複数の特徴量を用いたリアルタイム画像分割・抽出アルゴリズム

keywords.jpg画像処理,物体検出・認識,顔検出・認識,リアルタイム処理,適応学習,LSI 実装技術 

小出 哲士 

TETSUSHI KOIDE

division.jpgナノデバイス・バイオ融合科学研究所 ナノデバイス・バイオ融合科学研究所

position.jpg准教授

研究概要

研究内容

複数のアプリケーションに対してロバストな画像分割アルゴリズムを開発することを目的として,これまでに開発している領域成長型画像分割アルゴリズムにおいて,領域成長部を変更する新しい方法を提案。

実用化に向けて(想定業界・用途、課題、企業への期待など)

・対象とするアプリケーションに適用した場合の実験データを取得することで、許容可能な条件決定やパラメータの最適化などを行い、リアルタイム処理のためのハードウェア・ソフトウェアの協調設計を行う必要がある。プラットフォームの実用化に向けて、要求仕様まで、検出精度を向上できるようなシステムの確立をカーメーカー等との協働研究で実施していきたい。

本研究の特徴・優位性

想定しているアプリケーション
(a)自動車の安全運転のための物体認識(人,自動車,標識)
(b)セルフレジにおいての野菜・果物などの物体認識(食品)
(c)携帯機器における物体認識(顔,ペット,目標物)
(d)医療施設などにおける患者の姿勢検出(人,全体像)
(e)血液,尿検査でのヘルスケアシステムにおける画像抽出(白血球,血小板など)

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