2016 Fiscal Year Annual Research Report
Recognition of very low quality images using active preprocessing and environment adaptive learning
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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, 特任准教授 (10423021)
目加田 慶人 中京大学, 工学部, 教授 (00282377)
高橋 友和 岐阜聖徳学園大学, 経済情報学部, 准教授 (90397448)
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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 / パターン認識 |
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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) 高齢者の見守りなどに適した赤外線センサアレイを用いて室内での転倒や各種行動を認識する手法を提案した。前処理法の工夫と深層学習を組み合わせることにより実現した．評価実験により，本手法の有効性を確認した．(2)列車の前方の障害物を，過去の画像データベースと比較することにより抽出する手法を提案した．学習ベースの手法ではないために，土砂や材木が線路を覆うような一般障害物に対しても検出が可能となった．過去の画像との詳細な位置合わせ手法を導入することにより検出精度が向上することも確認した． (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，明るい場所からトンネルなどの暗い所に入った際に生じる暗順応の影響を導入した視認性推定手法を提案し，被験者を用いた評価実験によって有効性を確認した．
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| Research Progress Status |
28年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
28年度が最終年度であるため、記入しない。
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Research Products
(13 results)
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[Presentation] Deep Manifold Embedding for 3D Object Pose Estimation2017
Author(s)
Hiroshi Ninomiya, Yasutomo Kawanishi, Daisuke Deguchi, Ichiro Ide, Hiroshi Murase, Norimasa Kobori, Yusuke Nakano
Organizer
the International Conference on Computer Vision Theory and Applications
Place of Presentation
Porto
Year and Date
2017-03-01 – 2017-03-01
Int'l Joint Research
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