2016 Fiscal Year Annual Research Report
Light Field Vision - Computational Photography for Image Understanding
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25240027
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| Research Institution | Kyushu University |
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Principal Investigator |
長原 一 九州大学, システム情報科学研究院, 准教授 (80362648)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
谷口 倫一郎 九州大学, システム情報科学研究院, 教授 (20136550)
鳥居 秋彦 東京工業大学, 工学院, 助教 (20585179)
日浦 慎作 広島市立大学, 情報科学研究科, 教授 (40314405)
向川 康博 奈良先端科学技術大学院大学, 情報科学研究科, 教授 (60294435)
島田 敬士 九州大学, 基幹教育院, 准教授 (80452811)
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| Project Period (FY) |
2013-04-01 – 2017-03-31
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| Keywords | コンピュテーショナルフォトグラフィ / ライトフィールド / 物体認識 / 画像特徴 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
従来のコンピュータビジョン(CV) 研究は，2 次元画像を入力することを前提として進化してきた．
しかしながら，2 次元入力は単にカメラというセンサの制約によるもので，これが画像理解において最適なわけではない．本研究では，ライトフィールド全体から画像理解を考える「ライトフィールドビジョン」の枠組みを提案し，新しい研究領域として立ち上げることを目的とする．従来のカメラという画像計測手法にとらわれず，画像理解やセンシングを考えることで新たなCV やコンピュテーショナルフォトグラフィの手法を提案していく．提案手法の有効性を示す具体的問題として，従来研究において最も難しいとされてきた透明や鏡面物体の検出や認識，形状復元の問題を解決する．これら課題の実現はCV の適用範囲を広げることから，真のオートメーション技術の実用化にもつながる．具体的なLF ビジョンの有効性を示す具体的課題として，透明物体の検出と認識というチャレンジングな課題を設定した．ガラスや金属製の物体は，日常環境にあふれているにも関わらす，照明条件や計測方向によりその見かけが大きく変化するため扱いが難しく，画像理解の対象物体としてしばしば例外として扱われてきた．このCV 分野で最も困難とされる対象についての問題を解決することでLF ビジョンの有効性を示し，画像理解の現実問題への応用を促進する．
本年度は，市販のライトフィールドカメラを用いて，物体認識やセグメンテーションを行った．このカメラは，従来のカメラよりも視点数が多く，入手が容易で一般的なライトフールドカメラである．これを用いて，さらに透明物体の認識性能やセグメンテーションの精度の向上を確認した．
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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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[Presentation] 3D surveillance system using camera array2016
Author(s)
Hideaki Uchiyama, Atsushi Shimada, Hajime Nagahara, Rin-ichiro Taniguchi
Organizer
International Workshop on Information Search, Integration, and Personalization
Place of Presentation
Lyon, France
Year and Date
2016-11-03 – 2016-11-04
Int'l Joint Research
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