| 研究実績の概要 |
RGB-D画像から顔・髪の自動検出・追跡方法について、初期あるいは追跡失敗した時、ほぼ正面の顔を自動的に検出し、検出された顔・髪領域とその周辺の背景領域の色と距離を表現するクラスタ中心を自動的に選択・更新し、頭部・顔・髪の追跡を行える方法を提案し、システムを構築している。提案システムは人種、年齢、髪型、髪色と関係なく安定に追跡できている。国際会議やオープンキャンパス、オープンラボ、産学連携などの行事を行う際にデモも行った。この研究成果はシステム制御情報学会論文誌と国際ジャーナルJCC で発表した。
事例に基づいたぶれ程度とぶれ方向の推定について、汎用性の高い運動ぶれ推定方法を開発するため，ぶれ程度と方向が既知である画像データベースを構築し、複数のふれを表現する有効な特徴を更に検討した。勾配heavy-tailed分布の比、ガボールフィルタの出力データの分散ヒストグラムの最大値、平均値を３つ新しくぼけを表現できる特徴として追加定義した．SVM，線形判別分析およびk近傍法，nearest meanによる識別を行い，入力画像内のぼけ領域を推定した．識別結果の可視化を行った．この研究成果をSSII2015に発表予定である。
ケプストラム解析、パワーケプストラム解析に基づいて、負のピークを検出することによって、1枚の非線形な運動による劣化画像から，Point Spread Functionを推定する手法を提案している．この研究成果はCVIM、PRMU研究会でそれぞれ発表し、MIRU2015とICIP2015に投稿している。
その他、可変扇形分離度フィルタを用いた瞳追跡(JPCS)、Affinity Propagationを用いた動作認識(SSII, JPCS)、Kinectによる3次元フローの高速推定(SSII, JPCS)、Fast Bilateral Filter あるいはDoman transformを用いたデプス補間（PRMU2015）などの研究も行っている。
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