し,事前情報を持ったシミュレーションを行うことで標的同定における探索木の有効性と精度を示した.従来の画像研究でも複数のカメラを用いた標的追跡手法の研究は行われてきた.しかし標的の性質が多岐にわたる,画像ごとの背景の変化が激しい,画像中にノイズが含まれるなどの各画像の状況により精度が低下する.そこで本研究ではゲーム理論の探索問題で用いられるモンテカルロ木探索を応用した新たな標的同定法の提案を行う.探索木を用いた画像探索では探索を繰り返すことで画像中から様々な特徴情報を取り出す.そしてこれらの特徴情報の中から標的同定に最も適した特徴のみを選択する.また選択の際は繰り返し行われた探索から得られた情報も利用する.つまり本手法では局所的な特徴と大局的な情報を複合利用した探索となる.これにより1つの情報のみにとらわれない複合的な視点を持った標的同定が可能となる.この探索手法を応用することで画像中から得られる様々な特徴情報から標的同定を行う際に最適な特徴とそれに基づいた画像変換手法を画像ごとに自動で与える応用力の高い標的同定ができる.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2010-12-02
著者
-
高橋 信行
公立はこだて未来大学システム情報科学部
-
本間 匠
公立はこだて未来大学大学院
-
高橋 信行
公立はこだて未来大学大学院
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高橋 信行
公立はこだて未来大学システム情報科学
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高橋 信行
公立はこだて未来大学
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