2019 Fiscal Year Research-status Report
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18K19772
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| Research Institution | Tohoku University |
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Principal Investigator |
大町 真一郎 東北大学, 工学研究科, 教授 (30250856)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
菅谷 至寛 東北大学, 工学研究科, 准教授 (80323062)
宮崎 智 東北大学, 工学研究科, 助教 (10755101)
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| Project Period (FY) |
2018-06-29 – 2021-03-31
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| Keywords | パターン認識 / コンピュータビジョン / センサ融合・統合 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
ユーザがカメラを持ち歩く代わりに監視カメラ等の既設の固定カメラを利用し、その映像とユーザの行動を結びつけることでビジョン技術を活用するための基盤技術を開発している。本年度はまず、人物の頭部の位置・姿勢を推定することで視線を推定する手法の開発を行った。メガネ型のウェアラブルデバイスを用い、デバイスの加速度・角速度センサから得られる情報をもとにデバイスの傾きと回転角を検出する。頭部における垂直方向の傾きは加速度センサから得られた傾きとし、水平方向の傾きは角速度値を用いて回転角を計算することで得る。一方で、固定カメラで撮影された映像から人物の視線を推定する。機械学習を用い、画像特徴と頭部の姿勢から注視ヒートマップを作成する。これらの情報を統合することで最終的な結果を得る。また、これとは別に、映像情報を効率よく伝送するための動画像符号化技術を開発した。動画像符号化を高効率化するためにアフィン変換による動き補償に着目し、アフィン変換のパラメータを高速に推定する手法について検討した。フレーム全体から求めた動きベクトルを用い、ブロックごとの統計量を利用して動き補償のための変換のモデルを選択する手法を提案した。さらに、動きベクトルをもとにそのモデルのパラメータの初期値を定め、適切なパラメータを効率よく求める反復アルゴリズムを提案した。さらに、人物が注視している物体を高精度に認識するために、低解像度画像中の物体を高精度に認識するための技術についても検討を行った。符号化の際に映像全体を一様に圧縮するのではなく、注視している物体の領域を高精細に符号化することで、通信量を抑えつつ認識精度を向上させる手法を検討した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
頭部方向の推定、および映像の高効率伝送について一定の成果が得られた。
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| Strategy for Future Research Activity |
人物位置の特定方法および頭部方向の推定方法については、さらなる高精度化について検討する。また、固定カメラを用いた環境中の情報の抽出やユーザの視線の先にある物体を特定する手法について検討する。映像の高効率伝送についても引き続き検討する。
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| Causes of Carryover |
本年度は基本技術の開発に注力し、システム開発や成果の発表までは至らなかったため、次年度使用額が生じた。次年度は基本技術に関する成果を発表するための旅費に使用するほか、実用的なシステム開発と評価を行うための実験環境構築等にあてる予定である。
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