現在、韓国での国際学会の発表のため、資料を作成しています。
今週の全体ゼミで英語での発表を行う予定です。
現在、韓国での国際学会の発表のため、資料を作成しています。
英語での作業に多少手間取ってはいますが、来週の全体ゼミで英語での発表ができれば、と考えています。
パスポートを受け取りましたので、PDF形式でメールで張先生へ送信しています。
それと、現在の研究には直接関係ないのですが、Androidアプリの開発環境を整えました。まだ環境を整えた程度ですので何もできていませんが、今後の研究に活かせればと思います。
下記IEEE Signal Processing Magazineの周波数解析の特集です。
SPM 2013 Vol.30 No.6
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北ノースカロライナのダーラムに位置するデューク大学のエンジニアは、現在のセンサより性能がよく、低コストの新しいセンサの開発に取り組んでおり、それは航空機の衝突防止システムや空港のセキュリティースキャンなどの応用に使われている。
撮影した写真をCGで表現し、その前後の動きを予想することにより、撮影したかったタイミングの写真を作成するシステムの開発を試みています。
ステレオ視での距離測定では主流となるのが、三角測量の原理を用いる測定法である。しかし、2つのレンズの光軸が平行であるということが前提条件となっている。そのような精度の高い設備はコスト面なども扱いづらいものがあった。そこで一般のデジタルカメラと同じようなサイズで2つのレンズがついている、家庭用の3Dカメラに着目した。この3Dカメラは光軸が交差しているため、これまでの計算方法では誤差がおおきくなっていた。そこで、光軸が交わる場合の三角測量法を提案する。
昨年度までの研究では、専用の三角測量法を構築し、実装した。結果は既存の手法より精度が高まり、安定度も増した。
今年度の課題として、
・誤差の修正
・メッシュデータの作成
・オクルージョン領域への対応
が挙げられる。
AR(拡張現実)を用いることで,カメラ越しの空間に対し,3DCG等の仮想情報をリアルタイムで表示することができます。このARを実現するために必要となる基礎技術の1つに,画面に映っている物体の姿勢パラメータを推定することがあります。また,ARは,スマートフォンやタブレット,携帯ゲーム機といったポータブルデバイスで使用される機会が多く,デバイスごとの限られたリソースでこの技術を実装しなければならないという特徴も有しています。
このような背景から,私は,スマートフォンによる高速な物体の姿勢検出手法の提案を行いたいと考えています。このテーマの研究論文としては以下の報告があります。
高速かつ頑健な姿勢検出のための特徴点データベース構築手法
今後の予定として,6月半ばまでに上記論文の手法を再現し,PCによる実験データを収集したいと考えています。
テーマを前回の続きという形で画像処理を用いた車両スピード測定の装置開発とする。
<前回までの状態>
- 夜間での車両のスピード測定システムの開発に成功
- 測定できる車両は一画につき車両一台分
- 入力画像の光の線に対しての補正自体は行っていない
- 撮影は手動
- シャッタースピードも手動で設定
- 夜間専用
目標とする速度測定システム
センサで車両を感知しマイコンで制御したタイミングで車両を撮影。パソコンに送信し車両のスピードを測定。スピードオーバーなら別の位置に設置した高感度カメラで車両を撮影。
システムの流れ
パソコンにカメラの設置環境(高さ、角度など)を入力
↓
シャッタースピードとセンサ感知後から撮影までの時間を計算後マイコンに送信
↓
カメラがスタンバイモードになる
↓
超音波センサが向かってくる物体を検知。車両かどうかを判断
↓
車両であればカメラを制御し撮影
昼間モード:高速シャッタースピードで2枚の画像を撮影、フレーム間の時間を制御
夜間モード:設定したシャッタースピードで撮影
↓
撮影画像と撮影環境、撮影時間をパソコンに送信
↓
パソコン内で車両のスピード違反を判定
昼間モード:フレーム間で車両が移動した距離で判定
夜間モード:光の線の長さから距離で判定
↓
違反車両なら別の場所に設置した高感度カメラで車両を撮影
↓
高感度カメラによる車両画像、測定用の車両画像、撮影時間、撮影環境などをデータベースとしてパソコンに保存
必要なもの
超音波センサ
マイコン
シャッタースピードを制御できる産業用カメラ
マイコン開発用kit
画像処理用プログラム
目標
マイコンによるシャッタースピードと撮影タイミングの制御
夜間用速度測定法の改良
測定処理用画像、撮影環境、撮影時間、車両速度のデータベース
今後の予定
必要なマイコンとカメラの選定
マイコンの開発kitの入手
画像処理プログラムの改良
考えられる問題点として撮影タイミングを調整しても、光の線の状態にばらつきができると思われる。パソコンに送信後、まず光の線に対する補正が必要であると思われる。また学会発表でも指摘された複数台の車両にも対応できるようにプログラムを改良する。
指先と背景を以下のような方法で分離する事を考えています。
背景は動かない、指先は動く事を利用し、動くもののみを抽出できる動的背景差分法を利用します。
単純な動的背景差分法では、周辺光の影響により背景の分離がうまくいかないため、周辺光の影響を減少させる処理を入れます。
具体的には、
1、肌色フィルターをかけ、肌色部分を抽出する。
2、周辺光の影響を減らすため、2値化を行う。
3、動的背景差分法を用いて、手を抽出する。
以上の方法を考えています。
アドバイス等、よろしくお願い致します。