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1.追跡対象と背景の色を似ている場合でも安定に物体を追跡するために、ステレオ画像あるいはKinectから得られた距離情報を追加した拡張K-means Tracker1アルゴリズムを提案した、提案手法を用いて、髪の毛など対象を追跡するシステムを構築した。この研究成果は国内会議(MIRU20111とCVIM2012)でデモと口頭でそれぞれ発表された。さらに、高解像度の画像内の大きいターゲットを正確・安定に追跡するために、マハラノビス汎距離を導入することによって、空間情報の正規化が実現できる拡張K-means Tracker2を提案した。以上の研究成果は国際会議(IVS2011)で発表された。
2.高齢者・障碍者の見守りと日常生活の支援システムの構築として、K-means TrackerとSURFを用いた注目人物を識別しながら追跡できる能動追跡システムを構築している。また、瞬きによる電気の制御システムを開発した。この研究成果は国内会議(電気学会・次世代産業システム研究会2012)で2件発表した。
3.日常生活支援用一般物体認識に有効なBag of Features(BoF)の生成法に関する研究を行い、Relevant Component Analysis(RCA)を用いた局所特徴変換法を提案した。この研究成果は国内会議(PRMU2012)に発表された。認識率をさらに向上するために、複数の対象物体と複数の対称軸を同時に検出できるアルゴリズムを提案した。この研究成果は国際会議(ACPR2011)で発表された。
4.近赤外線カメラで撮影された画像を対象とした、幾何制約付HOGとNFTGによる夜間歩行者検出の方法を提案した。この研究成果は国内会議(MIRU2011とPRMU2012)で発表された。
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