| 研究分担者 |
井手 一郎 名古屋大学, 大学院・情報科学研究科, 助教授 (10332157)
目加田 慶人 中京大学, 生命システム工学部, 教授 (00282377)
末永 康仁 名古屋大学, 大学院・情報科学研究科, 教授 (60293643)
森 健策 名古屋大学, 大学院・情報科学研究科, 助教授 (10293664)
平野 靖 名古屋大学, 情報連携基盤センター, 助教授 (90324459)
北坂 孝幸 名古屋大学, 大学院・情報科学研究科, 助手 (00362294)
高橋 友和 名古屋大学, 大学院・情報科学研究科, 特別研究員PD
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| 研究概要 |
情報化社会の高度化により,カメラ付き携帯電話,車に装着されたカメラ,町中に設置されたカメラ,人体を計測する医療画像装置など多数の視覚センサが散在している.今,それらのデータを用いて安心・安全・快適な社会を実現するサーベイランス技術が望まれている.しかし,小型カメラにより実環境でとらえられた画像からは十分な解像度が得られない,実環境では照明や視点位置により見かけ画像は大きく変動する,医療画像などは非常に雑音が多いなどの理由で,画像が非常に低品質になった場合,十分な自動認識の精度は得られていない.本研究の目的は,1枚だけでは人間が見ても認識できないような「超低品質な画像」を精度よく認識するため,複数視点からの情報や,動画像情報などの多元的な情報を統合することにより,低品質な画像を認識するための原理を考案し,構成的に実現する.
本年度は,「超低品質な画像」から対象物体を精度良く認識するために多視点・動画像を利用する手法を具体的に開発した.第1に,視点の配置と物体の認識精度との関係を明らかにし,認識精度を高めるための視点(カメラ)の配置方法を提案した.また多視点を利用した認識システムを構築する際にスパースな視点位置から認識対象を効率的に学習するために画像の補間を利用した学習手法を提案した.第2に,認識精度を高めるために単一のフレームだけではなく動画像(複数フレーム)を利用する手法を検討した.特に複数フレームの中から信頼性の高いフレームに重みをつけ,全体としてより信頼性の高い認識精度を実現する手法を提案した.第3に,低品質の画像認識の例として,車載カメラから撮影した市街地の環境映像認識や,天候映像を認識する研究を開始した.
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