label: url

en: Webカメラを用いたVDT作業者の疲労度計測 第11章第3節

ja: Webカメラを用いたVDT作業者の疲労度計測 第11章第3節

en: Technical Information Institute Co., Ltd.

ja: 株式会社 技術情報協会

en: 本稿では，Webカメラを用いたVDT作業者の疲労度計測システムについて紹介する．このシステムでは，パソコンのディスプレイに設置されているWebカメラから得られる映像を用いて，端末を操作する人の手のしぐさ，頬杖，あくび，首のマッサージ，伸びなどを検知して回数や継続時間を計測することで，その人がどれくらい疲労しているかを認識し，疲労が激しい作業者には警告を発することができる．5人の健康な被験者，5人の睡眠不足の被験者で実験したところ，後者のみに警告を与えることができた．


en: ニューラルネットワークを用いた路面標識の認識技術 第8章第9節

ja: ニューラルネットワークを用いた路面標識の認識技術 第8章第9節

en: 本稿ではカメラ映像から路面上の道路標示を認識するシステムについて紹介する．これは，前方に向けられた車載カメラから，リアルタイムで道路標示を認識し，運転手に音声や画面表示を用いてその内容を伝えるものである．様々な種類がある道路標示を，環境変動，照明変動が，さらに道路標示自体の欠けや路面の凹凸など，ノイズの影響を受けないように，CNN(Convolutional Neural Network)により認識する．


en: C10編 知覚情報処理 2-4 スマートビジョンの人のセンシングへの応用

ja: C10編 知覚情報処理 2-4 スマートビジョンの人のセンシングへの応用

en: The Institute of Electrical Engineers of Japan

ja: 電気学会

en: 本書では，スマートビジョンの人のセンシングへの応用について提案する．高齢化社会の進展と犯罪の凶悪化は我が国の大きな問題になっており，その対策が急務であるが，それに対して，筆者らは事務所の監視カメラの映像から窃盗や乱暴など不審者を検知する手法，大学等のコンピュータルームにおいて，飲食や睡眠などマナー違反者を検知する手法を開発した．いくつかの実験結果を示して，本手法の有効性を検証した．


en: 本稿では，画像処理の知能化について述べる．これは，環境や対象の色，形の変化の影響を受けないように，賢く認識するする技術のことを言う．ここでは，形状の特徴情報，動きの特徴情報，位置と動きの特徴情報について述べる．さらにその例として，我々が研究，開発してきたオプティカルフローを用いた煙の検知や，時空間画像を用いた横断歩道による歩行者と通行車両の認識について説明した．


en: Character Recognition from Virtual Scenes and Vehicle License Plates using Genetic Algorithms and Neural Networks

en: InTech Inc

ja: InTech Inc


en: 筆者らが研究，開発してきた人のセンシング技術の例として，一般化ハフ変換による顔画像からの男女識別，阿波踊りの手振りの美しさの定量化，ネットカメラの配信映像を用いた挙動不審者の検出の3つの手法を紹介する．これらは複雑な人間の形状，および複雑な人間の動きのセンシングを試みた例であるが，カメラとコンピュータと言う簡単なシステム構成と実環境でも応用できるアルゴリズムで，人の支援を可能にするシステムの実現を目指している．


en: バイオメトリックセキュリティ・ハンドブック 第2部第1章1.4.5∼1.4.7

ja: バイオメトリックセキュリティ・ハンドブック 第2部第1章1.4.5∼1.4.7

en: Ohmsha, Ltd.

ja: 株式会社 オーム社

en: 特徴空間において，異なるカテゴリーに属するデータの分布が重ならない場合は，線形に分離可能であるが，データの分布が重なる場合は，線形に分離することができない．この場合，次元を増やすことも考えられるが，識別に統計的な処理を加えることで次元を増やすことなく精度向上を実現できる．本稿では，2次識別器として，マハラノビス距離，部分空間法について述べ，さらに識別器の統合法として，結果レベルの統合，スコアレベルの統計的統合及び識別的統合について述べ，識別器の評価方法として，DET(Detection Error Tradeoff)，ROC(Receiver Operator Characteristics)について述べた．


en: 3．2章，あとがき

ja: 3．2章，あとがき

en: 本稿では，筆者らが研究，開発を行なっている人のセンシング技術の一部について紹介する．人の顔のセンシング，人の数のセンシング，人の技能のセンシング，人の動きのセンシングであり，いずれも簡単なシステム構成とアルゴリズムで，人の支援が可能なシステムの実現を目指しているものだる．人の顔のセンシングでは3次元データを用いた手法，人の数のセンシングではカラー情報やハフ変換を用いた手法，人の動きのセンシングでは時空間画像を用いた手法，人の技能のセンシングでは，溶接びーどの美しさを数値化する手法などである．