応募状況

審査結果

◆ 最優秀賞(1件)

鈴木 健正 「格子分割とエッジ肥大化法を用いた物体抽出アルゴリズム」

 岡山県立大学大学院 情報系工学研究科 電子情報通信工学専攻 博士前期課程2年
[審査員コメント]
 “エッジに着目するのは常套手段だが,領域分割手法の要素を取り入れており,おもしろい.”
 “高精度ながら中速で精度と速度のバランスが良く,エッジ背景差分後の判定処理が簡潔で効果的である.”

◆ 優秀賞(1件)

二宮 啓彰 「TPSによる対象範囲の絞込み」

 岐阜大学 工学部 応用情報学科 4年
[審査員コメント]
“背景除去を2段階にすることにより精度をうまく向上させた.”
“TSPを利用することで最も精度の良い結果を得ている.TSPの利用のアイデアも評価できる.”
 

◆ 入賞(3件)

青木 康洋 「色差による背景差分」

 大阪大学 基礎工学部 システム科学科 電子システム学コース 4回生
[審査員コメント]
 “検出原理ならびに検出結果はやや平凡であるが,高速化に関する着眼点およびアイディアは非常に素晴らしい.”
 “YCbCr空間への変換の際に,高速化のため,各色成分をintで表現して整数の加減算とビットシフトだけで処理を 行おうとしている.また,高速化のため画像サイズを半分に縮小している・・・それでも平均値以上の精度なのが驚き.”

草野 勝大 「eel(うなぎ)法による物体領域抽出」

 九州大学大学院 システム情報科学府 知能システム学専攻 修士1年
[審査員コメント]
 “輪郭を使うことで高い精度が達成されており,高速化にも留意されている.輪郭がでにくい 一部の画像で極端に精度が低くなっているのが惜しまれる.”
 “物体領域の輪郭線を離散的に高速に検出し,その代表点間をDPによって補間するというユニークな アイデア.凸物体にしか有効でなく,代表点の検出精度に左右され易いという強引な手法に見えるが, 比較的高い検出精度も得られている.うなぎ法というネーミングも秀逸.”

山田 真義 「パラメータ推定に基づく領域抽出」

 広島市立大学 情報科学研究科 情報機械システム工学専攻 1年
[審査員コメント]
 “差分の分散・平均を基準にしきい値処理するというアイディアは大変面白い.説明もわかりやすい.”
 “計算時間を重視してシンプルなアルゴリズムを目指している.計算時間はそこそこ優秀.”


◆ 審査員特別賞(1件)

二宮 啓彰 「分割・統合法による領域分割」

[審査員コメント]
“通常の背景差分のように,画素単位やブロック単位で比較するのではなく,領域分割した結果の各領域単位で 背景差分を行うのはおもしろい.ただ,背景画像をモデル化した方がよかったかもしれない.”
“高速で精度は中くらい.RGBの「ばらつき」の差分というアイデアが効果的.”

表彰式・特別講演

2005年9月9日,第4回情報科学技術フォーラム(FIT2005)において 審査発表と入賞者の表彰が行われました.