2014 Fiscal Year Research-status Report
リアルタイムシミュレーション技術を用いたARカメラの開発
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26390134
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| Research Institution | Toyo University |
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Principal Investigator |
中林 靖 東洋大学, 総合情報学部, 准教授 (00349937)
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| Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | AR / リアルタイムシミュレーション / 画像認識 / 計算力学 / スマートフォン |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本課題の初年度である平成２６年度は，ARカメラの実現のために必要な基礎的な技術を確立することに重点を置いて研究活動を行った．具体的には以下の通りである．
これまでに既に開発を行ってきていた応力カメラのシステムは旧型の携帯電話上のアプリであり，ネットワーク上のサーバと通信することによって不可情報を追加するカメラとして機能していたが，同様な機能をAndroid OSを搭載したスマートフォン上に実装することによりスタンドアロン型のシステムの構築を目指した．そのため，まずはAndroid OSアプリの開発技術の確立，特に搭載されているカメラのコントロールと取得した画像をリアルタイム画像処理に繋げる技術の開発を行った．
また，スマートフォンのアプリ開発以外の部分では，取得した画像から物体を抽出する画像認識技術について徹底的なサーベイと技術検証を行うためのテストアプリケーションを開発した．これまでは単に判別分析法や領域成長法などを用いて画像の二値化を行ってきたが，より高度な画像認識技術を用いるためOpenCVで提供されている画像認識システムの調査及び近年流行しているDeep Learningの一種に分類されるConvolutional Neural Network(CNN)の調査及びテストを行った．結果としてOpenCVの学習器やCNNの技術は非常に強力であることが分かったが，学習段階であまりにも膨大なサンプル画像が必要であったり，多くの計算コストを要することが分かった．
最後に，上記の基礎的な検討結果を踏まえて，二年度目以降の研究計画を再度整理して今後の研究活動がこれまで通り順調にすすむための準備を行った．
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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
課題申請の際から予定していた通り，画像の二値化の部分について十分な成果が得られていること，特に知識処理的な手法を導入してこれまで以上に高度な画像認識技術の導入に目途がついた事が最大の理由である．
また，システムをAndroid OSのスマートフォン上に実装するための準備も順調にすすんでおり，技術的な困難さが伴う可能性を危惧していた部分は全て順調に解決していることも挙げられる．
一方で，ARカメラとしての機能を構造解析だけではなくて流体解析にも拡張し始める予定であったが，この部分だけは完全に予定通りに進んでいるとは言えない．
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| Strategy for Future Research Activity |
今年度と同様に，研究計画に沿った研究の推進を行うことを基本とする．中でも，順調に進んでいる画像認識技術の部分や，スマートフォンへの実装の部分についてはより大きな成果が得られるように注力していく．また，ARカメラのシミュレーション技術の拡張については，27年度以降に研究計画から遅れてしまう可能性があるため，十分な調査を行うと共にこれまで以上に時間配分を多くして取り組む予定である．
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| Causes of Carryover |
本来予定していた国際会議の出張が日程の調整がつかずに中止になった事と，研究初年度であったために基礎研究を中心として行ったため当初予定よりも購入する物品や消耗品が少なかったため．
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
27年度は研究成果もまとまってきたため国際会議へ参加して研究成果を発表する機会が増える見込みであり，26年度分の旅費予算分をこちらで使用する見込みである．また，研究が進んでくると実装に必要なスマートフォンやタブレット等のモバイル情報機器の購入など，研究計画書どおりの執行が予定されている．
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