| 研究課題/領域番号 |
22H00538
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| 研究種目 |
基盤研究(A)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
中区分61:人間情報学およびその関連分野
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| 研究機関 | 大阪大学 |
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研究代表者 |
八木 康史 大阪大学, 産業科学研究所, 教授 (60231643)
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| 研究分担者 |
中村 友哉 大阪大学, 産業科学研究所, 准教授 (70756709)
槇原 靖 大阪大学, 産業科学研究所, 教授 (90403005)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
42,510千円 (直接経費: 32,700千円、間接経費: 9,810千円)
2024年度: 13,260千円 (直接経費: 10,200千円、間接経費: 3,060千円)
2023年度: 13,260千円 (直接経費: 10,200千円、間接経費: 3,060千円)
2022年度: 15,990千円 (直接経費: 12,300千円、間接経費: 3,690千円)
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| キーワード | コンピュータビジョン / パターン認識 / コンピューテショナルイメージング / 人物認識 / 3次元人体モデル / 符号化照明 / 超解像 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
LiDARは、周囲にある障害物の距離や位置関係を精度良く検出できることに加えて、物体認識の可能性が期待できる。しかし、現状の標準的MEMS型LiDARでも、垂直分解能は低く、例えば、80m先の人物は高さ5ー7画素程度のため人検知はできるものの、高度な人物認識（個人認証、年齢・性別識 別、動作認識など）は容易ではない。
本研究では、人物認識のために最適化したLiDAR光学系とその制御方法、並びに、LiDARの特性に合わせた人物認識手法を組み合わせたLiDARシステムを提案し、人物認識タスク・状況の違いを考慮した人物認識を実現する。
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| 研究実績の概要 |
人物認識モジュールについて、多視点非同期歩行映像に対する時間同期を考慮した3次元人体モデル復元手法を開発し、人体モデルのシミュレータを用いた実験により、精度評価を行った。また、10,307名の多視点非同期歩行映像データベースである OUMVLP に上記手法を適用することで、大規模な3次元人体メッシュモデルデータベースOUMVLP-Mesh を構築した。
計測モジュールについて、歩容解析のための符号化照明パターンと画像再構成処理の同時最適化技術を開発した。シミュレーションにより効果を定量的に評価した。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
人物認識モジュールについて、非同期多視点映像からの3次元人体モデル復元手法を開発すると、次年度以降の LiDAR データのシミュレーションを行うための基礎データベースとなる OUMVLP-Mesh を構築した。また、構築したデータベースや関連する3次元人体モデル解析手法の成果を、海外学術誌や国内外の学会で発表した。
計測モジュールについて、本課題のコンセプトのひとつである、照明と演算の最適化による少ない計測での高解像度歩容画像計測を、シミュレーションにより実証した。成果を国内会議に投稿した。
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| 今後の研究の推進方策 |
認識モジュールについて、構築した3次元歩行者モデルを活用した LiDAR による観測のシミュレーションデータを、様々な観測方向及び解像度にて生成する。また、点群に対する3次元人体モデル当てはめ手法を開発し、生成した LiDAR シミュレーションデータを用いて評価する。
計測モジュールについて、レーザープロジェクタを用いた光学系を構築し、原理実証実験を行う。また、実機実験における提案手法の効果を評価する。
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