鳥取環境大学紀要
第８号（2010．6）pp. 1‑12

SOMを導入した形状認識・抽出手法の開発
Development of a Shape Recognition and Extraction Method
through the Introduction of Self-Organizing Maps
小山

将人・鷲見

拓也＊・薮木育亮・植田

登＊＊・築谷隆雄＊＊＊

KOYAMA Masato, SUMI Yasuaki, UETA Takuya ＊YABUKI Noboru ＊＊ , TSUKUTANI Takao ＊＊＊

和文要旨：本論文では、画素の欠損に影響を受けにくい形状認識・抽出手法の検討を行い、自己組織化マップ（Self Organization Map：SOM）を導入した新しい形状認識法（SOMʼs-SREM）を開発したことを報告する。SOMʼs-SREM では、あらかじめ特定の形状を認識できるように SOM アルゴリズムによって学習させた形状認識ユニット（SOM-SRU）を作成し、本手法の形状認識・抽出手順に組み込む
ことでできあがる。開発した SOMʼs-SREM で、各種欠損を持ったシミュレーション画像、さらに実画像を用いた形状認識・抽出実験を行い、正しく形状認識・抽出することができた。実験結果から、クラスタリング特性を持つ SOM を本手法に組み込むことで、輪郭線の欠損に影響されずに、形状を正しく認識・抽出できる本手法の有効性を確認した。
【キーワード】形状認識、形状抽出、SOM、輪郭、道路標識
Abstract：We studied the method of shape recognition and extraction not inﬂuenced easily by theloss of the pixel. This paper reports newly developed Shape Recognition and Extraction Method（SOMʼs-SREM）by introducing SOM initially. SOMʼs-SREM is composed of the shape recognition
unit（SOM-SRU）which can recognize the speciﬁc shape. One SOM-SRU is beforehand made to study
by the SOM algorithm. SOMʼs-SREM is completed after building them in it. SOMʼs-SREM can recognize and extract eﬀectively the speciﬁc shape from input image irrespective of the loss of border line,
even when there is an outline lack, making the best use of the clustering characteristics of SOM. We
have shown that our developed system can recognize and extract the speciﬁc shape correctly andclarify the eﬀectiveness to the images with the losses of the outline.
【Keywords】shape recognition, shape extraction, SOM, border line, road signな分野で応用されようとしている。このような画像認識・

１．はじめに（1）（2）

や、理解技術の確立に向けては、まず得られる入力画像から作業負担を減らし円滑な業務を遂行するための患者監視

対象物体候補が存在する領域の抽出を行うことが非常に

画像認識・理解技術は、顔を用いた個人認証（3）など社会福祉への貢献、さらには高度道路

重要な問題である。これに関しては先に述べたような分

交通システム（Intelligent Transport System: ITS）の野に限らず医学分野等幅広い分野にわたり様々な方法が

システム

（4）
（5）
（6）
（7）

実現へ向けた道路標識の認識というように、様々検討されている（8）。対象物体のみを表示させるような特定領域を抽出するためには、領域を表す輪郭の検出が必＊要となる。このように、画像中から対象となる物体のみ＊＊を抽出することは画像認識・理解のために非常に重要な㈱ギャラクシー
津山工業高等専門学校＊＊＊

松江工業高等専門学校

処理であると言える。その中で、ITS 高度道路交通シス―1―

鳥取環境大学紀要

第８号

テムの実現に向けた研究の一つに、車載カメラによる道

ランスを決定するパラメータに関し制約条件が多く、抽路標識の認識がある。車両前方に存在する道路標識を抽

出対象画像毎に微妙な調整を必要とする問題が存在す

出・認識し、運転者への通知、車両の制御、カーナビゲー

る。しかしながら、これらの方法は輪郭抽出ができる利

ションの地図更新、などへの応用が期待されている。こ点があるが、形状認識ができない欠点を有している。

のような対象物を認識・提示するシステムにおいては、

本論文では高次元ベクトルをもつデータを低次元（例

入力された画像から対象が含まれている領域を抽出し、えば２次元）マップ上に写像できる自己組織化マップ

その抽出された領域の種別を特定する認識処理の双方が（18）（Self-Organizing Map: SOM）
を応用して、輪郭の欠必要であり、認識を実現する要素技術は非常に多岐にわ損 に 依 存 せ ず、 か つ 形 状 認 識・ 抽 出 に 使 用 で き る、たる。交通標識の検出および認識に関する研究は、ITS

SOM を 導 入 し た 形 状 認 識 法（SOMʼs Shape Recogni-

における一つの重要な分野であり、多くの研究が発表さtion and Extraction Method: SOMʼs-SREM） の 開 発 にれている（9）〜（15）。

ついて報告する。本手法を適用することにより、輪郭線

物体の形状認識抽出法は、大きく分けると輪郭抽出法に欠損が有る場合においても、形状認識が行えることをと輪郭線追跡方式に分類される。その輪郭線追跡方式でシミュレーションと実画像への適用実験から明らかにしは、物体として道路標識をターゲットとした例として、

た。

（9）

は、色検出用と形状認識用の２種類のニュー

以下、まず２. で自己組織化マップを用いた形状認識

ラルネットワーク（Neural Network: N.N.）を用いて道ユニット（SOM-SRU）について述べ、３. で SOM を導路標識の検出と認識を行っているが、標識の種類が限定入した形状認識法（SOMʼs-SREM）の流れについて述べ、

小原ら

（10）

されている。文献も同様に認識対象が速度標識に限
（11）
（12）

４ . で欠損に依存せず欠損に強く、かつ形状認識・抽出に限ができる SOM を導入した形状認識・抽出について述べ、られているものも提案されている。文献（13）では、標識

５ . で本手法の評価について、６ . で本研究のまとめにの色の類似度に応じた濃淡画像を生成し、標識を抽出しついて述べ、最後に付録として自己組織化マップ（SOM）

た後、輪郭を整えるために Sobel フィルタを適用して得の概略について述べる。

られている。一方、対象画像が円形道路標識

た輪郭画像と重ね合わせ、穴埋め処理を行って輪郭抽出を行っている。しかし、輪郭が抽出できなかった場合、

２．形状認識ユニットの開発

輪郭線追跡による道路標識の形状抽出が正しく行えなく

ここでは、SOM を導入した形状認識手法（SOMʼs-なる問題点を有すると推測される。同様の問題は、文SREM）に用いる形状認識ユニット（SOM-SRU）につ献（14）にも存在する。文献（15）では、制限速度標識内部のいて述べる。輪郭線の欠損に依存せずに形状認識を行う

画像のみを取り出すために、画像の中心から赤色の画素

SOMʼs-SREM を開発するにあたり、あらかじめ特定のが存在するところまで探索することで半径を算出し、標形状を認識するユニット（パーツ）を SOM を用いて作

識内部の画像抽出をできることを提案している。
しかし、る必要がある。特定の形状を認識するユニットを作成す

形状認識において必要となる輪郭抽出において行われてるには、その形状に関連する各種入力データを SOM ア

いるこのような輪郭線追跡方式では、輪郭画素の欠損にルゴリズム（付録１参照）を用いて学習させ、競合層上大きく依存する欠点があり、赤色の画素が欠損していたのマップを完成（形成）させることで、学習データに用場合、正しく抽出できなくなると推測される。このよういた形状を認識する特定の形状認識ユニット（パーツ）に、輪郭線追跡方式では、輪郭画素の欠損に対して上記の一つができあがる。この形状認識ユニット（SOM-に述べたように多くの課題がある。

SRU） を、 認 識 さ せ た い 形 状 の 数 だ け 作 成 し て、

他方、輪郭抽出法は画像の欠損に依存しないという特SOMʼs-SREM に組み込む。輪郭抽出において SOM を徴がある。従来用いられている代表的な手法としては、導入する大きな理由として、SOM が持つクラスタリン

（16）

（17）

を用いたものがある。

グ特性がある。この特性を活かすことで、輪郭線の欠損

Snakes やアクティブネットを用いた輪郭抽出法は、濃に強い形状認識システムの構築が期待できるからであ

淡画像が与えられたとき、本来現れる輪郭（エッジ）がる。その詳細については、４章の評価（シミュレーショ

欠損、途切れている場合であっても、これらを修復しなン）で述べる。

Snakesやアクティブネット

がら輪郭を抽出することができる利点がある。しかし、次に、入力画像から３種類の形状を認識・抽出する

Snakes やアクティブネットではより望ましい輪郭抽出

SOMʼs-SREM のパーツとなる形状認識ユニットの作成にあたり、抽出対象となる画像濃度と抽出輪郭形状のバについて述べる。具体的には、入力データから３種類の

―2―

小山

形状を認識して抽出判別するサンプルとして、道路標識

鷲見

植田

薮木

築谷

SOMを導入した形状認識・抽出手法の開発

るようになる。

の３つの形状を用いて、円形認識ユニット、禁止認識ユ

ぼかし処理は式⑴に従って行われる。例として、ある

ニット、三角形認識ユニットの開発を行った。以下に、ピクセル値が１のとき、その近傍にあるピクセルを下記

形状認識ユニットの開発手順について、学習データの作の距離に従って、減衰させた値にする。ここで、d は注

成、ぼかし処理、学習（特定形状認識ユニットの生成）、目しているピクセル（i, j）からの距離である。

ラベリング処理の順に述べる。
２‑１（
I d ）=

学習データの作成

本手法で用いる学習データの画像サイズは25×25ピクセルとした。学習データの作成には、例えば、円形認識

1

d=0

0.66

d=1

0.33

d=2

0

d>2

⑴

この処理を適用した結果を図２に示す。

ユニット作成のために学習データとして、図１⒜の円形の学習用画像を「円形である」として「Sign」のラベル付けをし、それ以外の⒝、⒞や円形以外（例：乱数で生成したノイズ）の画像には、「円形ではない」という意
味の「Not」のラベル付けをしたものにする。禁止認識
ユニット作成のための学習データも図１⒝の学習用画像
を「Sign」としてラベル付けをし、それ以外の画像には「Not」という意味のラベル付けを行う。三角形認識ユ

図２．ぼかし画像
Fig. 2. Shading images.

ニットも同様である。
２‑３

学習（特定形状認識ユニットの作成）

３種類の形状を認識するためには、３種類の形状認識ユニット（円形認識ユニット、禁止認識ユニット、三角形認識ユニット）をそれぞれ生成する必要がある。２‑
１で作成した学習データに対して、ぼかし処理を施した
図１．学習用画像
Fig. 1. The images used for learning.

形状認識学習用画像データと円形・禁止・三角形以外の画像データを用いて学習を行う。学習には SOM アルゴ
リズムを使用しておこない、形状認識ユニットを生成す

２‑２る。学習では、形状画像データと円形・禁止・三角形画

ぼかし処理

学習において入力される画像形状の微小変化に対応す

像以外の画像データを含めることによって、ノイズと他るため、作成した学習データに対し、ぼかし処理を行う。

の形状をそれぞれ円形・禁止・三角形画像から区別でき

本研究で用いている SOM アルゴリズムでは、勝者ベク

る特定の形状認識ユニットが３種類生成できる。
こ の よ う に し て 作 成 さ れ た 形 状 認 識 ユ ニ ッ ト は、トルを決めるときに使う距離測度として各種の方法があ（18）。ここでは、形状認識・抽出速度の高速化のため、SOM の持つ特徴のひとつである、特定の入力ベクトル

ベクトル間の距離測度にユークリッド距離を用いていに反応して、選択的なネットワークが自動的に形成される。これにより、ベクトル間の距離測度の計算の高速化

る特徴を活用するクラスタリング能力により、輪郭の欠が可能となる。

損に強い形状認識ユニットを生成することができる。

る

一方、ユークリッド距離を用いることによって、入力される画像形状の移動、回転、拡大、縮小などによる微２‑４

ラベリング処理小変化に対して、ユークリッド距離も変化するので、人学習が終わった直後に生成された SOM では、競合層間の目には似たような形状に見えても、SOM の競合層上のユニットが、どの入力ベクトルに属しているのか、上ではまったく別のものとしてマッピングされてしまう

SOM 外部からは分からない。競合層上のそれぞれのユという問題が存在する。
このような問題を解決するため、ニットの持つ参照ベクトルとすべての入力ベクトルとの前処理として簡単なぼかし処理を行う。
そうすることで、

ユークリッド距離を計算し、もっとも距離が短い入力ベ

ユークリッド距離の変化に対しても、ある程度対応できクトルの持つラベルを、ユニットの名前とするラベリン―3―鳥取環境大学紀要

第８号

グ作業を行う。学習が終わったあとに競合層上のすべて

カラー画像の入力のユニットに対して、すべての入力ベクトルを用いてこのラベリング処理が行なわれる。その結果、競合層上の各ユニット配置（クラスタリング）状況を外部から把握

平均値フィルタの適用できるようになる。
本章の２‑１から２‑４の手順を踏むことにより、輪郭線の欠損に依存せずに形状認識を行う SOM を導入した
特定形状認識ユニット（SOM-SRU）を作ることができ２値化処理る。この形状認識ユニットを、認識させたい形状の数だけ作成して、SOMʼs-SREM に組み込む。

輪郭画像を用いて
３．形状認識の処理手順

マスク処理

こ こ で は、SOM を 導 入 し た 形 状 認 識 手 法（SOMʼsSREM）の処理手順について述べる。本手法では、形状認識・抽出の手順として図３に示すように

ラベリング

１．形状認識対象となる画像の入力
形状抽出

２．平均値フィルタの適用
３．２値化処理
４．輪郭画像を用いたマスク処理
５．ラベリング
６．形状情報の抽出

形状認識ユニット（SOM-SRU）
による形状認識の前処理を経て、
７．形状認識ユニット（SOM-SRU）による形状認識

形状領域の抽出

８．形状領域の抽出

図３．開発した形状認識手法（SOMʼs-SREM）
Fig. 3. A developed shape recognition and extraction method.

の処理を実行する。
３‑１‑２
３‑１

カラー風景画像中から形状領域を抽出するために、画

前処理

３‑１‑１

２値化処理

像中から赤色部分を抽出する。RGB 表色系では R、G、カラー画像の入力

デジタルカメラやパソコンに接続された USB カメラ

B 値は互いに相関があり、R 値が大きい画素は G 値や Bなどで風景などのカラー画像を取り込む。しかし、デジ値も大きい傾向があり、単に R 値の大きい画素が赤色

タルカメラなどから取り込んだ画像には、ごま塩ノイズとは限らないので、赤色のみを正しく抽出することは困と呼ばれる細かいノイズが存在する。その影響を少なく難である。そこで互いの影響を少なくするために R、G、するために、平均値フィルタを入力画像に適用する。次B 値間の相関が少ない HLS 表色系を採用する。RGB 表に、２値化処理を行う。画像中に含まれるそれぞれの画

色系から HLS 表色系に直接変換できないので、一度

素は、R
（赤）、G
（緑）
、B
（青）の３つの値（RGB 表色系）

YCC 色空間信号に変換しその後 HLS 表色系へ変換すから構成されている。本研究では、実験例としてカラーる。まず、色信号と輝度信号とを分離する。YCC 色空

風景画像から抽出する各色のうち赤色に注目している。

間信号と RGB 表色信号は式⑵の関係にあり、HLS 表色

これは、道路標識で赤色がもっとも頻繁に現れる色であ系での色相 H、彩度 S と YCC 色空間信号との関係は式

り、赤色の認識・抽出が可能となれば、他色の場合も同⑶で定義されている。この式⑵と⑶を用いて、RGB 表様な手法が可能と思われるからである

色系信号を HLS 表色系信号に変換する。

―4―

小山

S =

2

C1
C2

C1 + C 2

薮木

築谷

SOMを導入した形状認識・抽出手法の開発

SOM を導入した形状認識ユニット（SOM-SRU）を用いた形状認識・抽出⑵

C 2 = B −Y = −0.299 R−0.587G + 0.886B
H = arctan（

植田

３‑２

Y = 0.299R + 0.587G + 0.114 B
C 1 = R −Y = 0.701 R − 0.587G − 0.114 B

鷲見

ここでは、SOM-SRU を組み込んだ形状認識・抽出について述べる。最初に、３‑１の前処理で抽出された形
状情報が認識対象か否か、また認識対象ならどのような）⑶2形状かの判断を行う。次に、形状情報の判断のため、形状の欠損に強い、SOM を導入した形状認識ユニット（SOM-SRU）を用いる。２章で説明したように、円形
形状認識ユニット・禁止形状認識ユニット・三角形形状

本研究では、実験サンプルとして赤色の道路標識を取り上げている。カラー入力画像中から道路標識の赤色部

認識ユニットの各 SOM-SRU を事前に作成しておき、以下の手順により、形状認識・抽出を行う。

分を抽出するため、赤色部分判定のための色相による２値化処理を施す。
平均値フィルタを適用した入力画像を、

１．各 SOM-SRU では、各ユニットのマップ上で競

HLS 表色系に変換後、色相 H の値を用いて色相による合層上のすべてのユニットの持つ参照ベクトル値

閾値により、２値化処理を施して、２値画像を生成する。

と、カラー入力画像の持つ入力ベクトル値とを比

このときの赤色生成の閾値範囲は、
H ＝80 〜130 とした。

較して、両者のユークリッド距離が最も近い競合
層上ユニットを探す。

３‑１‑３

２．そのユニットが「Sign」とラベリングされたユニッ輪郭画像を用いたマスク処理

３‑１‑２の処理で、カラー入力画像から赤色部分が２

トがどうか。また「Sign」と判断された認識対象値化処理された画像の抽出が完了し、２値化処理されてであれば、どの SOM-SRU で判定されたかを調

同じ値が連続している成分（連結成分）を抽出した。こべる。
３．その結果、入力された画像データがどのような形のような色情報のみで２値化処理を行っている場合、背状かの判断結果を出力させる。

景に赤色の物体があると、背景の物体も同じ連続した成分（連結成分）として扱われてしまう。この問題を避け

４．３つの SOM-SRU（円形形状認識ユニット・禁止

るため、認識対象と異なる連結成分を排除する必要があ

形状認識ユニット・三角形形状認識ユニット）のる。その方法として、入力画像に対して輪郭画像でマス

うち、入力画像がどれか１つでも「Sign」とラベク処理を施し輪郭部分以外を排除する。輪郭画像を得る

リングされたユニットに反応すれば、入力画像
データが認識対象であると判断する。

ため、元の入力画像に対して Sobel フィルタを適用する。
そして３‑１‑２で作成し、２値化処理を行った輪郭画像

５．すべての SOM-SRU で「Not」とラベリングされとの差を取る（マスク処理）。これにより、認識対象とたユニットに反応すれば、そのデータが認識対象ではないと判断する。

異なる連結成分が分離され、輪郭以外と判断された連結６．また複数の「Sign」という結果を得た連結成分は成分が削除される。最終的に、輪郭部分に関係する連結「Not」と判定する。

成分のみが残る。
以上の処理で認識対象の形状を整える。
３‑１‑４

以上の手順を、３つの SOM-SRU（円形形状認識ユニッ

ラベリングと形状抽出

次に、得られた連結成分にラベリングを行う。ラベリ

ト・禁止形状認識ユニット・三角形形状認識ユニット）

ングされたものの中から、一定面積以下の連結成分を排による形状認識を行うことで、カラー情景画像から得ら除することで連結成分のノイズ成分を削除する。ノイズ

れた抽出領域の入力画像データが、いかなる形状なのか成分を除去した後の２値化画像（黒画素を１、白画素をを判断し、入力画像の形状認識・抽出を行う。

０として生成）で、残った連結成分のみが認識候補となる画像領域とする。この画像領域を25×25ピクセルのサ４．評価（シミュレーション）

イズで正規化して、形状認識・抽出データ（形状情報）

ここでは、本形状認識法（SOMʼs-SREM）による、とする。このデータが形状認識ユニットへの入力ベクト

シミュレーション画像の認識実験を行い、本手法が欠損ルとなる。

に強いかどうかを評価する。実験では、Java 言語を用いて、３章で示した形状認識処理を実行した。認識対象―5―

鳥取環境大学紀要

第８号

図５において、四角い赤線の枠で囲まれている部分が、は、赤色の円形、禁止、三角形の３つの赤色形状を有する画像を入力画像とする。続いて、輪郭に欠損のある画認識・抽出された形状の領域を表している。ここでは、円像に対しても認識実験を行い、本手法が輪郭の欠損に強形、禁止、三角形の形状が認識・抽出され、抽出した形状がいかどうかを確認する。また、実画像を用いた認識実験

図５の下部にある形状認識結果パネルに表示されてい結果についても示す。

る。図５より、入力画像から円形・禁止・三角形の形状を正しく認識できたことを確認した。

４‑１

シミュレーション画像による形状認識実験

SOMʼs-SREM による形状認識実験をシミュレーショ

４‑２

輪郭に欠損のある形状認識実験

ン画像を用いて行った。
図４は入力画像として作成した

ここでは、輪郭に欠損がある入力画像の形状認識実験

シミュレーション画像で、入力画像のサイズは、640×480を行った。図６〜９に輪郭の欠損率に応じた各シミュ

ピクセルであり、RGBの画素はそれぞれ８bit、256階調のレーション画像を示す。本実験で、形状認識を行う際に画像を用いた。

重要な輪郭の欠損に対して、本手法がどれほど強いかを調べる。

図４．入力画像１
Fig. 4. Input image1

図６．欠損画像１（欠損率約５%）
Fig. 6. Image1 with loss（loss rate５%）

この入力画像から赤色部分のみを抽出し、赤色の形状を抽出した結果を図５に示す。

図７．欠損画像２（欠損率約10%）Fig. 7. Image2 with loss（loss rate 10%）

図10〜13は、欠損率を変えた図６〜９の形状認識・抽出結果である。
図10は、輪郭の欠損率が約５% の図６に対し、形状図５．認識・抽出１
Fig. 5. recognition and extraction １

認識・抽出を行った結果である。認識結果から、輪郭に一部欠損がある場合でも、問題なく形状認識・抽出することができている。

―6―

小山

鷲見

植田

薮木

築谷

SOMを導入した形状認識・抽出手法の開発

図８．欠損画像３（欠損率約20%）Fig. 8. Image3 with loss（loss rate 20%）

図11．欠損画像２の認識・抽出
Fig. 11. Recognition and extraction result of image2 with loss
（Fig. 7）

図９．欠損画像４（欠損率約35%）Fig. 9. Image4 with loss（loss rate 35%）

図12．欠損画像３の認識・抽出
Fig. 12. Recognition and extraction of image3 with loss（Fig. 8）

郭の欠損部分が大きくなっているが、問題なく認識できている。
図12は、輪郭の欠損率が約20% の図８に対し、形状認識を行った結果である。図８は図６・７に比べて輪郭の欠損部分がさらに大きくなっているが、問題なく認識できている。
図13は、図９に対し形状認識・抽出を行った結果であ
図10．欠損画像１の認識・抽出
Fig. 10. Recognition and extraction result of image1 with loss
（Fig. 6）る。３つの形状のうち、円形を認識することができなくなっている。円形は、図９の円形の形状に示すように、輪郭の約半分近くが消えているため、今回の提案手法で図11は、輪郭の欠損率が約10% の図７に対し、形状認識・抽出を行った結果である。図７は図６に比べて輪は欠損の部分を補うことができず、円形の形状認識が不可能になったと推測する。

―7―

鳥取環境大学紀要

第８号

に示す。

図15．赤色の抽出結果
Fig. 15. An extraction result of red color.
図13．欠損画像４の認識・抽出
Fig. 13. Recognition and extraction of image4 with loss（Fig. 10）

次に、図16に示すように、入力画像に Sobel フィルタ
図10〜13の形状認識結果からわかるように、輪郭に欠を適用して得た輪郭画像をマスク画像とする。

損のある画像で、欠損率が35％では一部の形状が認識できなくなったが、約20％まで正しく認識することができた。このことは、開発した形状認識ユニットが、SOMの持つクラスタリング特性によって、輪郭の欠損に影響されずに、形状を正しく認識・抽出できることに加え、さらに、１章で述べた輪郭線追跡法式の輪郭画素の欠損に大きく依存するという性質が、本手法では問題とならないことを示している。
４‑３

実画像による実験

図16．輪郭画像
Fig. 16. A contour image.

次に、実画像を用いた形状認識・抽出実験について報告する。図14は、デジタルカメラで撮影した円形道路標

図17は、図15の２値化された赤色抽出画像に対して、識を含むカラー風景画像である。これを入力画像として
SOMʼs-SREM に よ る 円 形 道 路 標 識 の 形 状 認 識 実 験 をマスク処理した結果である。

行った。

図17．マスク処理の結果
Fig. 17. A result of mask processing.
図14．実画像
Fig. 14. A real image

図17では、図15にある一定面積以下の連結成分が除去されていることが分かる。次に、図17に残っている連結

まず、３章で述べた手順によって、入力画像から赤色成分をもつ画像を SOM-SRU を使用して形状認識を行部分のみを抽出し、２値化した赤色抽出結果画像を図15う。SOM-SRU への入力画像とするため、画像サイズの

―8―

小山

鷲見

植田

薮木

築谷

SOMを導入した形状認識・抽出手法の開発

正規化を行う。図18に、３つの形状認識ユニットに順次ユニット（SOM-SRU）を作成する。一つの SOM-SRU は、

入力して、円形標識か禁止標識かそれとも三角形標識かある一つの形状を認識をできるように、その形状に関連どうかの認識を行い、形状認識・抽出された結果を示す。

する各種入力データにより SOM アルゴリズムを用いて学習させ、競合層上のマップを完成（形成）させる。この SOM-SRU を用いて、認識させたい形状の数だけ作成して、SOMʼs-SREM に組み込む。
SOMʼs-SREM は、この SOM-SRU を使用して、以下の手順で形状認識・抽出を行う。
１．形状認識・抽出したい入力画像に対して、平均値フィルタを適用し、RGB 表色系から HLS 表色系に変換し赤色部分のみを抽出して２値化画像を作

図18．実画像の認識・抽出
Fig. 18. Recognize and extraction of real image．

成する。
２．入力画像に Sobel フィルタを適用して得た輪郭画像を作成し、赤色部分を有する２値画像に対して

図18では道路標識以外の連結成分が除去されているこ

マスク処理を行い、一定面積以下の連結成分を排とが分かる。

除してノイズ成分の削除を行い、連結成分の輪郭を整える。
３．残っている連結成分をもつ画像に対して、画像サ
イズの正規化を行う。
４．システムが持つ３つの形状認識ユニットに、正規化を行った画像を順次入力して円形形状か禁止形
状かそれとも三角形状かどうかの認識を行い、形状認識・抽出をする。
次に、開発した SOMʼs-SREM を、各種欠損を持ったシミュレーション画像の形状認識・抽出実験を行い、輪郭に欠損のある形状からも、正しく形状認識・抽出することができた。この実験結果から、開発した SOMʼs-

図19. 実験結果
Fig. 19. An experimental result．

SREM による形状認識・抽出手法では、SOM の持つクラスタリング特性を有効に活かし、輪郭線の欠損に影響

図19に示すように、実画像に対して形状認識・抽出をされずに、形状を正しく認識・抽出できることを示し、本手法の有効性を明らかにした。そして実画像による認行い、円形標識を認識・抽出できた。
実画像による形状認識実験結果から、実画像に存在する円形道路標識の形状を正しく認識・抽出することがで識実験を行い、その結果はシミュレーション画像と同様に正しい認識結果を得ることができた。

きた。開発した形状認識手法 SOMʼs-SREM では、輪郭

今後の課題として、実画像では照明条件などにより、の欠損に影響されずに、道路標識を正しく認識・抽出で標識部分が２つの連結成分に分かれてしまい、対象物のきることを示しており、本手法の有効性を確認した。

形状を正しく認識できない場合がある。本提案手法への入力画像に対して照明条件に左右されにくい前処理法が実 現 で き れ ば、 今 回 開 発 し た 形 状 認 識 手 法 SOMʼs-５．まとめ
本研究では、画素の欠損に影響を受けにくい形状認識・抽出手法の検討を行い、SOM を導入した新しい形状認

SREM で形状認識抽出が可能となり、本提案手法の有効性がさらに実証されると考える。

識法（SOMʼs-SREM）を開発し、赤色の道路標識の形
状認識・抽出に適用した。
SOMʼs-SREM は、あらかじめ特定の形状を認識する―9―鳥取環境大学紀要

第８号￨x − mc ￨ = min ￨ x −m i ￨付録１．自己組織化マップ
付録１‑１

⑷

自己組織化マップの概要

N.N. の一種である自己組織化マップは、T.Kohonen

式⑷で求められた参照ベクトル mc（t）を持つユニッによって提案された教師信号なし近傍競合学習モデルでトを勝者ユニットという。次に、この勝者ユニットを中ある。その構造は図20に示すように入力層と競合層の２心とする、ある近傍範囲のユニットに含まれる参照ベク層から構成される。その競合層にはユニットと呼ばれる

トルを式⑸により、入力ベクトルの値に近づけるためのものが格子状に並んでいる。ユニットは、入力ベクトル

学習をさせる。ここで、勝者ユニット（ci）の近傍範囲と同じ次元数を持つ、外部から参照される参照ベクトルを決定する関数を hci として、近傍関数と呼び学習結果を持つもので、それを抽象化したものである。入力層のを式⑸で示す。

入力ベクトルはすべての競合層上のユニットの参照ベク+ ci t ）m（
t + 1 ）= m（x t）− m（［（］i t ） h（i t）
i

トルと結合している。

⑸

競合層のユニットは、ほとんどの場合は２次元あるいは１次元の格子状に構成されているが、球面として構成されている場合もある。

学習の初期では近傍範囲を大きくとっておき、学習が進むにしたがって単調減少させる。近傍の内側ではSOM の特徴は教師信号を用いることなく、高次元入

hci=α（t）で定義され、近傍の外側では hci=０で定義され力ベクトルを高次元空間上での隣接（位相）関係を保持る。この値 α（t）は学習率係数と呼ばれ、勝者ユニット

したまま、例として図20に示すような２次元などの低次の近傍範囲内にあるベクトルを入力ベクトルにどの程度元空間に非線形写像が可能なことである。このように、近づけるかを決定する値である。このようにして学習がSOM はある分布に従う高次元の複数の入力ベクトルに進むにしたがって近傍範囲を単調減少させていく。別の対して、その分布（位相）関係を保持したまま低次元レ

言い方をすれば、SOM アルゴリズムは勝者ユニットをベルにマッピングできる。

中心として、近傍関数によって定義された近傍範囲内にあるユニットに対して学習を行い、近傍範囲外にあるユ
ニットに対しては学習を行わないアルゴリズムといえる。
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付録１‑２

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受理日2010年２月24日）