「ステレオ画像からの３次元復元」
学会も終わり、プレゼンや研究にも力不足を感じました。
今週は３次元画像の基礎学習を中心に行い、次のゼミまでに３次元データの扱いに慣れることが目標です。
また研究内容もより専門的なものにすべく、既存の研究を調査していくつもりです。
10/2
OpenCVを使った３次元復元の簡単なプログラムをネットで拾ってきました。
まずはVisualstudio上で描画しようと思います。
10/3
OpenGLを導入しました。
Formアプリケーション上で動かせることも確認しましたので、しばらくはこれで得られた３次元情報を描画します。
10/6
OpenGLによる描画のプログラムを自分の距離測定プログラムへ移行中です。
今週はOpenGLを導入するところまで進めました。予想より時間がかかってしまいましたが、ここからはペースを上げていきます。また、新しい３次元復元の手法についても考案中ですので、まとまり次第報告します。
現在考えているアルゴリズムをプログラムにすること。
概要としては、AR用マーカーの特徴点を、遺伝的アルゴリズム（GA）によって選択するプログラムの作成です。
画像処理教本の1章を読むこと。
研究内容をスライドにまとめること。
以上の三点が今週の課題です。
9/30
1.プログラムを組んだので、処理結果待ちです。詳しいことは3.のスライドで説明したいと考えています。
2.読んでません。
3.研究背景についてまとめました。
10/1
1.処理結果のデータを収集しています。
2.1章。2章2-4-4まで読みました。
3.今日は進めていません。
10/2
1.GAによる特徴点選択のデータ収集が終わったので、精度の検証用プログラムを作っています。
2.読んでません。
3.提案手法についてまとめています。
10/3
1.前日のプログラムは必要なかったので、GAによる特徴点選択プログラムにより得たデータから、さらに有効なもののみを選択するプログラムを作っています。
2.読んでません
3.提案手法についてまとめています。
10/4
1.前日のプログラムが完成し、データも集まりました。スライドには今日までの内容をまとめようと思っています。
2.読んでません。
3.提案手法についてまとめています。
10/5
1.何もしてません。
2.読んでません。
3.スライドを一通り書き終えました。
10/6
1.何もしてません。
2.読んでません。
3.スライドを分かりやすいように書き直しています。
学会発表の準備
学会発表に向けて産業応用とICISIP2014の発表資料を作成した。
両方ともpptで14枚くらいになった。
9月23日の留学後は、すぐに発表練習を行う。
ICISIP2014
以前は、横から車両を撮って速度を測定するというシステムだった。
ICISIPの方では、正面や斜めからでも撮影して速度を測定できるように改良して検証した結果までをまとめて、論文を作成した。
産業応用工学会
産業応用では、斜めから撮影し測定可能であることを検証に証明したことをまとめた。
両論文では、検証時に、比較用の正確な車両の速度を得ることが出来ないという問題が生じている。今後、検証方法を改めて考える必要がある。
そして、昼間用の方法を開発しスマートフォンのカメラで実装可能まで行う予定である。
今後の予定
8月の中旬までに、学会発表用の資料を作成する。
留学中に、できれば現地の方に協力してもら発表練習を行う
9月の留学後に、学会発表の練習を行い学会に出席する
3Dデータの扱いについてです。
これから研究で3Dデータを扱う方もいると思いますが、データの型や使用するソフトウェアを統一したほうがいいと思いました。
ソフトウェアについてはBlenderという3Dデータを扱えるフリーソフトを使おうと思っています。
データの型（拡張子）については最も一般的な.obj を扱おうと考えています。
他に扱いやすい型やソフトウェアがあれば教えてください。
現在の研究テーマについて，精度の向上に関する成果が出たのでそれを論文に書いています。
片田先輩に添削していただき，8/1締め切りの産業応用工学会の大会へ提出予定です。
https://www.dropbox.com/s/6xgbxxmy4z8q8dy/IIAE2014.docx
*Wordで見ると二枚に収まっています。
撮影環境の変更
撮影環境を真横や正面から斜めまで対応した。
そのかわり，撮影時に撮影範囲の道路の長さをあらかじめ測定する
必要がある。
斜めから撮影した画像がしたの画像である。
斜めからの画像
この画像の赤で囲っている範囲で射影変換を行うことによって、光の線の長さ
を求めることが出来る。
2値化処理 射影変換結果
射影変換したときその範囲の長さが分かっていれば、その長さが射影変換後の画像の高さになる。
現在、Haarlike特徴とadaboostを用いた指先検出方法と、動的背景差分法と色フィルタを用いた指先検出法の比較用の実験データを集めています。
また、ICISIP2014の論文を作成しています。
現在、動的色フィルタに関する論文を読んでいます。
屋外での移動体カメラのための動的色フィルタによる物体検出法に関する研究,
矢野良和
本郷 仁志, 山本 和彦, “動領域内の肌色推定による顔領域および顔部品抽出”,
映情学論, Vol.52, No.12, pp.1840-1847, 1998
D. Chai and K.N. Ngan., “Locating facial region of a head and shoulders color
image”, Proc. of Int.Conf. AutomaticFace and Gesture Recognition, pp.124-129,
1998.
[1]
指先と背景を以下のような方法で分離を行いました。
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ため、肌色フィルターを用いて、指先のみを抽出します。
具体的には、
1: 動的背景差分法を用いて、動く手を抽出する（同時に影も抽出される）。
2: 肌色フィルターをかけ、肌色部分を抽出する（影の部分を省く）。
3: 2値化を行う。
[2]
この結果を全体ゼミで発表するための結果をまとめています。
今後ホワイトボードなどでも実験しようと思います。
またICISIP2014の論文を作成しています。
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斜めからの画像
