建物認識のための画像特徴量による大学キャンパス画像の領域分割

摘要

大学キャンパスから取得した自然画像から建物を認識する研究を行っている．しかし，キャンパスの画像には木や芝生などの自然物，自動車や自転車，道路などの人工物，人物などの様々な物体が含まれており，建物の認識を困難にしている．このため，本研究では大学キャンパスに含まれている物体をベースに画像特徴量を用いて領域分割について検討した．ガボール特徴とSVMを使用して教師あり領域分割を，SGFを使用して教師なし領域分割をそれぞれ行い，結果を検討した．また，本研究ではカラー画像をグレースケールに変換してから領域分割を行う．2種類の変換手法（Luminance，MSB）で実験を行い，グレースケールへの変換手法による違いについても結果を検討した．その結果，教師あり領域分割については学習データとして使用していない画像では満足に分割出来ていない結果となった．教師なし領域分割についてはLuminanceの場合，MSBの場合のどちらの場合でも大まかに領域分割出来た．