| 研究課題/領域番号 |
17K06450
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
通信・ネットワーク工学
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| 研究機関 | 関西大学 |
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研究代表者 |
棟安 実治 関西大学, システム理工学部, 教授 (30229942)
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| 研究分担者 |
吉田 壮 関西大学, システム理工学部, 助教 (70780584)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2019年度)
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| 配分額 *注記 |
4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円)
2019年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2018年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2017年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
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| キーワード | データ埋め込み / プロジェクタ / 投影画像 / デジタルサイネージ / 動画像 / ARマーカ / 携帯端末 / 画像特徴量 / 周波数領域 / マーカ / サイネージ / 誤り訂正符号 / プロジェクションマッピング / DCT / DFT / 枠線検出 / 拡張現実 |
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| 研究成果の概要 |
拡張現実用のマーカには，簡単に配置できることや実空間上にあっても違和感のないことが求められる．そのために必要であった，印刷画像，プロジェクタ投影画像，およびサイネージ表示画像などにマーカ情報を埋め込み，そのデータを検出する手段として携帯端末を用いる手法の開発に成功した．特に画像劣化の激しいプロジェクタ投影画像に対して，高いデータ検出率を達成できた．さらに，画像識別とデータ埋め込みを併用する手法を開発し，双方の欠点を克服することで柔軟性と頑健性に優れた方式を開発することに成功した．また応用としては，ロゴマークをベースとして，同種のマーカに異なる情報を持たせるシステムの開発を実現できた．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究の成果の学術的な意義として，非常に過酷な環境から，正確にデータを検出可能かつロバストなデータ埋め込みの手法が開発された点があげられる．また，画像特徴量を併用して取得する情報量を増やすことによって，より検出率を向上させることができたことも，新しい学術的な成果である．
社会的な意義としては，実環境においてより頑健な，よりデータ量の多い埋め込み・検出手法を開発できたことで，QRコードのような実空間に配置すると違和感があるようなものに頼ることなく，その時々に応じて実空間からクラウドなどに伝達する情報を変更することが可能なローコストな手段を提供できるようになったことがあげられる．
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