人物認識のための適応解像度割当型LiDARの研究

• 研究課題/領域番号: 22H00538
• 研究種目: 基盤研究(A)
• 配分区分: 補助金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 中区分61:人間情報学およびその関連分野
• 研究機関: 大阪大学
• 研究代表者: 八木 康史 大阪大学, 産業科学研究所, 教授 (60231643)
• 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)
• 研究期間 (年度): 2022-04-01 – 2025-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 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)
• 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

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。