本章のまとめ

第5章 シミュレーションによる提案手法の評価 であり，同等以上の処理速度，識別精度を得ることができた．

第 6 _章

結論

第6章 結論 本論文では歩行者ナビゲーションにおいて，ユーザが撮影した道路標識画像を用いてGPS の誤差を補正する位置測位システムを提案した．

第2章「背景」では，歩行者ナビゲーションのためのGPSの誤差範囲は，GPS信号の遮 蔽やマルチパス，利用可能な衛星の制限等により，特にビル等の建物が密集する市街地で大 きくなり，40[m]以上であることを解説した．既存のICタグを読み取る手法[5]や利用者が 撮影した画像を用いた手法[20] は，多くの設置コストやデータベースが必要であり，全国等 の広域に渡る位置の測位に適用するには不向きであることを解説した．既存の道路標識認識 について，学習アルゴリズムを用いた道路標識識別手法では高精度であるが低速であること，

道路標識識別の高速化を目的とした手法では高速ではあるが精度が劣ることを解説した．

第3章「撮影した道路標識画像を用いた現在位置の測位システム」では，ユーザが撮影し た道路標識画像とGPS情報を利用して位置を測位するシステムを提案した．提案したシス テムはユーザの位置は撮影した道路標識が目視できる範囲であるという観点から，ユーザの 位置を道路標識の目視可能範囲によって測位する手法では，道路標識が目視できる範囲から GPS誤差範囲を絞り込むことでユーザの位置を測位した．1回の撮影画像で位置を測位でき ない場合，ユーザに新たな道路標識の撮影を要求し，新たに絞り込んだ位置と前回までに絞 り込んだ位置の論理積をとることで位置を測位する手法を提案した．論理積が空集合となっ た場合，データを閉じた領域ごとに分割し，前回データの領域と新たに得た領域との中で最 短距離の領域を求めることで位置を測位する手法を提案した．道路標識の位置事態によって ユーザの位置を測位する手法では，GPSの誤差範囲内で，ユーザが撮影した道路標識と同一 の道路標識が存在する位置によってユーザの位置を測位した．1回の撮影画像で位置を測位 できない場合，ユーザに新たな道路標識の撮影を要求し，前回撮影した道路標識と同一の道 路標識が存在する位置と，今回撮影した道路標識と同一の道路標識が存在する位置が最も近 い道路標識を求め，その道路標識が存在する位置をユーザの位置とみなす位置測位手法を提 案した．

第4章「位置測位のための道路標識の撮影手法と認識手法」では，本システムの最も重要 な処理の1つである道路標識の識別において，利用者の僅かな負担増で識別精度を上げると いう目的から道路標識は画像の中央付近に撮影されるという考えを利用した高速化・高精度 化を実現する道路標識の識別手法を提案した．道路標識の色の特定は中心に近い画素に重み をつけることで高精度化した．エッジの方向を利用したハフ変換での道路標識の形状特定，

道路標識が中央付近に存在していることを利用した円形の標識認識，テンプレートマッチン グでの道路標識の色と形状による候補を絞り込みによる高速化を実現した．これによって，

本システムに対して適用可能な高速性と高精度性を得ることができる道路標識識別手法を実 現した．

第5章「シミュレーションによる提案手法の評価」では，47枚の撮影画像に対して，本手

第6章 結論 法の有効性をPentium 4 2.66GHzの環境で検証した．撮影画像は道路標識が画像の中央付近 に存在する，画素数32×32のjpeg画像を使用した．撮影された道路標識の形状を正しく識 別できた割合は100%，画像を受信してから標識の形状を識別するまでの実行時間は47[ms]

であった．38種類のテンプレートを用いた時のテンプレートマッチングの結果，撮影され た道路標識のシンボルを正しく識別した割合は95.7%であった．画像を受信してからテン プレートマッチングによって標識のシンボルを識別するまでの時間は87[ms]であった．受 信する画像は32×32画素のjpeg画像であり，高々32×32×16[bit] = 16384[bit]程度の通 信量なので，FOMAの通信速度が384[kbps][24]であることを考えると通信時間は42.7[ms]

であり3秒以内に利用者に結果を返すことは可能であると考えられる．これまでに提案され ている手法と比較すると，[4](Pentium 4 2.2GHz)は処理時間が100[ms]，識別精度93.3%，

[12](Mobile Pentium MMX 166MHz)は処理時間が2.18[s]，識別精度94.7% であり，同等以 上の処理速度，識別精度を得ることがわかった．このシミュレーションによって，本システ ムのレスポンスタイムを3秒以内に収めるだけの高速性と，青空や暗闇等の環境，撮影され た道路標識が画像の中心でない場合であっても高精度の認識率を得ることができることを検 証した．今後の課題として実サービスを想定した空間での評価が挙げられることを解説した．

謝辞

本論文全般にわたり，御指導ならびに御助言を授かった大附辰夫教授，柳澤政生教授，戸 川望准教授に深く感謝いたします．

最後に，本論文に関する研究活動全般にわたり支援していただいた大附研究室，柳澤研究 室および戸川研究室の皆様に感謝いたします．

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