白川 嵩大, Diego Thomas, 川崎 洋, "実在しない顔画像とその表情アニメーション生成のためのGANと微分可能レンダラーによる３Ｄ及びNeRFモデル生成"

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くもりガラスの背面の形状やテクスチャの情報を取得する

岩口 尭史1,a) 久保 尋之2 川崎 洋, 微分可能レンダリングによるコースティクス画像からの鏡面反射物体の形状復元

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Sayo Akihiko, Onizuka Hayato, Thomas Diego, Nakashima Yuta, Kawasaki Hirosh, Ikeuchi Katsushi

Kazuto Ichimaru, Ryo Furukawa and Hiroshi Kawasaki
"Underwater dense dynamic shape reconstruction using Multi-scale CNN"
The 14th Joint Workshop on Machine Perception and Robotics, 8pages, 10.2018

Ryo Furukawa, Masaki Mizomori, Shinsaku Hiura, Shiro Oka, Shinji Tanaka, Hiroshi Kawasaki
"Wide-area shape reconstruction by 3D endoscopic system based on CNN decoding, shape registration and fusion"
The 5th International Workshop on Computer Assisted Robotics Endoscopy (CARE 2018) in conjunction with MICCAI 2018, 12pages, 9.2018

Akihiko Sayo, Ryosuke Kimura, Fabian Lorenzo Dayrit, Yuta Nakashima, Hiroshi Kawasaki, Ambrosio Blanco, Katsushi Ikeuchi
"Synthesis of human shape in loose cloth using eigen-deformation"
第21回画像の認識・理解シンポジウム, OS5-S3, 4pages, 8.2018

三鴨道弘, 川崎洋
"物体表面上の熱伝播と画像データベースを基にした時間経過により成長する水滴形状表現"
Visual Computing (VC)シンポジウム2018, 6pages, 6.2018

平尾勇人, 日浦慎作, 古川亮, 川崎洋
"複数投影パターンの重ね合わせにより複数深度に異なる情報を提示するためのパターン最適化手法"

記述言語：英語  

DOI： 10.1007/s11263-023-01897-5

Web of Science

記述言語：英語   出版者・発行元：(一社)日本核医学会  

記述言語：英語  

記述言語：英語  

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記述言語：日本語   出版者・発行元：一般社団法人 人工知能学会  

<p>符号化開口は，通常は円形であるカメラの絞り部分の形状を，2次元の複雑なパターンに置き換える技術である．本研究は，符号化開口の用途拡大を目的とする．符号化開口技術は，タスクに応じて開口形状を設計する必要があり，ボケ除去や深度推定等を可能とする特徴を持つ．本研究では，情報秘匿用の符号化開口の設計方式を提案する．提案する手法は，情報秘匿に適した開口形状およびカバー画像に付与する摂動パターンを，多目的遺伝的アルゴリズムにより同時に設計する．秘匿情報が含まれた画像をランダムドットのように見えるカバー画像で隠し，摂動付与と逆畳み込みを行うことで，合焦距離における秘匿情報の被視認性を最小化する．これにより，焦点距離外にある撮影距離において，特定の開口（鍵開口）を用いて秘匿化画像を撮影したときにのみ秘匿情報が復号可能となる．また，鍵開口以外の開口では復号精度を最小化する．実験により，合焦距離において秘匿情報の視認が困難な秘匿化画像と，合焦範囲外の特定の距離において秘匿情報を復号可能な符号化開口の設計が可能であることを確認した．</p>

DOI： 10.11517/pjsai.jsai2024.0_4i3gs704

CiNii Research

記述言語：英語   出版者・発行元：Academic Radiology  

Rationale and Objectives: This study investigated the use of deep learning-generated virtual positron emission tomography (PET)-like gated single-photon emission tomography (SPECTVP) for assessing myocardial strain, overcoming limitations of conventional SPECT. Materials and Methods: SPECT-to-PET translation models for short-axis, horizontal, and vertical long-axis planes were trained using image pairs from the same patients in stress (720 image pairs from 18 patients) and resting states (920 image pairs from 23 patients). Patients without ejection-fraction changes during SPECT and PET were selected for training. We independently analyzed circumferential strains from short-axis-gated SPECT, PET, and model-generated SPECTVP images using a feature-tracking algorithm. Longitudinal strains were similarly measured from horizontal and vertical long-axis images. Intraclass correlation coefficients (ICCs) were calculated with two-way random single-measure SPECT and SPECTVP (PET). ICCs (95% confidence intervals) were defined as excellent (≥ 0.75), good (0.60–0.74), moderate (0.40–0.59), or poor (≤ 0.39). Results: Moderate ICCs were observed for SPECT-derived stressed circumferential strains (0.56 [0.41–0.69]). Excellent ICCs were observed for SPECTVP-derived stressed circumferential strains (0.78 [0.68–0.85]). Excellent ICCs of stressed longitudinal strains from horizontal and vertical long axes, derived from SPECT and SPECTVP, were observed (0.83 [0.73–0.90], 0.91 [0.85–0.94]). Conclusion: Deep-learning SPECT-to-PET transformation improves circumferential strain measurement accuracy using standard-gated SPECT. Furthermore, the possibility of applying longitudinal strain measurements via both PET and SPECTVP was demonstrated. This study provides preliminary evidence that SPECTVP obtained from standard-gated SPECT with postprocessing potentially adds clinical value through PET-equivalent myocardial strain analysis without increasing the patient burden.

DOI： 10.1016/j.acra.2024.06.047

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：Proceedings - 2024 International Conference on 3D Vision, 3DV 2024  

We introduce a novel depth estimation technique for multi-frame structured light setups using neural implicit representations of 3D space. Our approach employs a neural signed distance field (SDF), trained through self-supervised differentiable rendering. Unlike passive vision, where joint estimation of radiance and geometry fields is necessary, we capitalize on known radiance fields from projected patterns in structured light systems. This enables isolated optimization of the geometry field, ensuring convergence and network efficacy with fixed device positioning. To enhance geometric fidelity, we incorporate an additional color loss based on object surfaces during training. Real-world experiments demonstrate our method's superiority in geometric performance for few-shot scenarios, while achieving comparable results with increased pattern availability.

DOI： 10.1109/3DV62453.2024.00040

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/3dim/3dv2024.html#QiaoKZ24

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：Proceedings - 2024 International Conference on 3D Vision, 3DV 2024  

3D-shape reconstruction in extreme environments, such as low illumination or scattering condition, has been an open problem and intensively researched. Active stereo is one of potential solution for such environments for its robustness and high accuracy. However, active stereo systems usually consist of specialized system configurations with complicated algorithms, which narrow their application. In this paper, we propose Neural Signed Distance Field for active stereo systems to enable implicit correspondence search and triangulation in generalized Structured Light. With our technique, textureless or equivalent surfaces by low light condition are successfully reconstructed even with a small number of captured images. Experiments were conducted to confirm that the proposed method could achieve state-of-the-art reconstruction quality under such severe condition. We also demonstrated that the proposed method worked in an underwater scenario.

DOI： 10.1109/3DV62453.2024.00014

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/3dim/3dv2024.html#IchimaruITIK24

記述言語：英語   出版者・発行元：Annals of Nuclear Medicine  

Objective: Deep learning approaches have attracted attention for improving the scoring accuracy in computed tomography-less single photon emission computed tomography (SPECT). In this study, we proposed a novel deep learning approach referring to positron emission tomography (PET). The aims of this study were to analyze the agreement of representative voxel values and perfusion scores of SPECT-to-PET translation model-generated SPECT (SPECTSPT) against PET in 17 segments according to the American Heart Association (AHA). Methods: This retrospective study evaluated the patient-to-patient stress, resting SPECT, and PET datasets of 71 patients. The SPECTSPT generation model was trained (stress: 979 image pairs, rest: 987 image pairs) and validated (stress: 421 image pairs, rest: 425 image pairs) using 31 cases of SPECT and PET image pairs using an image-to-image translation network. Forty of 71 cases of left ventricular base-to-apex short-axis images were translated to SPECTSPT in the stress and resting state (stress: 1830 images, rest: 1856 images). Representative voxel values of SPECT and SPECTSPT in the 17 AHA segments against PET were compared. The stress, resting, and difference scores of 40 cases of SPECT and SPECTSPT were also compared in each of the 17 segments. Results: For AHA 17-segment-wise analysis, stressed SPECT but not SPECTSPT voxel values showed significant error from PET at basal anterior regions (segments #1, #6), and at mid inferoseptal regions (segments #8, #9, and #10). SPECT, but not SPECTSPT, voxel values at resting state showed significant error at basal anterior regions (segments #1, #2, and #6), and at mid inferior regions (segments #8, #9, and #11). Significant SPECT overscoring was observed against PET in basal-to-apical inferior regions (segments #4, #10, and #15) during stress. No significant overscoring was observed in SPECTSPT at stress, and only moderate over and underscoring in the basal inferior region (segment #4) was found in the resting and difference states. Conclusions: Our PET-supervised deep learning model is a new approach to correct well-known inferior wall attenuation in SPECT myocardial perfusion imaging. As standalone SPECT systems are used worldwide, the SPECTSPT generation model may be applied as a low-cost and practical clinical tool that provides powerful auxiliary information for the diagnosis of myocardial blood flow.

DOI： 10.1007/s12149-023-01889-y

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：Healthcare Technology Letters  

Reconstructing 3D shapes from images are becoming popular, but such methods usually estimate relative depth maps with ambiguous scales. A method for reconstructing a scale-preserving 3D shape from monocular endoscope image sequences through training an absolute depth prediction network is proposed. First, a dataset of synchronized sequences of RGB images and depth maps is created using an endoscope simulator. Then, a supervised depth prediction network is trained that estimates a depth map from a RGB image minimizing the loss compared to the ground-truth depth map. The predicted depth map sequence is aligned to reconstruct a 3D shape. Finally, the proposed method is applied to a real endoscope image sequence.

DOI： 10.1049/htl2.12064

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

水中において撮影された画像の画質を深層学習により教師なしで改善する手法を提案する。

DOI： 10.48550/arXiv.2309.03445

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/mm/mm2023.html#TangKI23

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

DOI： 10.48550/arXiv.2310.08934

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：一般社団法人 電子情報通信学会  

This paper proposes a novel application of coded apertures (CAs) for visual information hiding. CA is one of the representative computational photography techniques, in which a patterned mask is attached to a camera as an alternative to a conventional circular aperture. With image processing in the post-processing phase, various functions such as omnifocal image capturing and depth estimation can be performed. In general, a watermark embedded as high-frequency components is difficult to extract if captured outside the focal length, and defocus blur occurs. Installation of a CA into the camera is a simple solution to mitigate the difficulty, and several attempts are conducted to make a better design for stable extraction. On the contrary, our motivation is to design a specific CA as well as an information hiding scheme; the secret information can only be decoded if an image with hidden information is captured with the key aperture at a certain distance outside the focus range. The proposed technique designs the key aperture patterns and information hiding scheme through evolutionary multi-objective optimization so as to minimize the decryption error of a hidden image when using the key aperture while minimizing the accuracy when using other apertures. During the optimization process, solution candidates, i.e., key aperture patterns and information hiding schemes, are evaluated on actual devices to account for disturbances that cannot be considered in optical simulations. Experimental results have shown that decoding can be performed with the designed key aperture and similar ones, that decrypted image quality deteriorates as the similarity between the key and the aperture used for decryption decreases, and that the proposed information hiding technique works on actual devices.

DOI： 10.1587/transinf.2023MUP0003

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記述言語：英語  

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：Proceedings of the ACM on Computer Graphics and Interactive Techniques  

Recent increase of remote-work, online meeting and tele-operation task makes people find that gesture for avatars and communication robots is more important than we have thought. It is one of the key factors to achieve smooth and natural communication between humans and AI systems and has been intensively researched. Current gesture generation methods are mostly based on deep neural network using text, audio and other information as the input, however, they generate gestures mainly based on audio, which is called a beat gesture. Although the ratio of the beat gesture is more than 70% of actual human gestures, content based gestures sometimes play an important role to make avatars more realistic and human-like. In this paper, we propose a attention-based contrastive learning for text-to-gesture (ACT2G), where generated gestures represent content of the text by estimating attention weight for each word from the input text. In the method, since text and gesture features calculated by the attention weight are mapped to the same latent space by contrastive learning, once text is given as input, the network outputs a feature vector which can be used to generate gestures related to the content. User study confirmed that the gestures generated by ACT2G were better than existing methods. In addition, it was demonstrated that wide variation of gestures were generated from the same text by changing attention weights by creators.

DOI： 10.1145/3606940

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)  

We propose a two-step human body animation technique that generates pose-dependent detailed deformations in real-time on standard animation pipeline. In order to accomplish real-time animation, we utilize the template-based approach and represent pose-dependent deformations using 2D displacement maps. In order to generalize to totally new motions, we employ a two-step strategy: 1) the first step aligns the topology of the Skinned Multi-Person Linear Model (SMPL) [25] model to our proposed template model. 2) the second step models detailed clothes and muscles deformation for the specific motion. Our experimental results show that our proposed method can animate an avatar up to 30 times faster than baselines while keeping similar or even better level of details.

DOI： 10.1007/978-3-031-50072-5_39

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/cgi/cgi2023-2.html#KitamuraIKT23

記述言語：英語  

記述言語：英語  

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記述言語：英語   出版者・発行元：The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers  

Active stereo technique using single pattern projection, a.k.a. one-shot 3D scan, have drawn a wide attention from industry, medical purposes, etc. One severe drawback of one-shot 3D scan is sparse reconstruction. In addition, since spatial pattern becomes complicated for the purpose of efficient embedding, it is easily affected by noise, which results in unstable decoding. To solve the problems, we propose a pixel-wise interpolation technique for one-shot scan, which is applicable to any types of static pattern if the pattern is regular and periodic. This is achieved by U-net which is pretrained by CG with efficient data augmentation algorithm. In the paper, to further overcome the decoding instability, we propose a robust correspondence finding algorithm based on Markov random field (MRF) optimization. We also propose a shape refinement algorithm based on b-spline and Gaussian kernel interpolation using explicitly detected laser curves. Experiments are conducted to show the effectiveness of the proposed method using real data with strong noises and textures.

DOI： 10.34385/proc.78.p2-19

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering: Imaging and Visualization  

3D measurement of inside human body becomes important and several techniques have been proposed. Among them, ultra-small pattern projector with off-the-shelf endoscope is promising because of stability, accuracy and cost-effectiveness. One drawback of the system is that since 3D shape is reconstructed for each frame while endoscope head is moving, they are not registered. In addition, shapes are distorted independently, since the position of the projector cannot be fixed to the head. In this paper, we propose a novel bundle adjust (BA) algorithm to solve both distortion and shape registration problems for a 3D endoscope system based on pattern projection. By using the proposed method, multiple measurements that potentially have scale inconsistencies and shape distortions are registered, with simultaneous correction of inter-frame inconsistencies. The effectiveness of the technique is proved for measurements of concave shapes made of clay, phantom models, and a real stomach of a pig.

DOI： 10.1080/21681163.2022.2155578

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

DOI： 10.48550/arXiv.2309.14824

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/mva/mva2023.html#HaradaMFSK23

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：Proceedings of the Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society, EMBS  

The use of 3D measurement in endoscopic images offers practicality in cancer diagnosis, computer-assisted interventions, and making annotations for machine learning training data. An effective approach is the implementation of an active stereo system, using a micro-sized pattern projector and an endoscope camera, which has been intensively developed. One open problem for such a system is the necessity of strict and complex calibration of the projector-camera system to precisely recover the shapes. Moreover, since the head of an endoscope should have enough elasticity to avoid harming target objects, the positions of the pattern projector cannot be tightly fixed to the head, resulting in limited accuracy. A straightforward approach to the problem is applying auto-calibration. However, it requires special markers in the pattern or a highly accurate initial position for stable calibration, which is impractical for real operation. In the paper, we propose a novel auto-calibration method based on differential rendering techniques, which are recently proposed and drawing wide attention. To apply the method to an endoscopic system, where a diffractive optical element (DOE) is used, we propose a technique to simultaneously estimate the focal length of the DOE as well as the extrinsic parameters between a projector and a camera. We also propose a multi-frame optimization algorithm to jointly optimize the intrinsic and extrinsic parameters, relative pose between frames, and the entire shape.Clinical relevance - One-shot endoscopic measurement of depth information is a practical solution for cancer diagnosis, computer-assisted interventions, and making annotations for machine learning training data.

DOI： 10.1109/EMBC40787.2023.10340381

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/embc/embc2023.html#0001SOTK23

記述言語：英語  

DOI： DOI: 10.1109/WACV56688.2023.00039

出版者・発行元：MM 2023 - Proceedings of the 31st ACM International Conference on Multimedia  

In this paper, we present an approach to image enhancement with diffusion model in underwater scenes. Our method adapts conditional denoising diffusion probabilistic models to generate the corresponding enhanced images by using the underwater images and the Gaussian noise as the inputs. Additionally, in order to improve the efficiency of the reverse process in the diffusion model, we adopt two different ways. We firstly propose a lightweight transformer-based denoising network, which can effectively promote the time of network forward per iteration. On the other hand, we introduce a skip sampling strategy to reduce the number of iterations. Besides, based on the skip sampling strategy, we propose two different non-uniform sampling methods for the sequence of the time step, namely piecewise sampling and searching with the evolutionary algorithm. Both of them are effective and can further improve performance by using the same steps against the previous uniform sampling. In the end, we conduct a relative evaluation of the widely used underwater enhancement datasets between the recent state-of-the-art methods and the proposed approach. The experimental results prove that our approach can achieve both competitive performance and high efficiency. Our code is available at https://github.com/piggy2009/DM-underwater.

DOI： 10.1145/3581783.3612378

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：Proceedings - 2023 IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision, WACV 2023  

Photometric stereo (PS) is a major technique to recover surface normal for each pixel. However, since it assumes Lambertian surface and directional light to estimate the value, a large number of images are usually required to avoid the effects of outliers and noise. In this paper, we propose a technique to reduce the number of images by using distributed light sources, where the patterns are optimized by a deep neural network (DNN). In addition, to efficiently realize the distributed light, we use an optical diffuser with a video projector, where the diffuser is illuminated by the projector from behind, the illuminated area on the diffuser works as if an arbitrary-shaped area light. To estimate the surface normal using the distributed light source, we propose a near-light photometric stereo (NLPS) using DNN. Since optimization of the pattern of distributed light is achieved by a differentiable renderer, it is connected with NLPS network, achieving end-to-end learning. The experiments are conducted to show the successful estimation of the surface normal by our method from a small number of images.

DOI： 10.1109/WACV56688.2023.00039

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/wacv/wacv2023.html#IwaguchiK23

出版者・発行元：IEEE International Conference on Intelligent Robots and Systems  

In recent years, deep neural networks have shown remarkable progress in dense disparity estimation from dynamic scenes in monocular structured light systems. However, their performance significantly drops when applied in unseen environments. To address this issue, self-supervised online adaptation has been proposed as a solution to bridge this performance gap. Unlike traditional fine-tuning processes, online adaptation performs test-time optimization to adapt networks to new domains. Therefore, achieving fast convergence during the adaptation process is critical for attaining satisfactory accuracy. In this paper, we propose an unsupervised loss function based on long sequential inputs. It ensures better gradient directions and faster convergence. Our loss function is designed using a multi-frame pattern flow, which comprises a set of sparse trajectories of the projected pattern along the sequence. We estimate the sparse pseudo ground truth with a confidence mask using a filter-based method, which guides the online adaptation process. Our proposed framework significantly improves the online adaptation speed and achieves superior performance on unseen data. The code is available on https://github.com/CodePointer/TIDENet.

DOI： 10.1109/IROS55552.2023.10342000

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出版者・発行元：Proceedings of MVA 2023 - 18th International Conference on Machine Vision and Applications  

Active stereo technique using single pattern projection, a.k.a. one-shot 3D scan, have drawn a wide attention from industry, medical purposes, etc. One severe drawback of one-shot 3D scan is sparse reconstruction. In addition, since spatial pattern becomes complicated for the purpose of efficient embedding, it is easily affected by noise, which results in unstable decoding. To solve the problems, we propose a pixel-wise interpolation technique for one-shot scan, which is applicable to any types of static pattern if the pattern is regular and periodic. This is achieved by U-net which is pre-trained by CG with efficient data augmentation algorithm. In the paper, to further overcome the decoding instability, we propose a robust correspondence finding algorithm based on Markov random field (MRF) optimization. We also propose a shape refinement algorithm based on b-spline and Gaussian kernel interpolation using explicitly detected laser curves. Experiments are conducted to show the effectiveness of the proposed method using real data with strong noises and textures.

DOI： 10.23919/MVA57639.2023.10215780

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)  

Deep neural architecture plays an important role in underwater image enhancement in recent years. Although most approaches have successfully introduced different structures (e.g., U-Net, generative adversarial network (GAN) and attention mechanisms) and designed individual neural networks for this task, these networks usually rely on the designer’s knowledge, experience and intensive trials for validation. In this paper, we employ Neural Architecture Search (NAS) to automatically search the optimal U-Net architecture for underwater image enhancement, so that we can easily obtain an effective and lightweight deep network. Besides, to enhance the representation capability of the neural network, we propose a new search space including diverse operators, which is not limited to common operators, such as convolution or identity, but also transformers in our search space. Further, we apply the NAS mechanism to the transformer and propose a selectable transformer structure. In our transformer, the multi-head self-attention module is regarded as an optional unit and different self-attention modules can be used to replace the original one, thus deriving different transformer structures. This modification is able to further expand the search space and boost the learning capability of the deep model. The experiments on widely used underwater datasets are conducted to show the effectiveness of the proposed method. The code is released at https://github.com/piggy2009/autoEnhancer.

DOI： 10.1007/978-3-031-26313-2_8

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/accv/accv2022-3.html#TangIKSF22

記述言語：英語  

DOI： DOI: 10.1080/21681163.2022.2155578

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：Proceedings - International Conference on Image Processing, ICIP  

There are various demands for underwater 3D reconstruction, however, since most active stereo 3D reconstruction methods focus on the air environment, it is difficult to directly apply them to underwater due to the several critical reasons, such as refraction, water flow and severe attenuation. Typically, calibration-markers or laser-lines are strongly blurred and saturated by attenuation, which makes difficult to recover shape in the water. Another problem is that it is difficult to keep cameras, projectors and objects static in the water because of strong water flow, which prevents accurate calibration. In this paper, we propose a method to solve those problems by novel algorithm using deep neural network (DNN), epipolar constraint and specially designed devices. We also built a real system and tested it in the water, e.g., pool and sea. Experimental results confirmed the effectiveness of the proposed method. We also demonstrated real 3D scan in the sea.

DOI： 10.1109/ICIP46576.2022.9897733

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/icip/icip2022.html#WangIK22

記述言語：英語  

DOI： DOI: 10.1109/IROS47612.2022.9982280

記述言語：英語  

DOI： DOI: 10.1109/IROS47612.2022.9981734

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：富士技術出版株式会社  

The acquisition of micro-vibrations is important for analyzing machinery. In the present study, we propose a method for measuring and visualizing the three-dimensional (3D) displacements of such microvibrations, especially in the case of sound waves propagating through space. The proposed method uses the speckle patterns of coherent light to measure the minute displacements. Speckle patterns are useful for detecting extremely small displacements owing to their sensitivity to the pose of the object. However, it is impossible to measure the displacement at each position because the pattern changes nonlinearly with respect to large depth changes. Therefore, a method of nonlinear low-dimensional embedding of the speckle pattern is proposed to analyze the displacements and extended to measure micro-displacements in a 3D space. We divided the 3D space into multiple slices and synchronously captured each speckle pattern. The displacements in the entire 3D space were simultaneously recovered by optimizing the embedded vectors, which were consistent in a 3D lattice. The propagation of sound waves in the 3D space was visualized using the volume-rendering technique. The experiments confirmed that the proposed method correctly measured the displacements by comparing them with the ground truth captured by microphones. We also visualized the wavefront of the sound wave propagating through space.

DOI： 10.20965/jrm.2022.p1024

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記述言語：英語  

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記述言語：英語  

DOI： DOI: 10.1109/ICPR56361.2022.9956128

記述言語：英語  

DOI： DOI: 10.1109/ICPR56361.2022.9956528

記述言語：日本語  

記述言語：英語  

記述言語：英語  

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：Proceedings of the Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society, EMBS  

In recent years, augmented reality (AR) technologies have been widespread for supporting various kinds of tasks, by superimposing useful information on the users' view of the real environments. In endoscopic diagnosis, AR systems can be helpful as an aid in presenting information to endoscopists who have their hands full. In this paper, we propose a system that can superimpose shapes, which are reconstructed from an endoscope image, onto the field of view. The feature of the proposed system is that it reconstructs 3D shapes from the images captured by the endoscope and superimposes them onto the real views. As a result, the superimposed view allows the doctor to keep operating the endoscope while observing the patient's internal body with additional information. The proposed system is composed of the reconstruction module and the display module. The reconstruction module is for acquiring 3D shapes based on an active stereo method. In particular, we propose a novel projection pattern that can reconstruct wide areas of the endoscopic view. The display module shows the 3D shape obtained by the reconstructed module, superimposing on the field of view. In the experiments, we show that it is possible to perform a wide range of dense 3D reconstructions using the new projection patterns. In addition, we confirmed the usefulness of the AR system by interviewing medical doctors.

DOI： 10.1109/EMBC48229.2022.9871060

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記述言語：英語   出版者・発行元：東京大学生産技術研究所  

<p>交通事故回避のためには，急ブレーキなどの異常運転行動の検出・予測が重要である．本研究では，急ブレーキの検出・予測の前段階として，ドライブレコーダより得られる車間距離および各種のプローブデータ（位置，日時，速度など）に基づいて，データマイニングの手法により急ブレーキの発生要因を分析する．車間距離情報の取得には，従来，LiDAR のような高性能センサーが使われているが，一般に高価であり普及が進んでいないことから，本研究では，単眼カメラのドライブレコーダで撮影した動画を直接に用いて，ビジュアルオドメトリにより車間距離を推定する．これらの情報と，勾配ブースティング決定木（GBDT） を利用し，急ブレーキ識別モデルの構築を行った．実験の結果，車間距離を用いたモデルが，用いないモデルに比べて識別性能を向上させることを確認した．</p>

DOI： 10.11188/seisankenkyu.74.129

CiNii Research

掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：Proceedings - International Conference on Pattern Recognition  

High-precision three-dimensional scanning systems have been intensively researched and developed. Recently, for acquisition of large scale scene with high density, simultaneous localisation and mapping (SLAM) technique is preferred because of its simplicity; a single sensor that is moved around freely during 3D scanning. However, to integrate multiple scans, captured data as well as position of each sensor must be highly accurate, making these systems difficult to use in environments not accessible by humans, such as underwater, internal body, or outer space. In this paper, we propose a new, flexible system with multiple line lasers that reconstructs dense and accurate 3D scenes. The advantages of our proposed system are (1) no need of synchronization nor precalibration between lasers and a camera, and (2) the system can reconstruct 3D scenes in extreme conditions, such as underwater. We propose a new self-calibration method leveraging coplanarity and Epipolar constraints is proposed. We also propose a new bundle adjustment (BA) technique that is tailored to the system for a dense integration of multiple line laser scans. Experimental evaluation in both air and underwater environments confirms the advantages of the proposed method.

DOI： 10.1109/ICPR56361.2022.9956128

Web of Science

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/icpr/icpr2022.html#NagamatsuIITTK22

掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

DOI： 10.48550/arXiv.2210.02038

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掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：IEEE International Conference on Intelligent Robots and Systems  

Visual SLAM systems targeting static scenes have been developed with satisfactory accuracy and robustness. Dynamic 3D object tracking has then become a significant capability in visual SLAM with the requirement of under-standing dynamic surroundings in various scenarios including autonomous driving, augmented and virtual reality. However, performing dynamic SLAM solely with monocular images remains a challenging problem due to the difficulty of asso-ciating dynamic features and estimating their positions. In this paper, we present MOTSLAM, a dynamic visual SLAM system with the monocular configuration that tracks both poses and bounding boxes of dynamic objects. MOTSLAM first performs multiple object tracking (MOT) with associated both 2D and 3D bounding box detection to create initial 3D objects. Then, neural-network-based monocular depth estimation is applied to fetch the depth of dynamic features. Finally, camera poses, object poses, and both static, as well as dynamic map points, are jointly optimized using a novel bundle adjustment. Our experiments on the KITTI dataset demonstrate that our system has reached best performance on both camera ego-motion and object tracking on monocular dynamic SLAM.

DOI： 10.1109/IROS47612.2022.9982280

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/iros/iros2022.html#ZhangUOK22

CiNii Research

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：IEEE International Conference on Intelligent Robots and Systems  

Body language such as conversational gesture is a powerful way to ease communication. Conversational gestures do not only make a speech more lively but also contain semantic meaning that helps to stress important information in the discussion. In the field of robotics, giving conversational agents (humanoid robots or virtual avatars) the ability to properly use gestures is critical, yet remain a task of extraordinary difficulty. This is because given only a text as input, there are many possibilities and ambiguities to generate an appropriate gesture. Different to previous works we propose a new method that explicitly takes into account the gesture types to reduce these ambiguities and generate human-like conversational gestures. Key to our proposed system is a new gesture database built on the TED dataset that allows us to map a word to one of three types of gestures: 'Imagistic' gestures, which express the content of the speech, 'Beat' gestures, which emphasize words, and 'No gestures.' We propose a system that first maps the words in the input text to their corresponding gesture type, generate type-specific gestures and combine the generated gestures into one final smooth gesture. In our comparative experiments, the effectiveness of the proposed method was confirmed in user studies for both avatar and humanoid robot.

DOI： 10.1109/IROS47612.2022.9981734

Web of Science

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/iros/iros2022.html#TeshimaWTNKI22

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：Proceedings - International Conference on Pattern Recognition  

We propose a technique to estimate a high-resolution depth image from a sparse depth image captured by depth camera and a high-resolution shading image obtained by a RGB camera using deep neural network (DNN). In our technique, the network model is pretrained by synthetic images which are generated by rendering high-frequency shapes created by arithmetic model, such as sinusoidal wave of wide variation of parameters. Although the preparation of an appropriate synthetic dataset is critical for such tasks, it is not trivial to find a compact and optimal distribution of shape parameters. In this paper, we propose an auto augmentation technique to optimize hyperparameters for shapes achieving minimum number for training DNN. The proposed augmentation network directly optimizes the hyperparameters of a 3D scene including parameters of procedural shapes and their positions by gradient descent algorithm via a differentiable rendering technique. Unlike previous data augmentation techniques which only have basic image processing methods, such as affine and color transformations, the proposed method can generate optimal training dataset by changing the 3D shape and its position by using a differentiable renderer. In our experiments, we confirmed that our method improved the accuracy of high-resolution depth estimation as well as efficiency of training the network.

DOI： 10.1109/ICPR56361.2022.9956528

Web of Science

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/icpr/icpr2022.html#TokiedaIK22

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）  

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）  

DOI： 10.1109/IV47402.2020.9304730

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）  

DOI： 10.1109/EMBC44109.2020.9176417

その他リンク： https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9176417

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）  

DOI： 10.1109/EMBC44109.2020.9176065

その他リンク： https://ieeexplore.ieee.org/document/9176065

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）  

DOI： 10.1109/ICIP40778.2020.9191297

記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）  

記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）  

記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）  

記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）  

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）  

Phase Maskを用いたパターン投影シーンで、キャリブレーション不要な3次元推定を実現

DOI： 10.1007/978-3-030-58583-9_19

その他リンク： http://imagesci.ece.cmu.edu/files/paper/2020/FreeCam3D_ECCV20.pdf

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）  

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）  

その他リンク： https://openaccess.thecvf.com/content/ACCV2020/papers/Sagawa_Dense_Pixel-wise_Micro-motion_Estimation_of_Object_Surface_by_using_Low_ACCV_2020_paper.pdf

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

DOI： 10.1007/s13177-020-00243-0

その他リンク： http://link.springer.com/article/10.1007/s13177-020-00243-0

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）  

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）  

記述言語：日本語  

記述言語：英語  

記述言語：英語  

DOI： 10.1007/s13177-019-00219-9

記述言語：英語  

記述言語：英語  

DOI： 10.1007/978-3-030-34879-3_18

記述言語：英語  

DOI： 10.1049/htl.2019.0070

記述言語：英語  

DOI： 10.1007/978-981-13-7434-0_12

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

Learning-based active 3D measurement technique using light field created by video projectors

DOI： 10.1186/s41074-019-0058-y

記述言語：英語  

記述言語：英語  

記述言語：英語  

記述言語：英語  

記述言語：その他  

記述言語：英語  

Time Varying Displacement Map Synthesis for Rendering Water Drop Condensation using Image Database

記述言語：その他  

A structured light laser probe for gastrointestinal polyp size measurement: a preliminary comparative study

DOI： 10.1055/a-0577-2798

記述言語：その他  

記述言語：その他  

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）  

One of the solutions of depth imaging of moving scene is to project a static pattern on the object and use just a single image for reconstruction. However, if the motion of the object is too fast with respect to the exposure time of the image sensor, patterns on the captured image are blurred and reconstruction fails. In this paper, we impose multiple projection patterns into each single captured image to realize temporal super resolution of the depth image sequences. With our method, multiple patterns are projected onto the object with higher fps than possible with a camera. In this case, the observed pattern varies depending on the depth and motion of the object, so we can extract temporal information of the scene from each single image. The decoding process is realized using a learning-based approach where no geometric calibration is needed. Experiments confirm the effectiveness of our method where sequential shapes are reconstructed from a single image. Both quantitative evaluations and comparisons with recent techniques were also conducted.

DOI： 10.1109/ICCV.2017.22

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）  

Shape reconstruction techniques using structured light have been widely researched and developed due to their robustness, high precision, and density. Because the techniques are based on decoding a pattern to find correspondences, it implicitly requires that the projected patterns be clearly captured by an image sensor, i.e., to avoid defocus and motion blur of the projected pattern. Although intensive researches have been conducted for solving defocus blur, few researches for motion blur and only solution is to capture with extremely fast shutter speed. In this paper, unlike the previous approaches, we actively utilize motion blur, which we refer to as a light flow, to estimate depth. Analysis reveals that minimum two light flows, which are retrieved from two projected patterns on the object, are required for depth estimation. To retrieve two light flows at the same time, two sets of parallel line patterns are illuminated from two video projectors and the size of motion blur of each line is precisely measured. By analyzing the light flows, i.e. lengths of the blurs, scene depth information is estimated. In the experiments, 3D shapes of fast moving objects, which are inevitably captured with motion blur, are successfully reconstructed by our technique.

DOI： 10.1109/ICCV.2017.497

記述言語：英語  

Intra-frame motion encoding using high-fps structured light for temporal shape super-resolution

記述言語：日本語  

投影パターンのフローからシーンの奥行きや動きの情報を取得する

記述言語：日本語  

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）  

Learning-based feature extraction for active 3D scan with reducing color crosstalk of multiple pattern projections

記述言語：日本語  

記述言語：日本語  

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）  

Navigation in unfamiliar cities often requires frequent map checking, which is troublesome for wayfinders. We propose a novel approach for improving real-world navigation by generating short, memorable and intuitive routes. To do so we detect useful landmarks for effective route navigation. This is done by exploiting not only geographic data but also crowd footprints in Social Network Services (SNS) and Location Based Social Networks (LBSN). Specifically, we detect point, area, and line landmarks by using three indicators to measure landmark's utility: visit popularity, direct visibility, and indirect visibility. We then construct an effective route graph based on the extracted landmarks, which facilitates optimal path search. In the experiments, we show that landmark-based routes outperform the ones created by baseline from the perspectives of the lap time and the number of references necessary to check self-positions for adjusting route directions.

DOI： 10.1145/2971648.2971758

記述言語：英語  

Silhouette-Based Non-Rigid Registration for Non-Overlapping Depth Images

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

Multi-agent-based Two-dimensional Barcode Decoding Robust against Non-uniform Geometric Distortion

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）  

Tissue Shape Acquisition with a Hybrid Structured Light and Photometric Stereo Endoscopic System

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）  

A Fundamental Study on Coded Aperture Design for Depth from Projector Defocus based on Evolutionary Multi-Objective Optimization

DOI： 10.1109/INCoS.2015.91

記述言語：その他  

On-Vehicle Video Localization Technique Based on Video Search Using Real Data on the Web

DOI： 10.1007/s13177-014-0086-z

記述言語：その他   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

We propose a method to observe cardiac beat from 3-D shape reconstruction by using the grid-based active stereo. In this study, we report preliminary experiments to evaluate validities of the proposed method. As the result of comparing experiments by our method and electrocardiogram (ECG), we confirm sufficient correspondences between the two peak intervals. Our method realizes the separate extraction of cardiac beat and respiratory movement. We try the visualization of cardiac beat by using the color mapping of the depth displacement plotted on the 3-D surface rendering of chest. And, the depth change and the spatial phase difference caused by cardiac pulsation is found on the chest region.

DOI： 10.2493/jjspe.80.1109

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）  

This paper proposes an interactive 3D animation system specifically aiming efficient control of human motion. However there are various commercial products for creating movies and game contents, those are still difficult to deal with for non-professional users. To ease the creation process and encourage to utilize 3D animation for the general users, e.g., in the field of such as education, medicine and so on, we propose a system using Kinect. The data of skeleton models of human motion estimated by Kinect is processed to generate Motion Graph and finally restructure the data automatically for 3D character models. We also propose an efficient 3D animation viewing system based on touch interface for tablet device, which enables intuitive control of multiple motions of the human activity. To evaluate the effectiveness of the method, we implemented a prototype system and created several 3D animations.

DOI： 10.1145/2647868.2655055

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）  

Navigation System which Uses Visibility Map of Landmarks to Reduce Reference Count of the Map

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

Dense 3D reconstruction of fast moving objects could contribute to various applications such as body structure analysis, accident avoidance, and so on. In this paper, we propose a technique based on a one-shot scanning method, which reconstructs 3D shapes for each frame of a high frame-rate video capturing the scenes projected by a static pattern. To avoid instability of image processing, we restrict the number of colors used in the pattern to less than two. The proposed technique comprises (1) an efficient algorithm to eliminate ambiguity of projected parallel-line patterns by using intersection points, (2) a batch reconstruction algorithm of multiple frames by using spatio-temporal constraints, and (3) an efficient detection method of color-encoded grid pattern based on de Bruijn sequence. In the experiments, the line detection algorithm worked effectively and the dense reconstruction algorithm produces accurate and robust results. We also show the improved results by using temporal constraints. Finally, the dense reconstructions of fast moving objects in a high frame-rate video are presented.

DOI： 10.1109/TPAMI.2014.2300490

記述言語：英語  

Dense Depth Map Estimation from Defocus of Video-Projector Equipped with Coded Aperture

記述言語：日本語  

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

In this study, the authors propose a new technique to achieve one-shot scan using single colour and static pattern projector; such a method is ideal for acquisition of moving objects. Since projector-camera systems generally have uncertainties on retrieving correspondences between the captured image and the projected pattern, many solutions have been proposed. Especially for one-shot scan, which means that only a single image is required for shape reconstruction, positional information of a pixel of the projected pattern should be encoded by spatial and/or colour information. Although colour information is frequently used for encoding, it is severely affected by texture and material of the object and leads unstable reconstruction. In this study, the authors propose a technique to solve the problem by using geometrically unique pattern only with black and white colour that further considers the shape distortion by surface orientation of the shape. The authors technique successfully acquires high-precision one-shot scan with an actual system.

DOI： 10.1049/iet-cvi.2012.0277

記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

Robust active 3D measurement method against bokeh using projector-camera system with coded aperture

記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

Garbage Bag Recognition by Decoding Distorted Two-Dimensional Code

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

Marker-less Facial Motion Capture based on the Parts Recognition

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

Entire shape acquisi-tion technique using multiple pro-jectors and cameras with parallel pattern projection

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

Efficient Rate-Distortion Compression of Dynamic Point Cloud for Grid-Pattern-Based 3D Scanning Systems

DOI： 10.1007/3DRes.01(2012)2

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）  

"Marker-less Motion Capture using Dense Human-body Shape Scanning System"

記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

非常に高速に動く3次元物体の形状を高密度，高フレームレートで取得できれば，多くの物体解析や事故防止等に大きく貢献できる．本論文ではラインベースによるグリッドパターンからのワンショットスキャンを拡張して密な形状を取得できるシステムを提案する．ワンショットスキャンは1枚の画像から物体の形状を計測できるが，密なパターンを使用できないため，計測結果が疎になるなど幾つかの解決すべき課題があった．そこで，パターンの交点を用いた形状計測の拡張，デブルーイン系列とbelief-propagationによる線検出の効率化，という手法を組み合わせてこれらの課題を解決した．この提案手法とハイスピードカメラを用いて実験を行ったところ，高フレームレートで高速移動物体の密な形状の取得に成功した．

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

In this paper, we propose a novel method to achieve both dense 3D reconstruction of the scene and estimation of the camera intrinsic parameters by using coplanarities and other constraints (e.g., orthogonalities or parallelisms) derived from relations between planes in the scene and reflected curves of line lasers captured by a single camera. In our study, we categorize coplanarities in the scene into two types: implicit coplanarities, which can be observed as reflected curves of line lasers. and explicit coplanarities, which are. for example, observed as walls of a building. By using both types of coplanarities, we can construct simultaneous equations and can solve them up to four degrees of freedom. To upgrade the solution to the Euclidean space and estimate the camera intrinsic parameters, we can use metric constraints such as orthogonalities of the planes. Such metric constraints are given by, for example, observing the corners of rectangular boxes in the scene, or using special laser projecting device composed of two line lasers whose laser planes are configured to be perpendicular. (C) 2009 Elsevier Inc. All rights reserved.

DOI： 10.1016/j.cviu.2009.05.006

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

Shape from grid pattern based on coplanarity constraints for one-shot scanning

開催年月日： 2023年11月

記述言語：日本語  

国名：日本国  

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開催年月日： 2023年7月

記述言語：日本語   会議種別：シンポジウム・ワークショップ パネル（公募）  

国名：日本国  

開催年月日： 2023年7月

記述言語：日本語   会議種別：シンポジウム・ワークショップ パネル（公募）  

国名：日本国  

開催年月日： 2023年7月

記述言語：日本語   会議種別：シンポジウム・ワークショップ パネル（公募）  

国名：日本国  

開催年月日： 2023年7月

記述言語：日本語   会議種別：シンポジウム・ワークショップ パネル（公募）  

国名：日本国  

開催年月日： 2023年7月

記述言語：日本語   会議種別：シンポジウム・ワークショップ パネル（公募）  

国名：日本国  

開催年月日： 2023年7月

記述言語：英語   会議種別：シンポジウム・ワークショップ パネル（公募）  

国名：日本国  

開催年月日： 2023年7月

記述言語：英語   会議種別：シンポジウム・ワークショップ パネル（公募）  

国名：日本国  

開催年月日： 2023年7月

記述言語：日本語   会議種別：シンポジウム・ワークショップ パネル（公募）  

国名：日本国  

開催年月日： 2023年7月

記述言語：日本語   会議種別：シンポジウム・ワークショップ パネル（公募）  

国名：日本国  

開催年月日： 2023年7月

記述言語：英語  

国名：日本国  

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開催年月日： 2023年7月

記述言語：日本語  

国名：日本国  

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開催年月日： 2023年7月

記述言語：日本語  

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開催年月日： 2023年7月

記述言語：日本語  

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開催年月日： 2023年7月

記述言語：日本語  

国名：日本国  

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開催年月日： 2023年7月

記述言語：日本語  

国名：日本国  

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開催年月日： 2023年7月

記述言語：日本語  

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開催年月日： 2023年7月

記述言語：日本語  

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開催年月日： 2023年7月

記述言語：英語  

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開催年月日： 2023年6月

記述言語：英語   会議種別：シンポジウム・ワークショップ パネル（公募）  

開催年月日： 2023年6月

記述言語：英語  

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開催年月日： 2023年5月

記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（招待・特別）  

国名：日本国  

開催年月日： 2023年5月

記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

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開催年月日： 2023年5月

記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

国名：日本国  

開催年月日： 2023年5月

記述言語：日本語  

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開催年月日： 2023年5月

記述言語：日本語  

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開催年月日： 2023年5月

記述言語：日本語  

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開催年月日： 2023年3月

記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

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開催年月日： 2023年3月

記述言語：英語  

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開催年月日： 2022年12月

記述言語：英語   会議種別：シンポジウム・ワークショップ パネル（公募）  

国名：日本国  

開催年月日： 2022年12月

記述言語：日本語   会議種別：シンポジウム・ワークショップ パネル（公募）  

国名：日本国  

開催年月日： 2022年12月

記述言語：日本語   会議種別：シンポジウム・ワークショップ パネル（公募）  

国名：日本国  

開催年月日： 2022年12月

記述言語：英語  

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開催年月日： 2022年12月

記述言語：日本語  

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開催年月日： 2022年12月

記述言語：日本語  

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開催年月日： 2022年11月

記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

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開催年月日： 2022年11月

記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

国名：日本国  

開催年月日： 2022年11月

記述言語：英語  

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開催年月日： 2022年11月

記述言語：日本語  

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開催年月日： 2022年7月

記述言語：日本語   会議種別：シンポジウム・ワークショップ パネル（公募）  

国名：日本国  

開催年月日： 2022年7月

記述言語：英語   会議種別：シンポジウム・ワークショップ パネル（公募）  

国名：日本国  

開催年月日： 2022年7月

記述言語：日本語   会議種別：シンポジウム・ワークショップ パネル（公募）  

国名：日本国  

開催年月日： 2022年7月

記述言語：日本語   会議種別：シンポジウム・ワークショップ パネル（公募）  

国名：日本国  

開催年月日： 2022年7月

記述言語：日本語   会議種別：シンポジウム・ワークショップ パネル（公募）  

国名：日本国  

開催年月日： 2022年7月

記述言語：日本語   会議種別：シンポジウム・ワークショップ パネル（公募）  

国名：日本国  

開催年月日： 2022年7月

記述言語：英語   会議種別：シンポジウム・ワークショップ パネル（公募）  

国名：日本国  

開催年月日： 2022年7月

記述言語：英語  

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開催年月日： 2022年7月

記述言語：日本語  

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開催年月日： 2022年7月

記述言語：日本語  

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開催年月日： 2022年7月

記述言語：日本語  

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開催年月日： 2022年7月

記述言語：日本語  

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開催年月日： 2022年7月

記述言語：日本語  

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開催年月日： 2022年7月

記述言語：英語  

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開催年月日： 2022年5月

記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

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開催年月日： 2022年5月

記述言語：日本語  

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開催年月日： 2022年3月

記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

国名：日本国  

開催年月日： 2022年3月

記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

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開催年月日： 2022年3月

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開催年月日： 2022年3月

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開催年月日： 2021年12月

記述言語：日本語   会議種別：シンポジウム・ワークショップ パネル（公募）  

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開催年月日： 2021年7月

記述言語：英語   会議種別：シンポジウム・ワークショップ パネル（公募）  

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開催年月日： 2021年7月

記述言語：英語   会議種別：シンポジウム・ワークショップ パネル（公募）  

国名：日本国  

開催年月日： 2021年7月

記述言語：英語   会議種別：シンポジウム・ワークショップ パネル（公募）  

国名：日本国  

開催年月日： 2021年7月

記述言語：日本語   会議種別：シンポジウム・ワークショップ パネル（公募）  

国名：日本国  

開催年月日： 2021年7月

記述言語：英語   会議種別：シンポジウム・ワークショップ パネル（公募）  

国名：日本国  

開催年月日： 2021年7月

記述言語：英語   会議種別：シンポジウム・ワークショップ パネル（公募）  

国名：日本国  

開催年月日： 2021年7月

記述言語：英語   会議種別：シンポジウム・ワークショップ パネル（公募）  

国名：日本国  

開催年月日： 2021年5月

記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

国名：日本国  

開催年月日： 2020年11月

記述言語：日本語   会議種別：シンポジウム・ワークショップ パネル（公募）  

国名：日本国  

A Fundamental Study on Information Hiding Using a Coded Aperture as a Key

開催年月日： 2020年11月

記述言語：英語   会議種別：シンポジウム・ワークショップ パネル（公募）  

国名：日本国  

Auto-calibrated 3D endoscope with GCN-based correspondence search

開催年月日： 2020年11月

記述言語：日本語   会議種別：シンポジウム・ワークショップ パネル（公募）  

国名：日本国  

(Rough translation　of Japanese Title) PPG3D:Improved accuracy of PPG estimation using a camera by 3D tracking of the head

開催年月日： 2020年11月

記述言語：日本語   会議種別：シンポジウム・ワークショップ パネル（公募）  

国名：日本国  

(Rough translation　of Japanese Title) Research on detection of abnormal road surface events from drive recorder images

開催年月日： 2020年11月

記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

国名：日本国  

Analysis and Classification of Gestures in TED Talks

開催年月日： 2020年11月

記述言語：日本語   会議種別：シンポジウム・ワークショップ パネル（公募）  

国名：日本国  

Estimating Sudden Braking using Weather Estimation by a Deep Learning Framework from Drive Recorder Data

開催年月日： 2020年11月

記述言語：日本語   会議種別：シンポジウム・ワークショップ パネル（公募）  

国名：日本国  

Learning-Based Semi-Automatic Annotation and Accident Detection from Driving Video

開催年月日： 2020年11月

記述言語：日本語   会議種別：シンポジウム・ワークショップ パネル（公募）  

国名：日本国  

Study on opposite measurement method for traffic state estimation using backward probe data

開催年月日： 2020年3月

記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

国名：日本国  

開催年月日： 2020年2月

記述言語：英語   会議種別：シンポジウム・ワークショップ パネル（公募）  

国名：日本国  

開催年月日： 2020年2月

記述言語：英語   会議種別：シンポジウム・ワークショップ パネル（公募）  

国名：日本国  

開催年月日： 2020年2月

記述言語：英語   会議種別：シンポジウム・ワークショップ パネル（公募）  

国名：日本国  

開催年月日： 2019年12月

記述言語：日本語   会議種別：シンポジウム・ワークショップ パネル（公募）  

国名：日本国  

開催年月日： 2019年11月

記述言語：英語   会議種別：シンポジウム・ワークショップ パネル（公募）  

国名：日本国  

開催年月日： 2019年11月

記述言語：英語   会議種別：シンポジウム・ワークショップ パネル（公募）  

国名：日本国  

開催年月日： 2019年7月 - 2019年8月

記述言語：日本語   会議種別：シンポジウム・ワークショップ パネル（公募）  

国名：日本国  

開催年月日： 2019年7月 - 2019年8月

記述言語：日本語   会議種別：シンポジウム・ワークショップ パネル（公募）  

国名：日本国  

開催年月日： 2019年7月 - 2019年8月

記述言語：日本語   会議種別：シンポジウム・ワークショップ パネル（公募）  

国名：日本国  

開催年月日： 2019年7月 - 2019年8月

記述言語：日本語   会議種別：シンポジウム・ワークショップ パネル（公募）  

国名：日本国  

開催年月日： 2019年2月

記述言語：その他  

国名：大韓民国  

開催年月日： 2019年2月

記述言語：その他  

国名：大韓民国  

開催年月日： 2019年1月

記述言語：日本語  

国名：日本国  

開催年月日： 2018年12月

記述言語：日本語  

国名：日本国  

開催年月日： 2018年10月

記述言語：その他  

国名：日本国  

開催年月日： 2018年10月

記述言語：その他  

国名：日本国  

開催年月日： 2018年10月

記述言語：その他  

国名：日本国  

開催年月日： 2018年10月

記述言語：その他  

国名：日本国  

開催年月日： 2018年8月

記述言語：日本語  

国名：日本国  

開催年月日： 2018年8月

記述言語：その他  

国名：日本国  

開催年月日： 2018年8月

記述言語：その他  

国名：日本国  

開催年月日： 2018年8月

記述言語：その他  

国名：日本国  

開催年月日： 2018年8月

記述言語：その他  

国名：日本国  

開催年月日： 2018年8月

記述言語：日本語  

国名：日本国  

開催年月日： 2018年8月

記述言語：日本語  

国名：日本国  

開催年月日： 2018年6月

記述言語：その他  

国名：日本国  

開催年月日： 2018年6月

記述言語：日本語  

国名：日本国  

開催年月日： 2018年6月

記述言語：日本語  

国名：日本国  

開催年月日： 2018年5月

記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

国名：日本国  

開催年月日： 2018年3月

記述言語：その他   会議種別：口頭発表（一般）  

国名：台湾  

開催年月日： 2017年12月

記述言語：その他  

国名：日本国  

開催年月日： 2017年12月

記述言語：その他  

国名：日本国  

開催年月日： 2017年11月

記述言語：その他   会議種別：口頭発表（一般）  

国名：日本国  

開催年月日： 2017年11月

記述言語：その他   会議種別：口頭発表（一般）  

国名：日本国  

開催年月日： 2017年11月

記述言語：その他   会議種別：口頭発表（一般）  

国名：日本国  

開催年月日： 2017年11月

記述言語：その他   会議種別：口頭発表（一般）  

国名：日本国  

開催年月日： 2017年11月

記述言語：その他   会議種別：口頭発表（一般）  

国名：日本国  

開催年月日： 2017年10月

記述言語：その他   会議種別：シンポジウム・ワークショップ パネル（公募）  

国名：日本国  

開催年月日： 2017年9月

記述言語：その他  

国名：日本国  

開催年月日： 2017年9月

記述言語：その他   会議種別：口頭発表（一般）  

国名：日本国  

開催年月日： 2017年8月

記述言語：その他  

国名：日本国  

開催年月日： 2017年8月

記述言語：その他  

国名：日本国  

開催年月日： 2017年8月

記述言語：その他  

国名：日本国  

開催年月日： 2017年3月

記述言語：その他  

国名：日本国  

開催年月日： 2017年3月

記述言語：その他   会議種別：シンポジウム・ワークショップ パネル（公募）  

国名：日本国  

開催年月日： 2017年3月

記述言語：その他   会議種別：口頭発表（一般）  

国名：日本国  

開催年月日： 2017年3月

記述言語：その他   会議種別：口頭発表（一般）  

国名：日本国  

開催年月日： 2017年3月

記述言語：その他   会議種別：口頭発表（一般）  

国名：日本国  

記述言語：日本語  

記述言語：英語  

SIMULTANEOUS DEBLUR AND SUPER-RESOLUTION TECHNIQUE FOR VIDEO SEQUENCE CAPTURED BY HAND-HELD VIDEO CAMERA

記述言語：日本語  

写実的なコンピュータ・グラフィクスの生成には物体表面の反射特性を正確に再現する必要がある．そのため多くの手法が提案されているが，いずれも一般的なモデルを用いて初期値を推定し，局所探索法で最適パラメータを得る手法のため，複雑な反射特性では初期値が不安定となり最適パラメータ推定が困難であった．また，対象が 3 次元物体の場合，全表面の法線を高精度で得ることは難しくパラメータ推定が不安定となる．本研究では，事例ベース推論と自己適応型差分進化を組み合わせた，Case-Injected Differential Evolution（CIDER） により，初期値を推定せず複雑な反射パラメータの推定を実現する手法を提案する．CIDER では類似した最適化問題が大量にある時，過去の探索結果を利用して解を効率良く発見する．さらに，法線パラメータを同時に推定することで反射パラメータの推定精度を改善する．

記述言語：日本語  

記述言語：日本語  

近年，ドライブレコーダーの普及による車載カメラの増加と，Web による動画共有サービスの一般化により，多くの車載カメラ映像をインターネットから取得することが出来るようになってきた．これらの映像は安全運転や自動運転における学習への応用や，都市の 3 次元モデル生成への応用が期待できるが，様々な都市の映像が入り混じっていると学習結果の精度低下や誤ったモデル生成を引き起こす可能性がある．一方で，映像情報の中身を理解し，ラベリングする研究が盛んに行われているが，車載映像にこれを適用して撮影位置の同定に成功した事例はあまり知られていない．そこで，本論文では車載映像を対象として，大域的な位置推定を行うことを目標とする．提案手法では，予めストリートビューから各都市を代表する特徴的なパターンを抽出し SVM で学習させることで，撮影位置不明の車載映像を都市のスケールで推定する．手法の有効性を確認するため，3 都市の車載映像を用いて実験を行った．

記述言語：日本語  

Range-based ego-motion estimation method, which is so-called "scan-matching", has an important role in robotics. However, conventional scan-matching method, assumes that the error of obtained range data is constant. This degrades estimation results when the robot uses sensors whose error is not constant, e.g.stereo vision. Furthermore, we must also be taken into account for the error in the ego-motion were estimated. In this paper, we propose a scan matching-based 6DOF ego-motion estimation method that considering range ambiguity of the stereo vision and error in the ego-motion were estimated. Simulation experiments are conducted to show the effectiveness of our method.

記述言語：日本語  

車両のバックカメラや監視カメラで，魚眼カメラの採用が広がっている．このような魚眼カメラは一般のデジタルカメラに比べて解像度が低く，レンズの収差等による画質の劣化が起こりやすい．本稿では，魚眼カメラの画像を複数枚使って超解像処理を行うことで，魚眼カメラで欠損しやすい高周波成分を復元する手法を提案する．そのために，魚眼カメラの歪みを補正して位置合わせし，歪補正後の画像で超解像を行う．超解像に用いる劣化行列には，レンズのブラーと歪補正による拡大・縮小を合わせた一様なブラー行列を用いる．魚眼レンズを取り付けたデジタルカメラで撮影した画像を用いて実験を行い，本手法の有効性を確認したので，その結果を報告する．Fisheye cameras are widely adopted in the back view camera of vehicles and the surveillance camera. Compared to the normal digital cameras, their resolution and image quality are low. In this paper, we propose a method to restore the high resolution images from the fisheye camera by the reconstructured type of super resolution. First, we undistort the fisheye images and regularize these images. Then we super-resolve these regularized images. Blur kernel for super resolution includes the lens blur and the expansion and reduction by the undistortion. The experimental results confirms to the effectiveness of our method which applies to the images captured by the digital camera with fish-eye lens.

記述言語：日本語  

3次元形状計測技術の発展により,動物体を高密度かつ高フレームレートで計測するための手法が提案されている.そこで本研究では,高精度な形状計測手法を用いて計測した顔の形状データに基づき,顔の一部に短時間かつ微細な動きとして表れるとされている,微表情と呼ばれる現象を認識する手法を提案する.この微表情は,動揺等の人間の内部状態の変化に応じて,表情の僅かな差異として出現するという報告があり,これを認識することができれば,機械による人間理解に有用な情報として活用できる可能性がある.本研究では,この微表情の表れる部位を実験的に特定し,簡易的な,顔形状情報を用いた人間の内部状態の推定試験を行い,その結果を報告する.

記述言語：日本語  

D-12-29 Representation of surface motions of human body based on bone structure and height maps

記述言語：日本語  

プロジェクタを用いた 3 次元アクティブ計測法は，投影パターンのフォーカスが対象物体上で合っていることが前提条件のため，計測できる奥行きの範囲がプロジェクタの被写界深度に依存するという実用上の大きな制約がある．この問題を解決するため，観測画像中のボケから奥行き値を推定する Depth from Defocus(DfD) 手法を拡張し，複数の焦点位置でフォーカスの合うプロジェクタを提案する．具体的には，焦点距離の異なる複数パターンを投影可能なプロジェクタを用いる．これにより，プロジェクタの通常の被写界深度の数倍の範囲で形状復元できる．さらに，DfD に基づく手法のため，光源とカメラ間のベースラインが不要であり，コンパクトかつオクルージョンの発生しないシステムを構築できる．本手法の効果を検証するために，シミュレーション及び実機を用いた実験を行い，物体の奥行き推定を行った．

記述言語：日本語  

近年、物体の全周 3 次元形状を取得するための研究が数多く行われている．その中でも，プロジェクタ・カメラシステムを用いたワンショット計測が，人間などの動く物体を高精度に計測できることから注目されている．しかし，ワンショット方式では，投影パターンが計測対象のテクスチャや環境光の影響を受けやすいため，結果が不安定になるという問題がある．そこで我々は，パターンが投影された画像からテクスチャを推定する手法を用いて，その影響を除去する手法を提案する．同時に，全周計測の際に必須となる，背景領域の検出を高精度に実現するする手法も提案する．多視点のカメラ・プロジェクタシステムを用いた 3 次元計測手法に提案手法を適用することで，テクスチャや環境光の影響を受けにくいロバストな動物体の全周形状の取得が実現できる．

記述言語：日本語  

近年，移動物体の 3 次元形状情報を取得するために，プロジェクタ‐カメラシステムによるワンショット計測手法が用いられている．特に，計測対象物や計測環境，光源などへの柔軟性の高さから，モノクロパターンを用いたステレオマッチングによる 3 次元形状計測手法が注目されている．しかし，計測対象物に投影されたパターンは，物体表面の傾斜により変形してしまうため，ステレオマッチングの際に正しい対応が見つけられないという問題が発生する．そこで，本研究では，パターンの変形に対してアフィンユニークな構造を持つモノクロパターンを遺伝的アルゴリズムを用いて作成した．また，作成したモノクロパターンと従来の代表的な手法とを実験により比較評価した．

記述言語：日本語  

2次元コードの一般的な復号方式は,歪みがない2次元コードや全体が均一に歪んでいる2次元コードの復号を行えるが,一部が局所的に歪々だ2次元コードの復号は困難である.著者らは,歪みの補正を目的として補助線を重畳した2次元コードを提案している.本研究では補助線が重畳された2次元コードの復号方式を改良する.補助線を認識する際に信頼度を算出し,信頼度に基づく補正を行うことで,非均一,局所的な歪みを含む2次元コードの復号の精度が向上することを示す.

記述言語：日本語  

2次元コードの一般的な復号方式は,歪みがない2次元コードや全体が均一に歪んでいる2次元コードの復号を行えるが,一部が局所的に歪々だ2次元コードの復号は困難である.著者らは,歪みの補正を目的として補助線を重畳した2次元コードを提案している.本研究では補助線が重畳された2次元コードの復号方式を改良する.補助線を認識する際に信頼度を算出し,信頼度に基づく補正を行うことで,非均一,局所的な歪みを含む2次元コードの復号の精度が向上することを示す.

記述言語：日本語  

本稿では，複数のカメラとプロジェクタを用いて動物体の全周形状を復元する手法を提案する．プロジェクタは赤，緑，青のいずれかの １ 色の静的な波線グリッドパターンを投影する．カメラ画像中のプロジェクタパターンを色ごとに分離することでプロジェクタを識別する．三次元復元のアルゴリズムは，波線グリッドパターンによるワンショット形状計測の拡張である．隣接したデバイス間の相関関係をさらなる制約条件として加えることで形状エラーを削減する．最後に，各視点から推定された複数の形状データを １ つのポリゴンに統合する．

記述言語：日本語  

Biomedical Measurement by Applying Active Stereo Image Measurement

記述言語：日本語  

本研究は，奥行きの推定を目的としたプロジェクタ用符号化開口を自動設計する試みである．撮影画像中のボケから奥行きを推定する手法は Depth from Defocus （DfD） として知られ，DfD 用の符号化開口が提案されているが，それらはカメラへの適用を想定したものであり，プロジェクタは想定されていない．DfD に望ましい空間周波数特性を与える開口形状は自明ではないため，探索により求める必要がある．そこで本研究では，遺伝的アルゴリズム （GA） を用いた符号化開口の設計手法を提案する．提案手法では，プロジェクタを用いた奥行き推定のシミュレーションに基づく評価関数を定義する．実機を用いた実験により，提案手法の符号化開口が奥行き計測の安定度向上に有効であることを示す．This paper proposes a method to design a coded aperture, which is installed in a projector for active depth measurement. Techniques to estimate depth from the degree of image blur are known as Depth from Defocus (DfD), and some coded apertures for DfD have been proposed. However, such coded apertures are designed for cameras and not guaranteed to work properly for the projector. Since the aperture pattern having spatial frequency characteristics suitable for DfD is not obvious, it is necessary to determine by the search. Therefore, in this papaer, we propose a method to create a coded aperture using Genetic Algorithm (GA). In particular, we define an evaluation function based on depth estimation simulation. Experiments have shown that obtained pattern by GA is better than other patterns.

記述言語：日本語  

In the estimation of BRDF parameter, a simple local search method may not be able to find an optimal solution. This paper proposes a new optimization method which is a combination of case-based reasoning and selfadaptive differential evolution method. This method can find efficiently high quality reflection parameters.

記述言語：日本語  

Range-based ego-motion estimation method, which is so-called "scan-matching", has an important role in robotics. However, iterative closest points (ICP), which is basic scan-matching method, assumes that the error of obtained range data is constant. This degrades estimation results when the robot uses sensors whose error is not constant, i.e.stereo vision. In this paper, we propose a ICP-based ego-motion estimation method considering range ambiguity of the stereo vision. The key idea is comparing obtained 3D points in not Euclidean space but disparity space. We implement the method to the robot mounting omnidirectional stereo vision. Simulation experiments are conducted to show the effectiveness of our method.

記述言語：日本語  

本研究では，初期位置および撮影順序を与えなくとも3次元物体の全周形状を復元できる方式を提案する．全周形状の復元は，2形状間でのペアワイズな位置合わせを，計測位置が隣接する全ての形状間で順次行う方法が考えられる．この場合，撮影順序が既知でなければならず，また，途中で一度でも位置合わせに失敗すると，全周形状を復元することができない．本研究では，全周形状復元の問題設定を積極的に活用し，探索範囲を限定して再スタート型CMA-ESを適用することで高速にペアワイズ位置合わせを行えることを示す．さらに，隣接関係を推定し，全自動で全周形状復元を行える手法を提案する．実験により，プロジェクタカメラシステムで得られた実計測データに対して，全自動での全周形状復元を安定して行えることを確認した．This paper proposes an entire shape reconstruction method which does not require manual adjustment for initial pose and orientation and adjacency information between shapes. Entire shape reconstruction contains its peculiar difficulties, i.e., even just one error of pairwise registration causes a failure of an entire shape reconstruction, or even if there is no failures on all of the pairwise registration, the last and first objects cannot be precisely matched due to accumulated errors. To solve those problems, we propose a method to realize an accurate pairwise registration by reducing a range of variables for rotation to eliminate premature convergence from local optima. In addition, we apply Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy (CMA-ES) which has restart function to realize better performance on pairwise registration. Moreover, automatic adjacency information estimation method is proposed. Experimental results showed that CMA-ES had better search performance than other evolutionary computation algorithms. Finally, we showed several reconstruction results of the entire shape from the depth images captured by a projector-camera system.

記述言語：日本語  

近年プロジェクタを用いた3次元計測に関する研究が盛んになってきており，プロジェクタのキャリブレーションの必要性が高まってきている．しかし，プロジェクタのキャリブレーション方法は，今のところ完全には確立されていない．以前我々は市松模様と平面版を用いたキャリブレーション手法を提案した．これにより特殊な校正儀を必要としないプロジェクタのキャリブレーションが可能となった．しかし，市松模様は同じブロックパターンの繰り返しで構成されるため，パターン全体が検出されなければ曖昧性が残り，これが撮影する際の制約となっていた．さらに，プロジェクタのキャリブレーションのためには，プロジェクタから投影されたパターンが平面板上に全て投影されていなければならないが，そのように平面を配置することは直感的には困難な作業であった．そこで本研究では，市松模様の代わりにARマーカーを使用することで，これらの問題を解決する簡易なキャリブレーション手法の提案を行う．In recent years, development on 3D measurement system using a camera and a projector has been intensively researched. Therefore to imporve accuracy and stability of projector calibration is strongly required. Although camera calibration algorithm is now widely availabe,e.g. OpenCV, projector calibration technique is still under way. Previously, we proposed a calibration method using a plane with a checkerboard pattern. In this method we realized the method without using a special calibration object. However, we have to capture the entire checkerboard pattern to detect feature points of it. Therefore placing the plane properly requires some experience and skill. In this paper, we proposed an improved plane based projector calibration method using AR maker.

記述言語：日本語  

本研究では，手動で初期位置を与えなくとも 3 次元物体の全周形状を復元できる方式を提案する．全周形状の復元は， 2 形状間でのペアワイズな位置合わせを，計測位置が隣接する全ての形状間で順次行う方法が考えられる．この場合，途中で一度でも位置合わせに失敗すると，全周形状を復元することができない．計測した全形状を同時に位置合せする方法もあるが，次元数が膨大になるため最適化が困難である．このため，本研究ではまず，ペアワイズの位置合わせに対して，パラメータの調整が不要な自己適応型差分進化法 （jDE） が優れていることを示す．また，提案する方式は，全周形状復元の問題設定を積極的に活用し，探索範囲を限定して jDE を適用することで安定したペアワイズ位置合わせが可能である．さらに， 1 つまでの誤ったペアワイズ位置合わせを検知し，訂正することができる．実験により，プロジェクタカメラシステムで得られた実計測データに対して，全自動での全周形状復元を安定して行えることを確認した．This paper proposes an entire shape reconstruction method which does not require an initial position adjusted by hand. Entire shape reconstruction contains its peculiar difficulties: Even just one error of pairwise registration causes a failure of an entire shape reconstruction. Even when no failures occur during all of the pair-wise registration, the last and first shape objects cannot be precisely matched due to accumulated errors. The proposed method uses Self-Adaptive Differential Evolution (jDE) which does not require parameter tuning and shows good search performance for pair-wise registration. In addition, considering conditions of entire shape reconstruction, the proposed method reduces a range of variables for rotation, which allows to prevent premature convergence to local optima, and corrects one of pair-wise registration errors. Experimental results showed that jDE showed better, more robust search performance than other evolutionary computation algorithms, and that the proposed method could reconstruct the entire shape from actually measured depth images captured by a projector-camera system.

記述言語：日本語  

カメラで観測された 3 次元点の間に，多数の共面性の拘束が成り立つとき，どれだけ多数の共面性条件を利用しても，シーン全体には自由度が残る．この自由度は generalized perspective bas-relief (GPBR) 変換によるものであり，未校正光源による shape-from-shadow 手法におけるシーンと同じ形式の自由度でもある． GPBR 変換は，直感的には理解しにくい変換であるが，シーンの双対空間を考えると，元の空間に働く GPBR 変換は，双対空間では並進及びスケーリングとなり，より理解しやすい．本稿では，このような観点から，幾つかの問題設定についての GPBR 変換の自由度が，双対空間においてどのような変換になるかについて説明し，これを解の自由度の考察や解消に利用する方法を述べる．When multiple coplanarity constraints exists in a scene observed by a camera, there remains 4 degrees of freedom in the scene that preserves all the coplanarity constraints. The freedom of the solutions is based on generalized perspective bas-relief(GPBR) transformations, which are also known as the ambiguity of shape-from-shadow method using uncalibrated light sources. Although GPBR transformations are not intuitive transformations, their dual transformations that work in the dual space are translations and scaling, which are more intuitive. In this paper, we explain the ambiguity of GPBR transformations of some problems from the dual space. For some problems, the discussion is used to explain geometrical meanings of ambiguity of the solutions, and to solve the ambiguity.

記述言語：日本語  

This paper proposes a plane detection method for recognizing the structure of environment using the three-dimensional distance information that computed by omnidirectional stereo vision. Omnidirectional stereo vision can acquire a wide field of view, therefore we can detect a many of planes that construct the surroundings. Evaluation of the proposed method is don e by the experiments on a simulation environment. The evaluation results show the effectiveness of the proposed method.

記述言語：日本語  

一般的な2次元コードの復号式は,歪みがない2次元コードや,全体が均一に歪んでいる2次元コードの復号を行えるが,一部が局所的に激しく歪んだ2次元コードの復号は困難である.本研究では,2次元コードに補助線を重畳し,一部を着色することで,非均一,局所的な歪みを含む場合においても復号が可能な2次元コードとその復号方式を開発する.デブルーイン系列の色パターンを持つ補助線を用いることで,オクルージョンの検出を可能とし,QRコードの誤り訂正機能と合わせることで,歪みによりオクルージョンが発生した場合においても復号することができる.

記述言語：日本語  

DS-1-2 Comments Recommendations for Images Based on Similarity of Images and Semantic Features

記述言語：日本語  

近年,プロジェクタとカメラを用いた3次元計測に関する研究が盛んになってきており,プロジェクタのキャリブレーションの必要性が高まってきている.しかし,プロジェクタのキャリブレーション方法は,今のところ完全には確立されていない.これまでのプロジェクタのキャリブレーション手法では,専用のツールや特殊な校正儀を用いたり,またグレーコードのような特殊なパターンを撮影するなどして,プロジェクタの座標情報を手に入れる必要があるため,多くの時間や手間を必要としていた.そこで,本研究ではプロジェクタとカメラを短時間でキャリブレーションでき,さらに特殊な校正儀も必要としない,効率的なキャリブレーション手法を提案する.

記述言語：日本語  

近年,プロジェクタとカメラを用いた3次元計測に関する研究が盛んになってきており,プロジェクタのキャリブレーションの必要性が高まってきている.しかし,プロジェクタのキャリブレーション方法は,今のところ完全には確立されていない.これまでのプロジェクタのキャリブレーション手法では,専用のツールや特殊な校正儀を用いたり,またグレーコードのような特殊なパターンを撮影するなどして,プロジェクタの座標情報を手に入れる必要があるため,多くの時間や手間を必要としていた.そこで,本研究ではプロジェクタとカメラを短時間でキャリブレーションでき,さらに特殊な校正儀も必要としない,効率的なキャリブレーション手法を提案する.

記述言語：日本語  

記述言語：日本語  

記述言語：日本語  

記述言語：日本語  

記述言語：日本語  

This paper proposes a method to perform 6-DOF SLAM by using scan matching based on the three-dimensional distance information acquired by omnidirectional stereo vision. Acquired scan is evaluated by the Iterative Closest Point (ICP) algorithm, then the result is integrated by the extended Kalman filter (EKF). Evaluation of the proposed method is done by the experiments on a simulation environment. The evaluation results show the effectiveness of the proposed method.

記述言語：日本語  

3次元物体の形状を高密度で取得できれば多くの物体解析に大きく貢献できる.これを実現するため,これまで多くの手法が提案されてきたが,特にパターンコード化法による手法が実用の面などから近年盛んに研究されている.特に、単一の投影パターンを用いて復元する手法は動物体にも対応でき,応用範囲が広い.この手法はワンショットスキャンと呼ばれる.本論文では,赤外線を用いた3次元形状復元を提案する.特定の波長の赤外線を用いることで,環境光の影響を受けにくくなり,顔をスキャンする時の計測中の眩しさが無くなるといった利点がある.また,対象物体のテクスチャを同時に獲得できる.本論文では,この赤外線によるワンショットスキャンを用いた人体計測システムを構築し,評価する.

記述言語：英語  

Recently, various techniques of shape reconstruction using cast shadows have been proposed. These techniques have the advantage that they can be applied to various scenes, including outdoor scenes, without using special devices. Previously proposed techniques usually require calibration of camera parameters and light source positions, and such calibration processes limit the range of application of these techniques. In this paper, we propose a method to reconstruct 3D scenes even when the camera parameters or light source positions are unknown. The technique first recovers the shape with 4-DOF indeterminacy using coplanarities obtained by cast shadows of straight edges or visible planes in a scene, and then upgrades the shape using metric constraints obtained from the geometrical constraints in the scene. In order to circumvent the need for calibrations and special devices, we propose both linear and nonlinear methods in this paper. Experiments using simulated and real images verified the effectiveness of this technique.

DOI： 10.1007/s11263-008-0188-7

記述言語：英語  

Recently, various techniques of shape reconstruction using cast shadows have been proposed. These techniques have the advantage that they can be applied to various scenes, including outdoor scenes, without using special devices. Previously proposed techniques usually require calibration of camera parameters and light source positions, and such calibration processes limit the range of application of these techniques. In this paper, we propose a method to reconstruct 3D scenes even when the camera parameters or light source positions are unknown. The technique first recovers the shape with 4-DOF indeterminacy using coplanarities obtained by cast shadows of straight edges or visible planes in a scene, and then upgrades the shape using metric constraints obtained from the geometrical constraints in the scene. In order to circumvent the need for calibrations and special devices, we propose both linear and nonlinear methods in this paper. Experiments using simulated and real images verified the effectiveness of this technique.

DOI： 10.1007/s11263-008-0188-7

記述言語：英語  

This paper presents an optimal method for the separation of reflected and transparent layers from real-world scene images. Whereas past research has been applied to indoor environments and static cameras, our technique can be used for outdoor scenes and motion cameras. The method is based on spatio-temporal analysis, especially using epipolar plane images (EPI). The edge and color information of EPI has been used to segment the areas on EPIs efficiently and separate the reflected and transparent layers. This method can be used for refining building textures by removing reflections from captured images for the purpose of city modeling.

DOI： 10.1007/s00138-006-0043-1

記述言語：英語  

This paper presents an optimal method for the separation of reflected and transparent layers from real-world scene images. Whereas past research has been applied to indoor environments and static cameras, our technique can be used for outdoor scenes and motion cameras. The method is based on spatio-temporal analysis, especially using epipolar plane images (EPI). The edge and color information of EPI has been used to segment the areas on EPIs efficiently and separate the reflected and transparent layers. This method can be used for refining building textures by removing reflections from captured images for the purpose of city modeling.

DOI： 10.1007/s00138-006-0043-1

記述言語：日本語  

仮想空間内でコンピュータグラフイックスを用いて実物体を表示する際には,対象物の幾何情報とテクステャ情報を用いて描画する方法が一般的である.しかし物体が複雑な細部構造をもつ場合,幾何モデルを正確に計測することができないため,現実感を失うことなくこれらの物体を描画することが難しい.そこで描画視点に依存して視線と面が常に直交するように微小面を層状に発生させ,更に各面に視点依存テクスチャマッピングを行うことで,より現実感の高い描画を行う手法を提案する.これらの処理はプログラム可能グラフイックスハードウェアを使って通常のPCで効率的に実装することが可能である.本手法は視点依存の詳細度制御が可能であり,複雑な物体や風景を対話的な速度で描画できることを示す.

種別：大会・シンポジウム等 

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種別：大会・シンポジウム等 

参加者数：10,000

種別：査読等 

外国語雑誌　査読論文数：2

国際会議録　査読論文数：50

種別：大会・シンポジウム等 

参加者数：10,000

種別：大会・シンポジウム等 

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種別：学会・研究会等 

種別：査読等 

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種別：大会・シンポジウム等 

参加者数：100

種別：大会・シンポジウム等 

参加者数：500

種別：大会・シンポジウム等 

参加者数：100

種別：大会・シンポジウム等 

参加者数：1,000

種別：大会・シンポジウム等 

参加者数：100

種別：大会・シンポジウム等 

参加者数：3,000

種別：大会・シンポジウム等 

参加者数：1,000

種別：学会・研究会等