ARGUS: Adaptive Recognition for General Use System

Abstract

1 はじめに 近年、視覚システム （コンピュータービジョン）への期待 が大きい。防犯分野での監視カメラ、生産分野での製品 の外観検査、医療分野での CT 画像解析や組織検査、ス ポーツ分野での動作解析や評価、さらにはインターネット での画像検索、ロボットの視覚等、多岐の分野にわたって いる。その背景には、CCD カメラや各種センサー技術の 発達、 さらにはコンピューターや可視化技術の発達により、 さまざまな画像の収集と処理が容易になっていることが挙 げられる。 これらのニーズに呼応して、画像認識の研究が国際的 にも盛んに行われているが、いまだ自動化や実用化は難し く、個別のアドホックな手法や専用の高価なシステムとなっ ていて、実際の場面ではいまだ人の能力に頼っているのが 現状である。できれば PC ベースでの簡便で安価な、しか も高速で汎用性の高い柔軟な視覚システムの実現と普及が 強く望まれている。 この論文では、この目標に向けて筆者がこれまで行って きたパターン認識の理論 [1] 、特に特徴抽出理論 [2] と、そ れに基づく実践的なシステム構成方式として提案した適応 学習型汎用認識システム [3][4] 、およびそのさまざまな応用展 開について論ずるとともに [5][6] 、認識（一般に情報）システ ムの構成法においては特に理論的アプローチが有効かつ 重要であることを示す。 2 従来方式とパターン認識 まず、パターン認識としての画像計測や画像認識の問題 を考えてみよう。図 1−a）は、大小 2 種類の粒子（円）が あって、それぞれの個数を数え上げる画像計測 （計数）の 課題である。通常考える方式は、次のような逐次方式であ ろう。まず画面をスキャンして個々の粒子を切り出し、個別 に円で近似してその半径を測り、半径の大小によって粒子 大津 展之 近年、映像の監視や目視検査等、 さまざまな分野で視覚システムのニーズが高まっている。特に、 簡便で高速な実用的な視覚システムの 実現が望まれている。 この論文では、 その目標に向けて筆者がこれまで行ってきた理論研究とその応用について概説する。 まずこれまで のアプローチの問題点を指摘し、基礎としてのパターン認識の基本的な枠組、 特に特徴抽出理論について言及する。次にその実践とし て提案した高次局所自己相関と多変量解析手法の2段階の特徴抽出からなる適応学習型汎用認識方式と、 その応用事例を示す。実験 結果は本方式の柔軟で効果的な性能を示している。In recent years, the need for computer vision systems is increasing in various fields, such as security monitoring and visual inspection. It is crucial to realize simple and high-speed vision systems especially for practical usage. This paper addresses the author's theoretical research and its applications developed thus far in working toward this goal. First, the problems of the conventional approach are pointed out, and the general framework of pattern recognition, in particular the feature extraction theory, is explained as the theoretical foundation of the present research. Then a scheme of adaptive vision system with learning capability is presented, which comprises two stages of feature extraction, namely, Higher-order Local Auto-Correlation and multivariate data analysis. Several applications are demonstrated, showing the flexible and effective performance of the proposed scheme. キーワード：視覚システム、パターン認識、特徴抽出、適応学習 Keywords：Vision system, pattern recognition, feature extraction, adaptive learning 産業技術総合研究所 フェロー 〒 305-8568 つくば市梅園 1-1-1 中央第 2 Fellow, AIST Tsukuba Central 2,