著者

佐藤 僚太 波部 斉 満上 育久 佐竹 聡 鷲見 和彦 八木 康史

出版者

日本知能情報ファジィ学会

雑誌

知能と情報 (ISSN:13477986)

巻号頁・発行日

vol.28, no.6, pp.920-931, 2016-12-15 (Released:2017-01-20)

参考文献数

15

被引用文献数

4

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公共空間内を往来する歩行者の属性や行動目的などを推定する技術は,施設の利用状況を自動的に観測し,各人物に最適な情報提供を行う情報環境の構築に貢献できる.その際には,どの人物同士が共に行動しているのかを推定し,歩行者をグループとして扱う技術が求められる.歩行者のグループを検出するには,2人の歩行者間の歩行軌跡や注意の向きの関係を手がかりとする手法が多く用いられる.これらの手法は,観測データ全体から特徴量を抽出して識別しており,歩行者グループは常にグループらしい動きをすること前提としている.しかし,実空間での歩行者グループは各個人の興味の対象の違いや障害物を回避する道筋の違いなどから常にグループらしい行動をする訳ではない.これによって,これまでの手法ではグループ検出が困難となる事例が見られる.本研究では,歩行データの時系列分割とマルチプル・インスタンス・ラーニング(MIL)によって,行動中の短時間に存在するグループらしい振る舞いを検出する手法を提案する.提案手法では,歩行データを時系列分割し,各時間区間の特徴量をMILを用いて別々に識別する.MILは教師あり学習の一種であり,複数の要素データの集合であるバッグ内に,少なくとも1つの正の要素データがあるかどうかを識別する.上記の時系列分割によって,時間区間の一部にグループらしい特徴があればそれを検出することができる.実験では,グループ動作を模擬したデータと,実際のショッピングモールで取得したデータを利用し,提案手法の有効性を確認した.

著者

生田 剛一 合澤 直喜 高松 冴有 猪又 憲治 鹿毛 裕史 鷲見 和彦

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. SANE, 宇宙・航行エレクトロニクス (ISSN:09135685)

巻号頁・発行日

vol.110, no.8, pp.31-35, 2010-04-15

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広域侵入監視センサーとして漏洩同軸ケーブルを用いた侵入者検知アルゴリズムを検討した。このセンサーは監視エリアの周囲に設置した漏洩同軸ケーブルを用いて,ターゲットの移動に伴う変動電界を捉え侵入検知を行うものである。また,侵入者の有無のみならず侵入位置を測定することも可能である。しかし,電界変動により侵入者を検知するため、電界変動の強度変化のみでは、雨風などの現象によっても、侵入者と誤検知する類似パターンが出現する。このため、実用的な性能を得るためには、より詳細な特徴量を用い識別を行う必要がある。本研究では、人特有の電界変動パターン特徴に加え、誤検知の主要因である雨風により起こる電界変動パターンの特徴を捉えて識別を行うことにより高い検知率を達成することができた。本発表では、この識別アルゴリズムを紹介するとともに、実機によって得られた実際の計測結果データを用いて行ったアルゴリズム性能評価の結果を示す。

著者

鷲見 和彦

出版者

一般社団法人 映像情報メディア学会

雑誌

映像情報メディア学会誌 (ISSN:13426907)

巻号頁・発行日

vol.60, no.11, pp.1755-1761, 2006-11-01 (Released:2008-11-01)

参考文献数

20

著者

伊東 聖矢 金子 直史 鷲見 和彦

出版者

公益社団法人 精密工学会

雑誌

精密工学会誌 (ISSN:09120289)

巻号頁・発行日

vol.86, no.12, pp.1042-1050, 2020-12-05 (Released:2020-12-05)

参考文献数

35

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Recent learning-based multi-view stereo (MVS) approaches have shown excellent performance. These approaches typically train a deep neural network to estimate dense depth maps from multiple images. However, most of these approaches require large-scale dense depth maps as the supervisory signals during training. This paper proposes a self-supervised learning framework for MVS, which learns to estimate dense depth maps from multiple images without dense depth supervision. Taking an arbitrary number of images as input, we produce sparse depth maps using structure from motion and use it as self-supervision. We apply reconstruction and smoothness losses to regions where there is no sparse depth. For stable training, we introduce a pseudo-depth loss, which is the difference between depth maps estimated by the network with the current and past parameters. Experimental results on multiple datasets demonstrate the effectiveness of our self-supervised learning framework.

著者

中島 利郎 仲嶋 一 鷲見 和彦 的場 修

出版者

The Society of Instrument and Control Engineers

雑誌

計測自動制御学会論文集 (ISSN:04534654)

巻号頁・発行日

vol.46, no.12, pp.746-753, 2010 (Released:2011-12-19)

参考文献数

10

被引用文献数

3 2

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We have developed a road surface condition detection system using near-infrared light, which enables remote measurement. The developed system can detect the difference of road surface conditions as dry, water, ice, and snow.In this case, we focused on the light-absorption characteristics of water. To remove the affect of the thickness of the water layer, we have proposed a measured metrics as absorption ratio at two wavelengths. The absorption spectra were measured by using a water layer of 1mm thickness. The experimental results showed that the absorption peak shifts to longer wavelength when the water state changes into ice state. A ratio of absorption coefficients at 1300nm and 1410nm is constant even when the layer thickness changes from 0.2mm to 0.8mm. This result indicates that the proposed absorption ratio can be used as a criterion to detect the water state or the ice state.We have also proposed a reflected-light separation method by using polarization characteristics of light. There are two reflected light components. One is the reflected light from the water surface and the other is one from the road surface. The reflected light from the water surface keeps the polarization state of the input. However, the polarization state from the road surface becomes random state because of the rough surface. To remove the surface reflection of the water layer, orthogonal polarization detection of input and output pair is effective. This is confirmed by the experiment.We made a prototype of the above-described detection principle and it was tested by the experiment. As a result, the feasibility of determining road surface conditions such as dry, water and ice is confirmed by simultaneous measurement of light-absorption characteristics and reflection characteristics.

著者

羽下 哲司 鷲見 和彦 八木 康史

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.87, no.5, pp.1104-1111, 2004-05-01

参考文献数

6

被引用文献数

23

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木の揺れや,水面の乱反射等の背景変動のある屋外情景から,歩行者を検出する画像処理アルゴリズムを提案する.従来より,人のようにほぼ等速直線運動する対象は時空間的パス内での局所的な動きが強め合い,他の背景変動では弱め合うことに着目して,歩行者のみを検出する手法が提案されている.しかしこのような,時間平均した動きの強さを用いた判定では,移動対象の誤った関連付けや,高コントラスト領域の一時的な動きが平均値を引き上げ,誤報となるケースが見られる.本手法では,動きの特徴量として,時間平均した動きの強さに加えて,空間平均した動きの強さ,時間的な動きの一様性という特徴量を定義し,これら三つの特徴により構成される特徴空間で歩行者と他の背景変動とを識別する.実画像による評価で,提案手法は時間平均した動きの強さにのみ着目した従来手法に比べて誤検出率,未検出率ともに約1/3に低減できることを確認した.更に提案手法をオンラインで実現するシステム構築し,実環境で2週間にわたる評価試験を行った結果,失報率1%未満,誤報発生1日平均3件以下の性能を得ることができた.

著者

林 健太郎 橋本 学 鷲見 和彦

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.8, pp.1762-1771, 2001-08-01

被引用文献数

19

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本論文では照明変化の多い半屋外環境下で,着座した人物の顔方向を単眼視により推定するために,顔上の特徴点を追跡する手法を提案する.本追跡手法では分離度フィルタ及び更新型テンプレートマッチの両方を用いて,それらのマッチ位置を重み付け統合する.この重み付けパラメータを適切に設定することにより頑健で高精度な追跡を実現できることを示す.更に,本追跡手法を用いて顔上の目と鼻の位置を追跡し,顔の3次元方向を推定するリアルタイムシステムの構成を示す.本システムを用いて正面から50度以上の横向き顔を検出した結果,87%の検出率を達成した.

著者

鷲見 和彦 橋本 学 泉井 良夫

雑誌

全国大会講演論文集

巻号頁・発行日

vol.47, pp.129-130, 1993-09-27

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画像による点検・検査・分類などに応用できるクラス分け手法を開発した.このクラス分け手法は多重解像度ラプラシアンガウシアンで処理した入力画像を正負に対称な閥値で処理して得られる3値画像を中間表現として用い,3値画像の局所的な特徴を自己相関に基づくテンプレートで抽出し,その発生頻度をGRBFクラスタリングヘの入力ベクトルとしたものである.3値輪郭の表現が多階調のシーンを表現する能力が高いことと,従来の2値画像処理で用いられてきた認識手法を拡張して応用できることは文献[1][2]で紹介した.この時点でのアルゴリズムは,文献[3]に記載された2値画像に対する局所自己相関に基づくマスク型特徴抽出および特徴のヒストグラムを入力とする重回帰分析による線形判別を3値画像に適用できるように拡張したものであった.そのため局所特徴ヒストグラムの特徴空間が線形分離可能な事例にしか適用できなかった.我々は特徴空間を非線形にクラス分けする手法としてGRBF(Generalized Radial Basis Function)を応用したクラスタリングを導入し,認識能力の向上を計った.GRBFの画像の認識への応用に関しては文献[4]ですでに紹介されているが,我々は最近傍のGRBFのみを考慮することで簡略化を計っている.