2015 Fiscal Year Annual Research Report
能動型前処理と環境適応型学習を用いた「超低品質画像」の認識
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24240028
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| Research Institution | Nagoya University |
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Principal Investigator |
村瀬 洋 名古屋大学, 情報科学研究科, 教授 (90362293)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
井手 一郎 名古屋大学, 情報科学研究科, 准教授 (10332157)
出口 大輔 名古屋大学, 情報連携統括本部, 准教授 (20437081)
川西 康友 名古屋大学, 情報科学研究科, 助教 (50755147)
平山 高嗣 名古屋大学, 情報科学研究科, 准教授 (10423021)
高橋 友和 岐阜聖徳学園大学, 経済情報学部, 准教授 (90397448)
目加田 慶人 中京大学, 工学部, 教授 (00282377)
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| Project Period (FY) |
2012-04-01 – 2017-03-31
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| Keywords | 画像処理 / 低品質画像 / 車載カメラ |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は，車載カメラ画像，監視カメラ画像などに見られる超低品質な画像を認識し，ユーザーに結果を適切に情報提示する手法を実現することにある．人間が見ても認識できないような超低品質画像を機械が精度よく認識するための基礎研究を体系的に行う．今後ますます画像認識による人間の支援は重要性が増すが，本研究はそれを実社会に安全に取り入れていくために大切となる．
本年度は，以下の成果が得られた．(1) 暗闇で利用できプライバシーの問題も少ない赤外線センサアレイを用いて手振り動作などのジェスチャコマンドを認識する手法を提案した．温度分布と動きを用いて人体の手領域を絞り込む前処理により背景の影響の少ない手法を実現した．評価実験により，本手法の有効性を確認した．(2)車載カメラ情報を用いて歩行者を検出する際に，事前に誤検出データの傾向を分析し，その結果を用いて複数の識別器を学習する手法を提案した．評価実験の結果，多様な背景に対して誤検出を低減することが可能となり，歩行者検出率が向上した． (3)車載カメラで認識した物標認識結果を運転者に自然に提示するには人間の視認性（物体の見落としやすさ）の情報が必要となるため，画像処理により視認性を精度良く推定する手法を継続的に開発している．今年度は，前年度提案した周辺視と中心視による違いを考慮した視認性推定手法について有効性を詳細に評価し，論文化した．また画像の一部の輝度を変化させることにより視線を誘導する手法を提案した．
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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
低品質な画像を精度よく認識するための手法を目指し，研究を進めている．本研究の当初の計画通りに，以下の点を達成した．(1)赤外線アレイなどから得られる超低解像度の画像から手振りジェスチャなどの動作コマンドを認識する手法を提案した．その際に，温度の分布と動き特徴を考慮した領域の絞込むという前処理法を提案した． (2)車載カメラを用いた歩行者検出手法について，過去に走行したデータから誤検出傾向を分析し，複数の識別器を学習する手法を提案した．また併用する自車位置推定について，データベース側の位置分解能が粗い場合でも精度良く位置推定できる手法を実現した．(3) 人間の視覚特性（周辺視，中心視）を考慮した視認性を推定する手法を論文化した．
以上の点から，本研究計画はおおむね予定通りに進展している．但し，複数の研究において論文化がやや遅れているので，この点は今後加速したい．
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| Strategy for Future Research Activity |
低品質な画像を認識する手法を体系的に開発するために，以下の方針で研究を推進する．
(1)赤外線アレイなどから得られ超低解像画像からジェスチャなどの認識だけでなく，高齢者の見守りなどに使える人間の動作の異常検出などに手法に発展させる．
(2)歩行者・人物検出では，従来困難とされてきた傘を持った歩行者や，車椅子の人物の検出に向けて，新しい学習法を開発する．また，列車の前方にある低解像で小さい障害物を過去の画像との差分で検出するような，新しい障害物検出手法を開発する．
(3)対象の見易さを画像処理により判断する視認性の推定手法において，環境光の影響や明順応，暗順応など実環境で発生する多様な環境でも可能な視認性推定手法を提案する．
これら3つの観点から研究を発展させる予定である．
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Research Products
(11 results)
