2013 Fiscal Year Annual Research Report
多眼ステレオ法を用いた高精度シーンフローの並列計算法に関する研究
| Project/Area Number |
23500201
|
|---|
| Research Institution | Tohoku University |
|---|
Principal Investigator |
阿部 亨 東北大学, サイバーサイエンスセンター, 准教授 (80222652)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
福士 将 山口大学, 理工学研究科, 准教授 (50345659)
|
|---|
| Keywords | 知覚情報処理 / 画像情報処理 / 多眼ステレオ / シーンフロー / 並列計算 / オプティカルフロー / ボクセルベースの手法 |
|---|
| Research Abstract |
最終年度である平成25年度は，提案手法（多眼ステレオ法を用いた高精度シーンフローの並列計算法）についての詳細な評価実験を行い，さらに，具体的なアプリケーションへの適用を図った．
提案手法の評価実験に関しては，使用するProcessor Element (PE) 数，対象空間に割り当てるボクセル数，使用するカメラの台数，および，その配置を変化させた場合についての性能評価を行った．この評価実験から，提案手法は，PE数，および，カメラ台数が増加した場合の通信量増加を抑えることが可能であり，その効果は，使用するカメラの配置による影響を受け難いことが確認できた．また，対象とするボクセル数が増加すると，提案手法における通信量削減の効果が高くなることも確認された．これらの実験結果は，実際のアプリケーションに対する提案手法の有効性を示すものである．
また，具体的なアプリケーションへの提案手法の適用に関しては，主に人物動作認識を対象とした検討を行った．具体的には，カメラネットワークを用いた人物動作認識，人物動作認識システムのQoS制御，および，人物動作認識結果を用いた仮想空間のアバタ制御へ提案手法を導入し，人物動作認識精度，処理能力の改善の度合を評価した．これらの検討結果から，各アプリケーションにおいて，認識精度，処理能力の改善が確認でき，様々な実アプリケーションに対する提案手法の有用性が実証できた．
以上の成果については，国際会議（3件），および，国内会議（4件）で発表を行い，関連分野の他の研究者から高い評価を得ている．
|
