| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
井手 一郎 名古屋大学, 大学院情報科学研究科, 助教授 (10332157)
目加田 慶人 中京大学, 生命システム工学部, 教授 (00282377)
末永 康仁 名古屋大学, 大学院情報科学研究科, 教授 (60293643)
森 健策 名古屋大学, 大学院情報科学研究科, 助教授 (10293664)
平野 靖 名古屋大学, 情報連携基盤センター, 助教授 (90324459)
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| Research Abstract |
情報化社会の高度化により,カメラ付き携帯電話,車に装着されたカメラ,町中に設置されたカメラ,人体を計測する医療画像装置など多数の視覚センサが散在している.今,それらのデータを用いて安心・安全・快適な社会を実現するサーベイランス技術が望まれている.しかし,小型カメラにより実環境でとらえられた画像からは十分な解像度が得られない,実環境では照明や視点位置により見かけ画像は大きく変動する,医療画像などは非常に雑音が多いなどの理由で,画像が非常に低品質になった場合,十分な自動認識の精度は得られていない.本研究の目的は,1枚だけでは人間が見ても認識できないような「超低品質な画像」を精度よく認識するため,複数視点からの情報や,動画像情報などの多元的な情報を統合することにより,低品質な画像を認識するための原理を考案し,構成的に実現する.
本年度は,「超低品質な画像」から対象物体を精度良く認識するため以下の手法を開発した.(1)昨年度には低品質な画像から物体を認識する際に複数のカメラを利用することが有効であることを示したが,そのカメラ位置をどのように設定するかを簡易に決定する手法がなかった.そこで認識精度を高めるための視点(カメラ)の配置方法を,実際に認識実験を行うことなく,多様体表現を利用することにより適切に設計する手法を提案した.(2)車載された全方位カメラから撮影した市街地の映像系列を利用して,建物変化を検出する手法を提案した.全方位カメラから撮影された画像は低品質であるが,それに対処するために,映像系列で伸縮照合する手法を導入した.また車載カメラで撮影した画像の品質は霧などの天候の変化により劣化するが,その劣化程度を周波数解析により分析することにより,霧の濃さを計測する手法を提案した.
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