オブジェクト認識に向けた画像分割と連想メモリによる特徴量マッチング技術の実用化

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,連想メモリ,連想メモリ,自動学習,短期・長期記憶,手書き文字認識,参照データ最適化 

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

画像分割と特徴量マッチングにより、
1.画像分割により静止・動物体の両方を抽出。
2.剛体のみならず、非剛体、物体が重なる場合も追跡可能。
物体毎に特徴量マッチングを行うことにより、同時に複数物体(>100)の追跡が可能。
3.カメラが動く場合でも物体の追跡が可能。
4.ハードウェア化によりビデオフレームレートでの複数物体のリアルタイム追跡を実現。
5.複数の物体追跡のための特徴量マッチングに、最小距離検索連想メモリを用いることにより、コンパクトかつ高速・低消費電力なシステムを構築可能。
6.連想メモリに学習機能を付加することにより、オンラインでの特徴量の学習(補正)により、追跡物体の追跡ミスの補正が可能。
7.画像分割・特徴量マッチング処理システムをソフトウェアだけでなく、LSIやFPGAなどのハードウェアとして実現可能。

実用化に向けて(想定業界・用途、課題、企業への期待など)

1.対象アプリケーションへの応用技術を持つ、企業との共同研究を希望。
2.実用化を進めていただける企業を募集(技術移転の対応可能)。
3.また、検出・認識処理を必要とするアプリケーションを開発中の企業には、本技術の導入が有効と思われる。
4.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共同研究で実施していきたい。
応用分野
半導体・LSI製造 コンシューマーエレクトロニクス カーエレクトロニクス セキュリティ FA(Factory Automation) 介護・ヘルスケア・医療応用

本研究の特徴・優位性

想定される用途
1.ディジタルカメラ、ハンディカム、ディジタル家電、モバイル機器
2.車載システム、ナビゲーションシステム
3.画像認識、個人認証、情報検索、ネットワークIDSシステム
4.作業ロボット、介護ロボット、知能ロボット
5.血液・尿検査システム、ヘルスケアシステム、医療画像処理応用

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