実画像からの重なり合ったひも状オブジェクトの認識
前田くれあ (0651111)
画像からのオブジェクト認識は，
ロボットビジョンなどの工学研究でも認知心理などの理学研究においても
重要な課題である．
本研究では，重なり合ったひも状オブジェクトを個々
に認識することのできるシステムの作り方を考える．
このような課題では，オブジェクト間の交差部分および個々の
オブジェクトの曲線部分の存在により，
似通った特徴を複数オブジェクトが共有することが多くなるため，
異なるオブジェクトをひとつのオブジェクトと誤認識する可能性が生じる．
これらの問題に対処するため，
本研究ではオブジェクトの傾き情報と画素間の
距離情報を組み合わせた距離行列を用い，
交点抽出と局所的オブジェクト分離を前処理として与えた結果に
スペクトラルクラスタリングを適用することで，
ひも状オブジェクトを分離する方法を提案する．
以上の手続きを，前景/背景分離に関する既存の手法と組み合わせることで，
実画像においてもオブジェクト認識ができることを示す．