今後の課題

第 6 章結論

6.2 今後の課題

今後の課題としては以下の点が挙げられる

.

対象物知識の

3

次元化本研究では，対象物をある一つの向きから見た画像から対象物モデルを構築するので，それ以外の向きかた見た画像では対象物を探索できない

.

この問題を解決するためには

，

さまざまな向きから見た画像から対象物モデノレを構築する必要がある

.そこで，主な方向から見た画像から対象物モデ、ルを構築し，それらの対象

物モデ、ルを統合することが必要である.このとき，異なる向きから見た対象物モデ、ルの分害^I^J木のノードどうしの対応をとる方法，見る向きによる領域特徴の変化の表現法などについて検討しなければならない

.

対象物探索の動画像への応用静止画像ではまず領域分割を行って領域を抽出したあとで，

ノードマッチングによって対象物探索を行っている

.

しかし，動画像では前後のフレームの相闘が高いので

，一度対象物領域を探索できれば，その後のフレームではそ

の領域を追跡できればよく

，画像を領域分割する必要はない .動阿像に対するこのよ

うな制約に基づいた効率的な対象物追跡を考えていく必要がある.

分散型並列計算機での負荷分散の方法アプリケーションプログラマの負担をさらに減らすため

，以下の機能を実現し，負荷分散ツーノレを作成する .

‑データ処理タスクのプロセッサへの配置に応じたデータフローの自動作成

・複数のデータ処理タスクをプロセッサに配置したときの

，それらのタスク問の

データ通信

・データ処理およびデータ通信の負荷に基づいた

，データ処理タスクのプロセッ

サへの配置変更

広域分散型並列画像処理環境への適応本研究で提案した

PC

クラスタでは均一な性能を持つ高速ネットワークの利用を前提としていた

.

しかし，広域分散型並列計算機環境ではネットワークの性能は均一ではないまた

，故障などで

一部の通信ができなくなる

可能性もあるこのような環境における実時間並列画像処理についての議論は十分ではないので

，今後検討する必要がある

謝辞

本研究の機会と研究に対する御指導を頂いた雨宮真人教授に深く感謝致します.木研究を進めていく上で様々な

助

言を頂いた谷口倫一郎教授に深く感謝致します.本論文をまとめるにあたって，貴重な御意見を頂いた長谷

川

隆三教授に深く感謝致します.日頃より討議に参加して頂いた菅沼明助教授，福岡大学の鶴田直之講師，米元聡君，峯恒憲助教俊，日下部茂助教俊，富安洋史助手に感謝致します

.筆者と共に本研究を進めて頂いた山田善之

君

，

白方貴史君，

1

賓田義雄君，松本明日香君

，松尾泰治君，吉本慶雅君にお礼を申し上げ

ます

.

また，筆者を画像認識分野の研究者として導いて頂いた京都大学の池田克夫教授，美濃導彦教授

，松山隆司教授に感謝致します.

最後に

，筆者の長い間の学生生活を支えて頂いた両親と妹に感謝の

言集を送ります.

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Proc. of

1 m α

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α

nding Workshop

， p p .

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4 2

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N . Tsuruta ， S . Yonen

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Proc. of SP 1E

' 97

α

rallel

α η

d Distributed M ethods 10r

1 m α

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Proc. of 14th 1nter

η α

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η α

C

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， Vo l . I I

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凶

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Proc.

0 1

SP1E'98 Parallel

α η

d Distributed M ethods 10r

1 m α

ge Processing

1 1

，

Vo l . 3452

，

p p . 3 4 ‑ 44

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v i s i o nenvironme

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凶

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t e r o g e n e o u snetworked computing. I n

Proc. of SP 1E

' 9 8

α

rallel

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d Distributed M ethods for

1 m α

ge Processing

1 1

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Vo l . 3452

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approach f o r

nagc p r o c e s s i n g . I n

Proc.

0 1

SP 1E

' 9 8

α

rallel

α η

d Distributed M ethods 10r

1 m α

ge Processing

1 1

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Vo l . 3452 ， p p . 57 ‑ 6 8

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Proc. of SP 1E

' 9 8

α

rallel

α η

d Distributed M ethods for

1mαμ

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α

rallel

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P a r a l l e l c l u s t e r computing w i t h 1EEE1394 ‑ 1 9 9 5 . 1 n P r o c . o f 4 t h 1 η t e r n α t z o n α l Conference o f t h e A u s t r i α n Center f o r P α γ α l l e l Comp ω α t i o n ( A CPCj ， pp . 5 2 2 ‑ 5 3 2 ， 1 9 9 9

9 6

一て二孟

‑ ‑ ‑ ‑

索ヲ￨

D em p s t e r & S h a f e r

の確率則，

1 8 SPMD

，今

S i n g l eProgram Mu l t i p l e Data

user ̲ func ， 76 D e mp s t e r

の結合則，

1 9

DNA

，二今データモデルノードエージェント

DPM

，二今データ処理モジュール後処理関数，

76 DRM

，二今データ受信モジュール

エラー処理機構，

58 DSM

，今データ送信モジュール

画素結合法，

1 6

完全保持型，

60 FSM

，二今フレーム同期モジュール

FSS

， =今フレーム同期信号

機能並列処理方式，

4

，

6

某本確率，

1 8

KLA

，今知識モデ、/レリンクエージェント

K N A

， =今知識モデ、ルノードエージェント

MPMD

，二今

M u l t i p l e Programs M u l t i p l e D a ‑

^{両レベノレ画像処理，}

2 t a

^定確率，

1 8

Mu l t i p l e Programs M u l t i p l e Data ， 7 1

コネクションファイノレ，

72 PC

クラスタ，

4 5

受信ノくッファオブジェク卜，

5 1 post ̲ func ， 76

^照合度，

1 8

pre ̲ func ， 76

^{シンボノレ，}

2 RBO

，=}受信バッファオブジェクト推定全体領域位置， 24

RPV ， 70 ， 71

^{スループット，} ⁴⁸

RPV ̲ Connection ， 7 1 ， 72

送信ノミッファオブジェクト

52 RPV ̲ Invoke ， 7 1 ， 75

RPV

標準ライブラリ，

76

^{対象物モデ、ノレ，}

9 SBO

，今送信ノくッファオブジェクト知識モデ、ノレ，

9 S i n g l e Program M u l t i p l e Data ， 7 1

^{知識モデ、}ルノードエージェント，

3 5 97

.ー一一一一一ー一一一竺竺三

知識モデルリンクエージェント， 35，37 中間レベル画像処理，

2

低レベル画像処理，

2

データ落ち型， 59

データ受信モジュール， 52 データ処理同期， 55，58 データ処理モジュール， 52 データ送信モジューノレ， 52 データ転送機構う 53

データ転送同期， 55，56 データ並列処理方式， 4，5 データモデル，

9

データモデルノードエージェント， 35，36

同期機構， 55 同期データう54 同期データ転送， 54

トークン，

2

特徴テーブノレ，

1 1

，

1 2

ノードマッチング，

1 7

パイプライン並列処理方式，

4

，

6

バッファ管理オブジェクト，

5 1

否定確率，

1 8

非同期データ，54 非同期データ転送， 54

不完全データ転送型)59 フレーム同期信号 )55 フレーム同期信号， 53

フレーム同期モジューノレ， 53

プログラム並列処理万式 4 分害IJ

7 i て ) 1 1 ， 1 2

分割度う

1 1

分散型並列計算機， 44

前処理関数， 76

マスターエージェント， 35，38 無知確率，

1 9

メッセージキュー， 40 ユーザ関数， 76

領域特徴，

1 2

領域ヒストグラム，

1 4

領域ビットマップ，

1 4

レイテンシ， 48 ワーカ， 40

ドキュメント内画像認識の適用性向上のための自動知識獲得と並列化に関する研究 (ページ 97-109)

第 6 章 結論

6.2 今後の課題

.

3

.

，

.そこで ，主な方向から見た画像から対象物モデ、ルを構築し，それらの対象

.

.

，一度対象物領域を探索できれば，その後のフレームではそ

，画像を領域分割する必要はない .動阿像に対するこのよ

，以下の機能を実現し ，負荷分散ツーノレを作成する .

，それらのタスク問の

，データ処理タスクのプロセッ

PC

.

，故障などで

，今後検討する必要がある

謝 辞

助

川

.筆者と共に本研究を進めて頂いた山田善之

，

1

，松尾泰治君 ，吉本慶雅君にお礼を申し上げ

.

，松山隆司教授に感謝致します.

，筆者の長い間の学生生活を支えて頂いた両親と妹に感謝の

参考文献

[ 1 ]

( D ‑ I I )

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T o o l s f o r a c q u i r i n g s p a t i a l and f u n c t i o n ‑ a l knwoledge i n a e r i a l image a n a l y s i s . I n

第 6 章結論

.そこで，主な方向から見た画像から対象物モデ、ルを構築し，それらの対象

，以下の機能を実現し，負荷分散ツーノレを作成する .

謝辞

，松尾泰治君，吉本慶雅君にお礼を申し上げ