研究

現在取り組んでいる研究

少し前の研究

研究テーマ

水産・海洋データ処理

海洋気象学・水産学の分野と情報科学(特に画像を用いたパターン認識技術)との協働により,パターン認識技術の新たな応用を目指しています.具体的には,以下のテーマに取り組んでいます. fishery

  • 海況パターンから画像特徴を抽出し,その特徴と漁獲量との関係を明らかにすることで,漁業を支援するアルゴリズムの開発
  • 人工衛星画像で雲で欠損してしまった海況情報を,画像からの学習型インペインティングと直近の海況パターンからの2次元フローを用いて復元するアルゴリズムの開発

パターン情報処理の教育への応用

産学官が連携し,生徒1人に1台のタブレットPCのある学習環境でのICT教育モデルを構築するための実証研究(プロジェクト名「京都ICT教育モデル構築プロジェクト)」に取り組んでいます. その中でも,タブレット端末を用いた答案データを対象に,そこから生徒が解答につまずいた箇所の検出や,解答傾向を分析する研究を行っています.

散乱現象を用いた水中での物体計測

tyndall 能動的3次元形状計測や反射特性計測では通常,カメラで観測してされた物体の反射光を手がかりに計測を行いますが,本研究では,物体の反射光ではなく反射光が散乱媒体中で一次散乱する光を手がかりに計測を行う手法を研究しています. これにより,従来手法では計測が難しかった光を反射しにくい物体の形状計測や, 少ない画像から高精度な反射特性の計測を実現しています.

スマートキッチン:冷蔵庫の中の食材管理システム

kitchen
一般家庭における冷蔵庫内の食材を自動で管理することを目標として, 冷蔵庫への食材の出入りを常に監視し,人物同定ならぬ「食材同定」を行うことによって冷蔵庫内に入っている食材についての情報を正しく管理する手法を研究しています. 冷蔵庫の入口に設置したカメラと,冷蔵庫内の棚に設置した荷重センサー,これら2つの異なるセンサ情報をうまく利用して食材同定を実現しています.

シームレスなテクスチャマッピングとテクスチャの超解像度化

texturemapping 3次元形状モデルに対し,複数視点画像をシームレスにマッピングする手法を研究しています.できるだけ不自然な模様が発生しない箇所で画像と画像をつなぎ合わせる問題をグラフカットによって解決しています. また,複数視点から撮影することで得られた画像を大量の事例画像を用いて超解像度化し,それをテクスチャとして用いる手法についても研究しています.

v4形状計測システム

v4 4π形状計測システムだと計測できる形状の大きさに限界があったので, さらにスケールアップしたシステムを構築しました. カメラ台数は32台,さらにプロジェクタを設置し能動的計測も可能としています. これを用いて,表情変化を含む顔形状のモデル化や手の3次元モデルの作成などを行っています.

4π形状計測システム

4pi system 同期撮影が可能な36台のカメラを全周囲に配置して動物体の3次元形状を計測するシステムを構築しています.多数のカメラを用いるときに生じる計測形状の欠損への対処や,多数のカメラ間の位置関係を正確にキャリブレーションする研究を行っています.

大量カメラの観測情報の相互補完による3次元形状計測

photometric stereo 大量カメラから得られる観測情報に不正確さが含まれているという環境下で,各カメラからの観測情報を元に観測情報の不正確さを相互補完によって解消し,精度良く3 次元形状を計測する理論を研究しています.

多関節物体の形状と運動の同時獲得

articulated object 時系列で得られた視体積から多関節物体の体節形状と各時刻における体節の位置,つまり多関節物体の運動を獲得する問題に取り組んでいます.入力となる時系列視体積に対し尤度が最大となるような体節形状と姿勢をEMアルゴリズムを用いて推定することによりこの問題を解決しています.