| 研究課題/領域番号 |
12F02740
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
石川 正俊 東京大学, 大学院・情報理工学系研究科, 教授
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| 研究分担者 |
NIKLAS Bergstrom 東京大学, 大学院・情報理工学系研究科, 外国人特別研究員
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| キーワード | 高速トラッキング / 物体トラッキング / コンピュータビジョン / 高速カメラ |
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| 研究概要 |
物体のトラッキング法はロボットの分野、またはコンピュータビジョンの分野において多く利用されている方法等である。精度の高いトラッキングが可能であれば、そのような方法を利用した幅広い応用が期待される。現在、高速に画像が取得できるカメラが開発されてきており、本研究ではそのような高速カメラを利用して、現在までに提案されているトラッキング法より高い性能を有する方法を提案する。本年度は、研究計画に記したように、現在多く用いられている方法、その中でも特に高速トラッキング法に注目して予備実験を行った。これまでに提案されている方法では、物体の一部しかトラッキングされておらず、これまでに行った研究成果において、物体の輪郭がわかれば、より多くの実用が可能となることがわかっている。また、物体の輪郭を正確に捉える方法はいくつか存在するが、これらの手法を用いると処理時間が長くなり、物体が高速に移動する場合には適さない。このような考えに基づき、物体の輪郭外にはみ出さずに物体の中心から輪郭に直線を引くことができる物体を想定して、本研究ではそのような物体の輪郭を捉えるトラッキング法を提案した。多くの物体に対して、この方法が適用可能であり、実際の輪郭との誤差は非常に少ない。本手法の利点としては多くの計算を並列処理することにより、物体の輪郭を1ms以内で捉えられることがあげられる。また、研究計画で述べたような予備実験をおこないその結果を検討した。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
1: 当初の計画以上に進展している
理由
本年度は、物体の輪郭を抽出するトラッキング法を提案し、高速トラッキングに関する予備実験を行った。特に、物体が高速に移動する場合にも対応可能な手法を提案しており、予備実験を通して、1ms以内での高速処理と、提案手法の有効性を確認している。当初の予定では、2年目で国際会議への論文投稿を予定していたが、計画以上の結果が得られたため、本年度中に論文投稿を行った。
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| 今後の研究の推進方策 |
今後の研究は上記した物体形状の高速推定を基盤として、高速トラッキング法を開発していく予定である。高速に移動している物体の特徴の一つとして、背景との距離の誤差があることが挙げられが、現在使っている情報を三次元情報に拡張することにより、トラッキング性能はさらに向上されると考えられる。また、提案するトラッキング法を用いて、拡張現実に関する研究を行う予定である。
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