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高次局所自己相関特徴に基づく適応的画像計測・認識

最近のパーソナルコンピュータの急速な普及と廉価な画像入力装置の普及にと もない、各種産業分野において、画像計測・認識に対する期待はますます大き くなっている。特に、種々の目的に比較的簡単に使えて、高速実時間で画像が 計測・認識できる実用的なシステムが望まれている。しかも、スーパーコン ピューターや特別なハードウェアを必要とするような高価なシステムではなく、 パーソナルコンピュータレベルのできるだけ廉価なシステムが望ましい。

ここでは、高次局所自己相関特徴と多変量解析に基づく2段階の特徴抽出方式 を提案する。これにより、従来方式のように画面から個々の対象領域を切り出 し所定の処理を逐次行なう必要がなくなり、単に例となる画像とそれに対する 答えを例示することにより、システム自身が課題に有効な特徴を適応的にかつ 高速に学習できるようになる。



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Takio Kurita 平成14年7月3日