研究紹介
このサッカーのプログラムは、PCA-treeによる近似最近傍探索を用いて検出時間の高速化を図っています。また、訓練データの収集プログラムも検出時間を短くするようにしてあります。従って訓練時間（最適化のための時間）が幾分必要です。下のAutomatedMeterReadingは最近傍識別器(1-NN)であり訓練時間はゼロです。
[人検出] 全身が黄色の範囲に入った時に検出します。顔に赤の四角を表示していますが、全身で判定しています。PCA-treeによる近似最近傍探索を用いています。
[自動検針 Automated Meter Reading] 人に代わってメーターを読みます。最近傍識別器(1-NN)で精度よくかつ高速にメーターを読みます。プログラミングが驚くほど簡単なのが特徴です。下のごみホッパーへの応用はFCM識別器でも、この方式でも同様に可能です。初心者にお勧めのプログラムです。
ゆれるカメラで自動検針
8. ナンバープレートの検出
7. ゴミ焼却炉の燃焼状態を判定するレベルセンサー（Vision Sensor)
6. ゴミ焼却場のホッパーレベルセンサー
クレーンのオペレータが常時カメラの映像を監視していなくても良いようになります．
日立造船（藤吉さん），ニチゾウテック（堅多さん）との共同研究です．
5. ジャンケン判定
固定カメラで、背景差分を用いています。訓練に用いた画像はグー、チョキ、パーそれぞれ１枚とその他２枚の計５枚だけです。判定結果は１フレーム後の画像上に表示しましたので少し遅れて判定しているように見えます。1000枚のjpeg画像を読み込み、判定して、画像を表示するのに要する時間は35.4秒、画像を表示するのを中止して、読み込みと判定だけにすると10.6秒、さらに、jpegの読み込みをやめて同じ画像の判定を1000回繰り返すと、0.86秒でした。従って画像１枚あたりの判定だけの時間は1ミリ秒程度になりそうです。
4. 駐車場の車両検知 日立造船・ニチゾウテックとの共同研究 FCM識別器を用いています。