| 研究実績の概要 |
本研究の目的である人の行動の観測と認識を実現するために,まず2個の円形パターンを用いた地面などの平面の向き及び円を基準とした参照座標系の樹立に関する研究を行い,安定した結果が得られるアルゴリズムを発見することができた。次に,2台の能動的カメラを用いて共同協調観察に関する研究を行い,人が立っていると仮定して、片方のカメラから発見した人物の位置情報を推定して、もう一方のカメラに知らせることで,同じ部屋にいる歩行者を自動的に発見して,2台のカメラを用いて発見した人を同時に観察を行い,単独のカメラより広い範囲において同じ人に追尾して観測し続けることを実現した。
また,人の活動の環境の認識を行うために,階段等の段差のある平面の検出とその向きの推定のために,反復投票により安定的に結果が得られるアルゴリズムを開発できた。また、色弁別度を特徴量とした個人識別手法、深夜の介護や見守りのために、赤外線カメラを用いて暗い環境での顔の検出を安定に行うために,既存の顔検出アルゴリズムを赤外線画像に適用した場合の検出性能の評価、そして,赤外線画像のサンプルを大量に撮影し、顔検出アルゴリズムの再学習を行った。ビデオカメラで撮影したブレ画像のブレ情報の抽出とブレの除去を行うためのケプストラムに基づく解析法を開発して,ブレの元となる撮影時にカメラの運動軌跡を正しく推定することができ,それに基づいてブレを除去し、クリアな画像を復元できた。
カメラを用いて観測対象である人の3次元情報を得るのに必要なカメラの内部パラメータを安定的に推定するために、カメラの較正用の物体を撮影するときにカメラの姿勢とカメラの内部パラメータの推定の安定性との関係を解析的に解明し、精度が高く、撮影する回数が少ないカメラの較正法を提案することができた。
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