2007 Fiscal Year Annual Research Report
多視点映像サーベイランスのための超低品質画像の認識原理に関する研究
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16300054
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| Research Institution | Nagoya University |
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Principal Investigator |
村瀬 洋 Nagoya University, 大学院・情報科学研究科, 教授 (90362293)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
井手 一郎 名古屋大学, 大学院・情報科学研究科, 准教授 (10332157)
目加田 慶人 中京大学, 生命システム工学部, 教授 (00282377)
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, 准教授 (10293664)
平野 靖 名古屋大学, 情報連携基盤センター, 准教授 (90324459)
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| Keywords | 多視点 / 低解像度 / 動画像 / 携帯カメラ / 画像認識 |
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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,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,「超低品質な画像」から対象物体を精度良く認識するため以下の手法を開発した.(1)低品質な画像から物体を認識する際に,複数のカメラを利用することが有効であるが,学習時にあらゆる場所からの物体画像を収集することは困難である.そこで,2つのカメラ位置から撮影された画像を,特徴空間上で,変動を表現する共分散行列を含めて精度良く補間する手法を提案し,実験によりその効果を示した.(2)車載されたレーザーレーダーの系列を利用して,自動車の現在位置を精度よく検出する手法を提案した,周囲を走る自動車など周囲環境の変化によりレーダーの値に変動が生じるが,その変動を信頼性として重み付けすることにより,位置決め精度が向上することを実験的に示した.
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