| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
井手 一郎 名古屋大学, 大学院・情報科学研究科, 助教授 (10332157)
目加田 慶人 中京大学, 生命システム工学部, 教授 (00282377)
高橋 友和 名古屋大学, 大学院・情報科学研究科, 21世紀COEプロジェクト博士研究員
末永 康仁 名古屋大学, 大学院・情報科学研究科, 教授 (60293643)
森 健策 名古屋大学, 大学院・情報科学研究科, 助教授 (10293664)
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| Research Abstract |
情報化社会の高度化により,カメラ付き携帯電話,車に装着されたカメラ,町中に設置されたカメラ,人体を計測する医療画像装置など多数の視覚センサが散在している.今,それらのデータを用いて安心・安全・快適な社会を実現するサーベイランス技術が望まれている.しかし,小型カメラにより実環境でとらえられた画像からは十分な解像度が得られない,実環境では照明や視点位置により見かけ画像は大きく変動する,医療画像などは非常に雑音が多いなどの理由で,画像が非常に低品質になった場合,十分な自動認識の精度は得られていない.本研究の目的は,1枚だけでは人間が見ても認識できないような「超低品質な画像」を精度よく認識するため,複数視点からの情報や,動画像情報などの多元的な情報を統合することにより,低品質な画像を認識するための原理を考案し,構成的に実現する.
本年度は,1枚の画像だけでは認識できないような「超低品質な画像」から対象物体を精度良く認識するための原理を構築するための第一歩として,複数の視点を利用した技術を開発し,その実データへの応用を考えた.具体的には,多視点映像の取り込み装置の構築と多視点映像に対する個々の結果を相互に参照し,最終的な結果を導き出すために必要な撮影視点と光源の設定位置の関係,認識に必要となる空間解像度などの条件に対する組織的かつ網羅的な検討をおこなった.また,基盤技術の開発,中でも複数視点の利用に重点をおくととともに,屋外や室内などの実環境で撮影された画像や医用画像のサーベイランスへの応用についても検討した.
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