概要

　近年、様々なセンサが色々な状況で利用されていますが、それらを有効に活用するために様々な信号処理が行われています。例えば、撮像素子を利用して画像を取得するときにはオートゲインコントロールやノイズ除去等が行われます。しかし、さらに撮影された画像から情報を得るためには、そのような従来から行われている信号処理だけではなく、画像に写っている物体の検出や認識が必要になります。また、医療やバイオメトリクスなどの分野では、画像の高精度解析が必要となります。それらの信号処理や解析手法は、パターン認識や機械学習の技術に基づいて開発されることが多くなっています。
　本研究室では、このようなセンサ情報を有効に活用するための技術をパターン認識手法に基づいて研究しています。図１に示すように、パターン認識の技術を画像認識やバイオメトリクスに応用することにより高精度・高機能センシングの実現を目指しています。例えば、図２に示すように画像中から物体らしい場所を自動的に検出して、画像に写った物体の認識に活用しています。

応用例

画像検索、画像データベースの整理、監視カメラの高度化、画像ベースの個人認証（バイオメトリクス）など

今後の発展性

人や生物と同等、もしくはそれ以上の認識精度を実現することを目指して、パターン認識アルゴリズムや特徴抽出手法に関する研究に取り組んでいます。

研究設備

画像処理のプログラミング環境、ディジタル回路設計環境

共同研究・外部機関との連携への期待

主に画像に対するセンシング技術の開発を行なっているので、画像中の物体検出や物体認識、個人認証などの開発に貢献できます。

関連特許・論文等

• 高橋浩一、 山中高夫「非接触型掌紋認証における高精度手領域抽出手法」電子情報通信学会総合大会、 岐阜、 March 2013, D-12-81.
• 瓶子義晴、 行木理恵、 山中高夫「顕著度で重み付けしたBag of Featuresによる一般物体認識」電子情報通信学会総合大会、 岐阜、 March 2013, D-12-55.
• 瓶子義晴、山中高夫「一般物体認識における色情報の活用手法の検討」第14回 画像の認識・理解シンポジウム、金沢、July 20-22, 2011, IS1-37.