| 研究分担者 |
井手 一郎 名古屋大学, 大学院・情報科学研究科, 准教授 (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, 准教授 (10293664)
平野 靖 名古屋大学, 情報連携基盤センター, 准教授 (90324459)
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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撮影された画像からは十分な解像度が得られない,照明や視点位置により見かけ画像は大きく変動するなどの問題点がある。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,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、高精度に認識できる手法の開発を狙う。具体的には以下の手法を開発した。
(1)低品質な文字を認識するために、複数のフレームの類似度をロバスト統計により統合する手法、劣化した文字を生成して学習する手法などを提案した。(2)低品質な画像から物体を認識する際に,複数カメラを利用することが有効である。本研究では、認識すべき物体の集合を与えたときに、複数カメラの適切な設置場所を決定する手法を提案した。また、少数の学習サンプルから精度よく学習できる認識手法を開発した。(3)車載カメラ映像を対象に、時期的に異なる映像データを用いて街並み変化を検出する手法や、劣化した映像から交通信号標識を認識する手法、フロントガラス上の雨滴を検出して天候を認識する手法などを開発した.
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