Transcript 青木研究室自主ゼミ 第1回(p10-)

高度情報演習1A “テーマＣ”
実践 画像処理プログラミング
〜画像認識とＣＧによる画像生成〜
芝浦工業大学 工学部 情報工学科
青木 義満
2006/04/10
講義説明の前に・・・

画像処理技術の発展


カメラの小型化，高性能化 ：携帯カメラから計測用カメラまで
計算機性能の向上，画像処理研究の成果
→
画像処理の適用範囲，適用場面の拡大！
屋内
屋外・家庭
環境→ 固定環境
固定環境
半動的環境
完全動的環境
分野→ 自動外観検査
ヒューマンインタフェース
セキュリティ
ロボット
ヒューマンインタフェース
ＩＴＳ，セキュリティ，
ロボット，エンターテイメント
その他
場所→
工場
最先端画像処理システムの例
ITS（安全運転支援）
画像計測 ＋ ミリ波レーダー計測
→ 様々な環境下での前方車両検知
ヒューマノイドロボット
視覚 ＋ 聴覚 ＋ 触覚センサ
→ マルチチャンネル情報を統合した
コミュニケーション
監視・セキュリティ
顔画像認証，バイオメトリクス（生体情報）認証
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画像処理の研究分野
・画像計測，認識，生成 →
外観検査
医療支援
様々な応用
カメラ・ビデオ
交
通
ロボット
顔、生体
セキュリティ
Image Measurement & Control
Sensing
Physics
Information
Engineering
Artificial Intelligence
Electrical Engineering
画像計測・認識・生成
画像処理とは？

画像計測・認識


画像中から特定の対象物の情報を抽出し，計測，認識
 ステレオカメラによる3次元計測，顔検出・認識など
画像生成

コンピュータグラフィックス（ＣＧ）の技術を駆使し，意義のある画像（2D,
3D）を生成
 画像提示による情報理解支援
ステレオビジョンによる3次元計測
顔検出
基本的な画像処理の流れ
画像入力
前処理
空間フィルタリング
２値画像処理
領域分割処理
特徴抽出
計測・検出・分類
パターンと図形の検出
パターン認識
必要に応じて処理結果を画像生成により提示！
画像処理の基本的手順（具体例：顔の検出）
画像入力
前処理
ノイズ除去処理など
特徴抽出
肌色特徴抽出
検出
顔検出
画像認識の具体例（動画中からの顔検出）
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検出の手がかり
・肌の色特徴
・顔パターン特徴
（顔部品の空間配置）
講義（演習）のねらい

本講義・演習を通して・・・・
 画像処理（画像計測・認識・生成）の一連の流れを
把握すると共に，プログラミングにより画像処理の
楽しさ，難しさ，可能性を知る
 画像処理の基本的プログラミング技法，コンピュー
タグラフィックスの基本的プログラミング技法を習
得する
画像処理システムに対する興味を高めたい！
講義内容（テーマＣ：青木担当）

タイトル
 「2Dモーションキャプチャシステムを作ろう！」

内容
 画像計測・認識＋ＣＧによる画像生成
 画像計測・認識

時系列の撮影画像から特定の物体，マーカを自動抽出，位置
を計測，記録する（モーションキャプチャ）
 画像生成

コンピュータグラフィックスにより，記録したモーションを
再生，ＣＧ動画像を生成
講義内容（6回）





画像処理とは？ 画像データの構成，画像の入出力演習
簡単な画像処理プログラミング（フィルタの設計と実装）
物体抽出及び２値化処理
ラベリングと重心算出（物体位置計測）
ＣＧによる軌跡再現，画像生成
※最後に，挑戦課題を提示．学習した内容を基礎に，より実
践的な課題にチャレンジ！
講義の進め方（テーマＣ：青木担当）

講義＋演習
 毎回演習開始前に，その回の「ポイント」を解説
 解説終了後，演習実施
 グループワークでなく，個人で行う

評価
 毎回の演習課題，最後の挑戦課題による

スタッフ
 青木，ＴＡ（酒井，中澤，・・・）
講義情報 他

青木研Web site → 講義情報より，講義関連資料
のダウンロード可能
 http://www.aoki-medialab.org/lecture.htm

質問等連絡先
 青木義満：[email protected]
 酒井正樹：[email protected]
 中澤満：[email protected]

青木研の場所
 研究棟１４Ｆ
K-32