ソフトコンピューティング手法を用いた動き検出視覚モデルに関する研究

基于软计算方法的运动检测视觉模型研究

基本信息

批准号：
15700161
负责人：
呉本尭
金额：
$ 2.11万
依托单位：
Yamaguchi University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
财政年份：
2003
资助国家：
日本
起止时间：
2003 至 2005
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究では、ソフトコンピューティング手法を用いて、密なオプティカルフローを瞬時に推定する動き検出視覚モデルを提案し、複雑シーンへも対応できる、高精度の知的視覚情報処理システムを構築する。・研究代表者らが先に提案した2次曲面を用いた小領域の補間及びマッチング法を用いて、シミュレーション画像及び実画像によるオプティカル推定実験を行い、従来の推定手法より、提案法の優位性を確認した(電子情報通信学会2004年総合大会D-12-107;Proceedings of the 4th IASTED International Conference on Visualization, Imaging, and Image Processing (VIIP2004), pp.346-351)。・局所的な領域内の視細胞(画素)の光強度が時間的に変化することを考え、時系列解析できる数理モデルを開発し、特に、確率政策を持つ強化学習の非線形時系列予測への応用を試みた。開発した予測システムはファジィニューラルネットワークにより構築され、カオスなどの非線形入力に対し、メンバーシップ関数やルールの増殖・融合機能を持つ自己組織化能力を有する。又、ローレンツカオスの時系列データを用いて、開発した非線形時系列予測システムの有効性を確認した(The Second International Conference on Computational Intelligence, Robotics and Autonomous Systems (CIRAS 2003), PS07-4-02;2005 International Conference on Intelligent Computing (ICIC 2005), LNCS Vol.3644,pp.1085-1094)。・連続画像の特徴を記憶するため、多層カオスニューラルネットワーク(MCNN)を含んだ海馬-連合野モデルを開発し、長期記憶の形成及び複数時系列パターンの総合想起を実現した(Proceedings of SICE Annual Conference 2005,pp.1020-1023;The First International Conference on Natural Computation, (ICNC 2005), LNCS Vol.3610,pp.439-448)。

在这项研究中，使用软计算方法，我们提出了一个动作检测视觉模型，该模型可以立即估算近距离的光流，并构建一个可以对复杂场景做出响应的高精确智力视觉信息处理系统。・使用研究代表提出的二级弯曲表面的插值和匹配方法，使用模拟图像和实际图像进行光学估计实验，以及提案账单的优势电子信息和通信D-12-107;・开发一个数学模型，可以考虑到当地区域中视觉细胞的光强度（Pixels），尤其是对于基于概率策略的非线性预测。开发的预测系统是由模糊的新罗奇网络构建的，并且具有自组织的能力，该网络具有成员资格函数和非线性输入（例如混沌）规则的融合功能。此外，使用Lorenzkaos EMS的时间序列数据确认了开发的非线性格式预测系统（CIRAS 2003），PS07-4-02，2005年国际智能计算会议（ICIC 2005），LNCS vol.36444 ，pp.1085-1094）。・为了记住连续图像的特征，包含多层尼尔替补网络（MCNN）的海马发展，发展了多个时间序列模式的长期记忆和全面时间（SICE年度会议的收益），2005年，PP.1020-11020-- 1023;第一次国际自然计算会议（ICNC 2005），LNCS第3610卷，第439-448页。