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2020 Fiscal Year Research-status Report

The synthesis method for viewing angle-based hybrid image by using angle-dependent frequency noises

Research Project

Project/Area Number 19K20302
Research InstitutionShibaura Institute of Technology

Principal Investigator

SRIPIAN PEERAYA  芝浦工業大学, SIT総合研究所, 助教 (70822542)

Project Period (FY) 2019-04-01 – 2023-03-31
Keywords錯視 / ハイブリッド画像 / 画像処理 / デジタルフィルタリング / バンドパスフィルタ / 空間周波数 / コントラスト感度関数 / 錯覚検証
Outline of Annual Research Achievements

ハイブリッド画像は2枚の画像をそれぞれ低周波数成分と高周波数成分に分解し,それらを再合成することで生成した.生成したハイブリッド画像は近い距離で見ると高周波数成分が見え,遠く離れると低周波数成分が認識できる錯視効果がある.その錯視効果を高めるために類似した元画像が条件だった.違う形の画像で合成すると近くで見るときに両方の画像が認識してしまう問題である.問題を解決するために研究代表者は周波数分解時のリンキングノイズを用いた方法を提案した.これまでの手法はノイズが全方向で発生することと,合成する画像は2枚のみに限られていた.
本研究の目的は、様々なフィルタリング手法を検討し,新ハイブリッド画像を生成する(2019年度の進捗に報告済)、また、様々な認知仕方によって違うものが観察できる、ハイブリッド画像のような錯覚を検証するための実験方法を提案することである。2020年度は、研究実施の手順に従い、以下を実施した。
1錯覚を検証する方法を検討した。ハイブリッド画像だけではなく、一般的な錯覚を検証するときに様々な実験方法があり、論文調査をした。錯覚の検証実験を行い、その結果の一部はAFGS2021に発表する予定(投稿準備中)さらに、調査結果と実験結果のまとめを2021年度内、学術論文に投稿する予定(投稿準備中)。
2画像を観察するときに生体情報に変化があることがわかったから、この方法は錯覚にも適用できると考えられた。コロナ禍でも適用できる生体情報を遠隔計測できるために研究を行い、研究提案と概念実証を2021年3月CNR研究会(発表済)と2021年6月のJSAI2021に発表する予定(採択済み)
3新ハイブリッド画像の検証実験を計画。今年度、今までの静止画のハイブリッド画像を動画化し、錯覚の効果に変化があるかを検証する予定。(準備中)

Current Status of Research Progress
Current Status of Research Progress

3: Progress in research has been slightly delayed.

Reason

2020年度は9月まで育児休暇を取得したので研究の進捗がやや遅れている。さらに、2020年1月から2021年5月現在に至ってコロナ禍における種々の社会情勢や大学内の体制の変化により、人を使った実験に人と人の接触があるため実験を実施、実験参加者の応募が難しくなり、研究が遅延したこと。また、企業との打ち合わせが難しく錯覚検証実験用のモニターやPCの選定が遅延したこと等である。

Strategy for Future Research Activity

新ハイブリッド画像の検証実験を計画。今年度は今までの静止画のハイブリッド画像を動画化し、錯覚の効果に変化があるかを検証する予定。ハイブリッド画像を動画化するための最適なプログラムを開発し、また今までGUIがなかったためより便利にGUIを作成する。検証実験は、一般人(学生)から専門家(アーティスト)から評価してもらうよてい。評価方法は、研究代表者が2017年に学術論文に投稿したハイブリッド画像の知覚検証方法を用いる上に、SD方など画像を観察した際の感性に関する項目もアンケートで行う。さらに、遠隔で生体情報を測定し、動画のハイブリッド画像と静止画像との印象変化があるかを確認予定である。

Causes of Carryover

コロナ禍のため、今までPCとモニター等を購入できなかった。今年度、もっと企業訪問をしてPCとモニターを選定をする予定

  • Research Products

    (3 results)

All 2021

All Presentation (3 results) (of which Int'l Joint Research: 1 results)

  • [Presentation] End-to-End Deep Learning for pNN50 Estimation Using a Spatiotemporal Representation2021

    • Author(s)
      Sayyedjavad Ziaratnia, Peeraya Sripian, Kazuo Ohzeki, Midori Sugaya
    • Organizer
      クラウドネットワークロボット研究会(CNR)
  • [Presentation] End-to-End Deep Learning for Remote pNN50 Estimation Using a Spatiotemporal Representation2021

    • Author(s)
      Sayyedjavad Ziaratnia1, Peeraya Sripian, Tipporn Laohakangvalvit, Kazuo Ohzeki and Midori Sugaya
    • Organizer
      HCI International 2021
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] End-to-End Deep Learning for pNN50 Estimation Using a Spatiotemporal Representation2021

    • Author(s)
      Sayyedjavad Ziaratnia, Peeraya Sripian, Kazuo Ohzeki, Midori Sugaya
    • Organizer
      The 35th Annual Conference of the Japanese Society for Artificial Intelligence (JSAI2021)

URL: 

Published: 2021-12-27  

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