著者

和田 俊和

雑誌

情報処理

巻号頁・発行日

vol.60, no.2, pp.104-108, 2019-01-15

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近年のオープンアクセスジャーナルの流れに沿って登場し,増加の一途を辿っている粗悪学術論文誌と粗悪学術会議について,その背景,見分けるためのチェックポイント,具体的な弊害,ブラックリストの必要性,研究者倫理との関連,対策,等について概説した.

著者

松山 隆司 和田 俊和 波部 斉 棚橋 和也

出版者

一般社団法人電子情報通信学会

雑誌

電子情報通信学会論文誌. D-II, 情報・システム, II-パターン処理 (ISSN:09151923)

巻号頁・発行日

vol.84, no.10, pp.2201-2211, 2001-10-01

被引用文献数

81

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背景差分は, 画像中の移動対象を検出する有効な手法として広く利用されている.しかし, 背景差分を行うには, 背景部分での画像の変化が観測されないという前提条件が必要であるため, その適用範囲は限られている.本論文では, 照明変化による背景部分の画像の変化が起きた場合にも適用可能な背景差分による移動対象検出法を提案する.本手法は, 異なった考え方に基づく二つの対象検出法に基づいている.一方は, 照明に不変な特徴を用いて背景画像と観測画像の比較を行う手法である.他方は, 背景差分を行う前に観測画像の照明条件を推定し, 輝度の正規化を行う手法である.これら二つの手法は互いに相補的であり, 最終的に双方の検出結果を統合することで精度の高い検出結果を得ることができる.実験の結果, 実画像に対する本手法の有効性が示された.

著者

和田 俊和

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

情報処理学会研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM) (ISSN:09196072)

巻号頁・発行日

vol.2006, no.93, pp.97-104, 2006-09-08

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本サーベイでは 事例に基づくパターン認識 コンピュータビジョンの研究を 異常検出 識別,非線形写像学習,正則化およびこれらの基礎となる最近傍探索技術 確率密度推定に分け これまでの歴史を振り返り 近年の研究動向を分析する.This paper reviews and serveys example based techniques in the fields of Pattern Recognition and Conputer Ⅵsion , from the viewpoints of anormality detection,classification,non-linear mapping learning,regularization,and basics:nearest neighbor search and non-parametric probability density estimation

著者

吉岡 勇太 和田 俊和

出版者

一般社団法人電子情報通信学会

雑誌

電子情報通信学会技術研究報告. HIP, ヒューマン情報処理 (ISSN:09135685)

巻号頁・発行日

vol.109, no.471, pp.241-246, 2010-03-08

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画像を用いたトラッキングや物体認識,複数画像の張り合わせなどに,SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)などの局所特徴量がよく用いられる.これは,SIFTが照明の変化や回転,拡大・伸縮などに対して比較的安定な特徴を生成するためである.しかし,SIFTの計算量は多いため,現在の汎用CPUではビデオレートで計算をすることはできない.このことは,より高速な計算が可能な局所特徴量SURF(Speed Up Robust Features)でも同様である.本報告では,SURFアルゴリズムを,ソフトウエア的な論理回路合成が可能なFPGA(Filed Programmable Gate Array)上で実装し,データ並列とタスク並列によって,ビデオレートで計算する方法を示す.

著者

香川 椋平 和田 俊和

雑誌

研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM) (ISSN:21888701)

巻号頁・発行日

vol.2016-CVIM-203, no.24, pp.1-6, 2016-08-29

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最近傍探索は,類似画像検索や,BoF 特徴ベクトルの生成,画像間の特徴の対応付けなど,多岐にわたって用いられている.手法としては Hash 型,木探索型,森探索,グラフ探索,など様々な手法があり,問題としては,1- 最近傍探索,k- 最近傍探索,Radius 探索,などがある.近年では格納データの分布の次元が上昇することによって探索速度が低下するという問題を回避するために,近似最近傍探索がよく使われている.これに対し,本稿では,クエリ側の分布を利用した検索の高速化問題を提案する.これを 「学習型最近傍探索問題」 と呼ぶことにする.この分布は逐次与えられるクエリ自身から学習することもできるため,近似最近傍探索と近似のない最近傍探索を並列動作させればオンライン学習もできる.本稿では,その一歩として,クエリに基づいて k-d tree を再構築し,木探索のみで最近傍探索を行う高速化手法を提案する.学習した k-d tree を用いた最近傍探索時間と精度の比較を行い,その活用法を論じる.

著者

谷口 倫一郎 大田友一 美濃導彦 石黒 浩 桑島 茂純 和田 俊和

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

情報処理学会研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM) (ISSN:09196072)

巻号頁・発行日

vol.2002, no.2, pp.85-87, 2002-01-17

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「大量カメラを用いなければ得られない情報とは何か」、「大量カメラを用いたシステムにおいて通信が果たす役割」、「大量カメラを用いたシステムの今後の展望」などのテーマについて各パネラーの意見を述べ、これをもとにして「大量カメラとネットワーク」の今後について展望する。In this panel, we will discuss varieties of topics, e.g.,``What is the intrinsic information obtained only by mass-camera system?'', ``What is the role of `communication' in mass-camera system?'', ``Future systems based on mass-camera''. Through the discussions, we hope to have a vision of the future in this research field.

著者

和田 俊和 野村 圭弘 松山 隆司

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

情報処理学会論文誌 (ISSN:18827764)

巻号頁・発行日

vol.36, no.4, pp.879-891, 1995-04-15

参考文献数

11

被引用文献数

15

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画像の領域分割問題は、明度、色、テクスチャの統計的性質、境界のエッジ強度の極大性など各領域の「属性」に関する性質と、それらが互いに素であり、画像全体を被覆するという領域間の「関係」に関する性質を同時に満足する領域集合を求める問題である。このように、部分の属性と部分間の関係の両者を取り扱わなければならない問題に対しては、各部分を自律的に動作するプロセス(エージェント)によって表現し、それらの相互作用によって解析を行う分散協調処理が適している。本研究では、領域の属性情報と領域間の空間的関係情報の両者を分散協調処理を用いて統合する領域分割法を提案する。本手法では、まず画像中の領域を表す各エージェントが他のエージェントの位置・形状を参照することにより、領域間の関係、すなわち領域の境界位置に関する仮説を生成する。各エージェントは、生成した仮説とボトムアップ解析によって得た領域固有の属性情報を、スネークのエネルギー関数を通じて統合し、エネルギー関数の最適化によって領域形状の変形を行う。さらに、エージェント間で互いに矛盾する仮説が生成された場合、各エージェントは仮説を修正することによって矛盾の解消を行う。以上のように「仮説の生成」、「矛盾する仮説の検証と修正」という機能を持つ分散協調システムによって整合性のある領域分割が行えることを実験によって示す。

著者

北川 洋介 加藤丈和 呉海元 和田 俊和

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

情報処理学会研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM) (ISSN:09196072)

巻号頁・発行日

vol.2005, no.88, pp.17-24, 2005-09-05

被引用文献数

3

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我々は,一枚の入力画像から黒目の輪郭を抽出し,楕円をフィッティングして,その形状に基づいて視線方向を推定する手法を提案している.しかし,まぶたと黒目の境界線と,黒目の輪郭との区別は一般的こ困難である.この問題を解決するために,本論文では,まぶたと黒目の輪郭をもつアイモデルを構築し,それを用いて安定かつ正確に黒目の輪郭を追跡する方法について検討する.瞬きのある場合にも追跡できるようにするためにcondensationを採用し,黒目のエッジの向きと黒目の輝度を考慮した尤度を擾案する.We have proposed an algorithm for stimating the visud direction using iris contours. The iris contours are detacted from an input image and fitted with ellipses. However, it is difficult to detect the iris contours without the boundaries between an eyelid and the iris. In order to solve this problem, we propose an simple eye-model that onsists of the iris contours and the eyelids. This paper describes how to track the iris contours correctly and robustly by using the eye-model. We use Condensation algorithm for tracking stably the iris contours against blinking and propose a likelihood function Insed on directions of iris contours and a brightnas of iris region.

著者

和田 俊和 Toshikazu Wada

雑誌

人工知能学会誌 = Journal of Japanese Society for Artificial Intelligence (ISSN:09128085)

巻号頁・発行日

vol.25, no.6, pp.761-768, 2010-11-01

著者

尾崎 晋作 和田 俊和 前田 俊二 渋谷 久恵

出版者

一般社団法人電子情報通信学会

雑誌

電子情報通信学会技術研究報告. MVE, マルチメディア・仮想環境基礎 (ISSN:09135685)

巻号頁・発行日

vol.110, no.382, pp.211-216, 2011-01-13

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本報告では,プラントに取り付けたセンサの出力(センサ情報)をもとにして,異常やその兆候を検出する手法を提案する.センサ情報に含まれる異常には,1)複数センサの出力値の組み合わせの異常(統計的異常),2)各センサ出力の時間的変化の異常(時系列異常),の2つがあり,これら両方を分析しなければ異常の検出感度を十分高めることができない.また,通常のプラントでは,運転・停止など,センサ情報に急激な変化をもたらす人為的操作を伴うため,これとシステムの異常とを区別する必要がある.我々はすでに,独立成分分析と線形予測とを組み合わせた異常検出法を提案しているが,この手法では人為的操作が起きた時刻を認識しマスキングしているため,操作中に起きた異常は検出できないという問題点があった.本報告では,非線形予測アルゴリズムの一つであるGaussian processesのトレーニングおよび運用方法を工夫することで,統計的異常と時系列異常の両者を統一的に扱いつつ,人為的操作に対する頑健性を持つ異常検出が実現できることを示す.実験では,実際のプラントのデータを解析し,異常および予兆の検出が行えることを示す.

著者

関 真規人 和田 俊和 松山 隆司

雑誌

情報処理学会研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM)

巻号頁・発行日

vol.1993, no.66(1993-CVIM-084), pp.7-14, 1993-07-22

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我々が以前提案したγ?ωHough変換は、通常のρ?θHough変換と比べ次のような優れた特長を持っている。() パラメータ空間を均一に標本化し全画素からの投票を行なっても、パラメータ空間に蓄積される投票度数に偏りが生じない。() 投票軌跡が2本の線分から成る折れ線となり、軌跡の描画やパラメータ空間を用いた直線の幾何学的性質の解析が容易に行なえる。しかし、従来のγ?ωHough変換アルゴリズムでは、1本のディジタル直線に含まれる画素集合からの投票がパラメータ空間中の複数のセル (標本化区間) に分散することがあり、ディジタル直線を構成する画素の数が投票度数として正しく捉えられないという問題点がある。これは、従来のγ?ωHough変換アルゴリズムが、画像空間中に存在する全てのディジタル直線を検出対象としていなかったことに起因する。本研究では、ディジタル直線の幾何学的性質を詳細に解析し、画像空間中に存在する全てのディジタル直線と1対1に対応したセル配置を持つようにγ?ωパラメータ空間を標本化する方法を求めるとともに、そのセル配置に対する妥当な投票方法を明らかにする。本論文で提案するセル配置と投票方法を用いた「高精度γ?ωHough変換アルゴリズム」を用いることにより、任意の方向、位置を持つディジタル直線が安定かつ高精度に検出できる。

著者

和田 俊和 浮田 宗伯 松山 隆司

出版者

一般社団法人電子情報通信学会

雑誌

電子情報通信学会論文誌. D-II, 情報・システム, II-情報処理 (ISSN:09151923)

巻号頁・発行日

vol.81, no.6, pp.1182-1193, 1998-06-25

被引用文献数

62

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視点, 視線方向などのカメラパラメータの制御を行う能動視覚システムでは, 静止3次元シーンを対象にした場合でも, マ カメラパラメータの変更によって観測画像にさまざまな変化が現れる.この変化は, カメラパラメータだけでなくシーンの幾何学的・光学的特性にも依存するため, 能動視覚システムにおいて, テンプレートマッチングや背景差分, フレーム間差分といったシーンの見え方に基づく処理を正確に行うことは困難であると考えられてきた.本論文では, 見え方に基づく処理を正確に行うために, カメラパラメータを変更しても見え方が変化しない能動的画像観測法を提案する.この方法を用いれば, カメラパラメータを変更して撮影した画像を2次元的に変換することにより, 静止シーンの見え方を一定に保つことが可能であり, 固定カメラを用いた場合と同様に, 能動視覚においても見え方に基づく処理を正確に行うことができる.本論文では, 提案手法の原理と, その実現法, および視線制御システムへの応用について述べる.

著者

井上学 和田俊和

雑誌

画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2011)論文集

巻号頁・発行日

vol.2011, pp.1279-1285, 2011-07-20

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位相シフト法は,比較的少数の画像の解析のみで高精度な形状計測を行うことが可能である.しかしながら,投影した格子パターンの位相が何番目の周期に含まれるかを求めないと物体全体の三次元形状の計測を行えない問題がある.本論文では,この問題を離散最適化問題として定式化し,Belief Propagation(信念伝搬)法を用いて解くことにより,位相接続を行う方法を提案する.本手法では,計測物体の絶対的な奥行きではなく,各点の周期を決定することで滑らかな三次元形状を計測することを目的にしている.

著者

和田 俊和

雑誌

情報処理

巻号頁・発行日

vol.46, no.8, pp.912-918, 2005-08-15

著者

大池 洋史 呉 海元 和田 俊和

出版者

一般社団法人電子情報通信学会

雑誌

電子情報通信学会論文誌. D, 情報・システム (ISSN:18804535)

巻号頁・発行日

vol.91, no.9, pp.2418-2421, 2008-09-01

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本論文では,K-means trackerにて,より安定かつ高速に対象を追跡するために,背景に応じた非ターゲットクラスタ中心の数とそれらの配置を適応的に求める方法について述べる.提案手法では,K-means trackerにより求められたサーチエリア楕円の輪郭上の画素を走査し,ターゲット,非ターゲットクラスタ中心までの距離をもとに,追跡に都合のよい非ターゲットクラスタ中心の個数,配置を決定する.これにより,従来のK-means trackerの非ターゲットクラスタ中心の配置方法における問題である,似た特徴をもつ画素の多重選択問題と,ターゲットに近い特徴をもつ背景画素の選択もれの問題を同時に解決できる.従来のK-means trackerとの比較実験により,本手法は追跡を安定かつ,効率的に処理できることを確認した.

著者

松山 隆司 東海 彰吾 杉本 晃宏 和田 俊和 波部 斉 川嶋 宏彰

出版者

京都大学

雑誌

基盤研究(A)

巻号頁・発行日

2001

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3次元ビデオ映像の能動的実時間撮影・圧縮・編集・表示法の開発を目指して、平成13年度〜15年度の3年間の研究により以下の成果を得た。(1)Myrinet高速ネットワークでPC30台を結合し、IEEE1394首振りカメラ25台を持つ能動的実時間3次元ビデオ映像撮影用PCクラスタシステムを開発した。(2)首振りカメラを準視点固定型パン・チルト・ズームカメラとしてモデル化し、高精度にキャリブレーションを行う手法を開発した。(3)3平面視体積交差法およびPCクラスタを用いた並列パイプライン処理システムを開発し、毎秒10フレームを超える処理速度で人体動作の3次元ディジタル化を実現した。(4)より高精度な3次元形状復元、高精細テクスチャマッピングの実現を目指した、人体部位の分散協調的ズームアップ撮影のための多視点カメラワークの最適化法を考案した。(5)視体積交差法で得られた3次元形状の復元精度向上のため、弾性メッシュモデルの動的変形による高精度3次元形状復元アルゴリズムを開発した。(6)対象の観察視点・視線情報を利用した高品質テクスチャマッピングアルゴリズムを考案した。(7)複数のランバーシアン参照球を用いた光環境センシシグ法(複数光源の推定法)を考案した。(8)スケルトン・キューブ(枠のみからなる立方体)を用いたセルフシャドウに基づく光環境センシング法を考案した。(9)3次元ビデオと全方位パノラマ映像を素材として使った3次元ビデオ映像のインタラクティブ編集システムを開発した。(10)正多面体展開図を用いた全方位パノラマビデオ映像の符号化法を開発しMPEG会議へ標準化提案を行った。(11)3次元ビデオ映像の圧縮法を考案しMPEG会議へ標準化提案を行った。

著者

ウ 小軍 圓藤 康平 和田 俊和 松山 隆司

出版者

一般社団法人電子情報通信学会

雑誌

電子情報通信学会技術研究報告. PRMU, パターン認識・メディア理解 (ISSN:09135685)

巻号頁・発行日

vol.100, no.633, pp.9-16, 2001-02-15

被引用文献数

4

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3次元ビデオとは、実世界のダイナミックな視覚的イベントをすべて撮影、記録する究極の映像メディアのことである。すなわち、視覚情報として、時系列に変化する対象の立体的な形と表面属性(色とテクスチャ)を獲得し、記録するメディアである。本論文では、まず実時間3次元形状復元手法として、視体積交差法に基づいた新しい並列アルゴリズムを提案する。この手法では、平面間透視投影を用いて、多視点同時撮影された映像から対象の立体的な形を復元する。われわれはこの手法を超高速ネットワーク(1.28Gbps)に接続された10台のPCからなるPCクラスタシステム上に実装した。このシステムは2cm×2cm×2cmの空間解像度において、約秒10フレームのスピードで身体動作の3次元形状復元に成功している。次に、パン・チルト・ズームカメラを制御し、対象を追跡しながら3次元形状復元を行う機能をシステムに追加した。カメラ制御の遅延によってシステムのスループットは秒1フレームに落ちたが、対象を追跡することで、空間解像度を落とすことなく、広い範囲を動く対象の3次元形状を復元できるようになった。最後に、われわれが開発した対話的編集・表示プログラムのデモを通して、3次元ビデオの魅力を示す。

著者

和田 俊和 中村 恭之 加藤 丈和

出版者

和歌山大学

雑誌

萌芽研究

巻号頁・発行日

2006

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本研究では,単一静止画像からの高解像度画像生成法Hallucinationを高精度化する方法について検討を行なった.昨年度はHallucinationによって生じるブロックノイズの除去方式および最近傍探索アルゴリズムの高速化について検討したが,今年度は最近傍探索アルゴリズムの高速化と全く別方式のHallucinationアルゴリズムの開発を行った.前者に関しては,昨年度提案したPrincipal Component Hashing(PCH)を改良し,Adaptive PCH(APCH)を提案した.これは,PCHでは画像データの分布が正規分布に従うものと仮定していたが,一般の分布では,必ずしも効率の良い探索が行えなかった.これを一般分布に対しても効率が良くなるように,累積ヒストグラムとそれを参照した2分探索木を用いたHash関数を導入した.これにより,任意のデータ分布に対してLSHや従来のPCHよりも効率の良い最近傍探索が行えることを示した.後者については,大量の画像集合から構成した部分空聞を利用して,入力画像の一部から残りの部分を推定する写像計算法について検討を行い,通常の部分空間を用いた写像では入力画像の面積が小さくなると多重共線形性の問題が発生することを明らかにした.さらに,その問題を回避するためにマハラノビス距離を最小化する出力を推定するMaximum Mahalanobis-distance Mapping(M3)を提案し,多重共線形性の問題を回避することができることを示した.さらに,これを画素間引きした画像に適用し,低解像度顔画像から高解像度顔画像が生成できることを示した.

著者

西村 朋己 呉 海元 和田 俊和

出版者

一般社団法人電子情報通信学会

雑誌

電子情報通信学会技術研究報告. MVE, マルチメディア・仮想環境基礎 (ISSN:09135685)

巻号頁・発行日

vol.108, no.328, pp.237-242, 2008-11-20

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制約の無い一般的な画像から対象物体の名称や領域などを認識する一般物体認識は,コンピュータビジョンの究極の課題の1つである.この分野の現在の主流な手法として局所特徴(Bag of Feature or BoF)+認識モデルの構築(pLSA,SVM,…etc)がある.認識精度を向上するために,新しい認識モデルの構築法等が次々と提案されてきている.様々な認識方法で共通して良く用いられる局所特徴の抽出部分では,現在主流として用いられている方法として,ランダムやエッジ、グリッド等を用いた中心点検出+ランダムスケール設定+SIFT特徴量記述といった方法が挙げられる.しかし,この方法では特徴点を中心とした周辺スケールに一致するような保障は無く,認識結果に悪影響があるのではないかと考えられる.そこで本論文では,一般物体認識に適した局所特徴の中心点とそのスケールを探す方法について考察する.共通のデータベースを用いて,提案手法の有効性を確認した.