研究課題
本研究では、静止画（雑誌紙面など）と関連動画（スマートフォン動画）を連携付けた新しいメディアを創生することを目的とし、その中心課題として「スマートフォンを雑誌紙面上に移動して置くまでの間に動画を撮影し、この動画から取り出した情報を検索キーとして関連動画を指定する」ための画像マッチング技術を開発した。動画マッチングについては、現在、局所特徴量型手法が盛んに進められているが、既存方式はいずれも静止画同士の画像マッチングに最適化されており、本システムのように高速移動するカメラ（スマートフォン）で撮影された映像を対象とするとマッチング精度は著しく劣化してしまう。これは、高速移動するカメラで撮影された映像には焦点ブラー、動きブラー、爆発ブラーなどが含まれるためである。本研究では、これらが映像内に生じても高精度に画像マッチングを行うことができる新たな画像マッチング手法を開発することを目的としている。一般に局所特徴量型画像マッチングでは、(1)特徴点抽出、(2)特徴量記述、(3)特徴量マッチング、の3ステップから構成されるが、(3)はブラーの有無にかかわらず共通であるため、(1)(2)の解決が本研究の課題となる。(2)については、LIM（Local Image Moments）法と呼ぶ画像モーメントを局所特徴量化する新方式を平成26年度に開発をした。この手法は、画像モーメントを基礎として局所特徴量をつくり出す手法である。一方、(1)については、本年度（平成27年度）にMoment Symmetry法と呼ぶ新手法を提案した。非ブラー画像とブラー画像から同一の特徴点を取得することは一般に非常に困難であるが、Moment Symmetryと呼ぶ新しい対称性の定義を置き、この条件を満たす点を特徴点と見なすことにより、高精度に非ブラー画像とブラー画像から同一の特徴点を取得することに成功した。
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International Journal of Computer Theory and Engineering
巻: vol.8, no.2 ページ: 171 - 176
