2017 Fiscal Year Annual Research Report
In-vehicle camera system using high dynamic range camera
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26730088
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| Research Institution | Osaka Institute of Technology |
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Principal Investigator |
神納 貴生 大阪工業大学, 情報科学部, 講師 (10636070)
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2014-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | ハイダイナミックレンジ画像 / 物体追跡 / 照明色推定 / High Dynamic Range Image / Object Tracking / Illuminant Estimation |
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| Outline of Annual Research Achievements |
【人検出へのHDR画像の応用】街灯の少ない駐車場や逆光の強い道路などでは，HDR画像処理技術が有効だが，これまで人検出への応用はほとんど提案されていない．本研究では既存の人検出に対してHDR画像処理技術をどのように応用すべきかを実験を通して明らかにした．
【カラー照明シーンの色見え再現】カラーLEDを用いた照明環境の設計や照明演出では，人が感じるシーンの印象とは別に照明による色彩演出効果を精確に評価する必要がある．本研究ではそれらの効果を最も効率よく調整可能な機構を提案し，それらの成果をまとめて論文化した．
【照明色変化にロバストな物体追跡】 照明色が時間的に激しく色相が変化する環境下では，色情報用いた物体追跡は困難となる．本研究では照明色推定を用いて色正規化し，照明色と追跡物体の色の関係から有効な特徴量の切り替えることで効率的に色情報を利用できるロバストな物体追跡を実現した．
【ジェスチャインタラクション】また，スマートフォンなどの携帯デバイスに表示したカラーコードを利用した，ジェスチャインタラクションシステムを開発し，論文化した．
【平成29年度】複数の異なる色のカラー照明により照らされたシーンにおいて，一枚の画像から照明色を推定する手法が世界的に見てもほとんど存在しないことが分かったため，一枚の画像から照明色を推定する手法について研究を進めた．これが実現すれば，その結果を利用してロバストに照明光成分を分離することができる．提案した照明色推定では，カラーラインという画像が持つ特徴を活用して一枚の画像のみから照明色推定を可能にし，オンライン処理への可能性を示した．カラーラインを利用した照明色推定は，グレーワールドに基づいた手法とは異なるため，既存手法と組み合わせることで，今後，よりロバストな推定が可能になると思われる．本成果は国際会議にて発表し，国際的に有効性が認められている．
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Research Products
(1 results)
