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2016 年度 実績報告書

防犯カメラ映像の映像改善と異同識別技術革新により犯罪捜査を加速する研究

研究課題

研究課題/領域番号 25280088
研究機関立命館大学

研究代表者

山内 寛紀  立命館大学, 理工学部, 教授 (10288623)

研究分担者 泉 知論  立命館大学, 理工学部, 教授 (30303887)
福水 洋平  立命館大学, 理工学部, 准教授 (60467008)
研究期間 (年度) 2013-04-01 – 2017-03-31
キーワード3Dスーパーインポーズ / 歩容の異同識別 / 人物間接モデル / アバター生成 / 顔と身体の異同識別 / ナンバープレート読み取り
研究実績の概要

1.JPEGによる強力な劣化画像の改善技術、2.劣化ナンバープレートの読み取り技術、3.3Dスーパーインポーズによる顔の異同識別技術、4.歩容の異同識別技術、5.検出した人物を間接モデルに分解する技術、6.間接モデルからアバターを生成する技術、7.顔と身体の異同識別、歩容の異同識別、カメラレンズ歪補正、ボヤケとブレの補正、身長等の3次元計測とインタラクティブに行える画像処理Viewerを開発した。
1.については、ガウス性ボヤケ処理と、画像を5×5画素のパッチ分解して学習にて再構成する手法を提案して大幅なSNの改善を実現した。この成果は7月に学会論文誌に掲載される。また、実際に顔の異同識別に適用し改善されることを示した。2.については、回帰分析を用いて光量を一様化する技術と、文字を多重解像度画像に分解する技術を組みあせることによって、人間が認識できない文字と数字を90%以上の精度で認識できることを示し学会発表を行った。3.については、スーパーインポーズの精度を定量評価する手法として「スーパーインポーズ画像を縦横切断して特徴点のズレを評価する方法の提案」と、一致性を評価する手法として「最大規格化ズレ量」で評価する方法の提案を行った。また、この手法に基づいて、300例のスーパーインポーズの実験を行い、最大規格化ズレ量の判定しきい値を3%とするのが適切であることと、他人受け入れ率1/400以下の精度で、本人であると結論できるとことを示し、スーパーインポーズ評価に手入れ的手法を確立した。4.については、独自に40個の歩容識別異項目を定め、非常に小さい画像についても、1/100~1/1000の精度で個人特定できることを示した。5.と6.については、色情報による大まかな分割と、Pictorial Structureモデルにおける姿勢推定の組合せを提案した。

現在までの達成度 (段落)

28年度が最終年度であるため、記入しない。

今後の研究の推進方策

28年度が最終年度であるため、記入しない。

  • 研究成果

    (3件)

すべて 2017

すべて 雑誌論文 (2件) (うち査読あり 1件) 学会発表 (1件)

  • [雑誌論文] Example-based Face Image Super-resolution Taking into Consideration Correspondence of Facial Parts2017

    • 著者名/発表者名
      S.Hamdan, Y.Fukumizu, T.Izumi, H.Yamauchi
    • 雑誌名

      画像電子学会誌, TEEE-C

      巻: Vol.12, No. 6 ページ: 未定

    • 査読あり
  • [雑誌論文] 多重解像度画像を用いた劣化ナンバープレート2017

    • 著者名/発表者名
      辻広生, 福水洋平, 道関隆国, 山内寛紀, 中瀬裕太, 吉川歩
    • 雑誌名

      電子情報通信学会2017総合大会予稿

      巻: D-12-1 ページ: 57-57

  • [学会発表] 多重解像度画像を用いた劣化ナンバープレート2017

    • 著者名/発表者名
      辻広生, 福水洋平, 道関隆国, 山内寛紀, 中瀬裕太, 吉川歩
    • 学会等名
      電子情報通信学会2017総合大会
    • 発表場所
      愛知県 名古屋市 名城大学 天白キャンパス
    • 年月日
      2017-03-22 – 2017-03-25

URL: 

公開日: 2018-01-16  

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