Robotics Perception: Intention Recognition to Determine the Handball Occurrence During a Football or Soccer Match


Domain Adaptation for Drivers Gaze Mapping for Different Drivers and New Environments

International Journal of Advances in Intelligent Informatics


Extract Traints of Parasitoid Wasp Using Deep Learning and Image Processing

深層学習と画像処理を用いた寄生蜂の形質抽出

IEEJ Transactions on Electronics, Information and Systems

電気学会論文誌C (電子，情報，システム部門誌)


AI Fitness Coach at Home using Image Processing

The COVID-19 pandemic has forced manypeople to exercise at home, leading to a surge in demandfor effective and safe workout programs. However,traditional online exercise videos are often lacking inreal-time feedback, which can compromise exercise safetyand effectiveness. To address this issue, an AI-basedfitness monitoring system, the AI Fitness Coach, hasbeen developed to provide users with real-time guidanceand advice to improve the quality of at-home exerciseand reduce the risk of injury. The AI Fitness Coachsystem utilizes three key units - a pose recognition unit,a fitness movement analysis unit, and a feedback unit - tomonitor and guide the users exercise routine in real-time.By processing images from a fixed camera, the systemanalyzes the users movements and provides feedbackthrough either video or voice. This technology has beenfound to be highly effective in improving exercise qualityat home, leading to enhanced performance and reducedrisk of injury. This article provides an introduction tothe AI Fitness Coach and explores its effectiveness andlimitations. The methodology and technology presentedin this study can offer new ideas and references for the development of future fitness monitoring systems. Despitethe systems impressive results, it has some limitations,such as its requirements for user posture and movement,which make it unsuitable for certain populations. Futureresearch can focus on improving the systems accuracyand applicability. In summary, the AI Fitness Coach isa promising technology that provides a safer and moreeffective way for people to exercise at home. It notonly meets the growing demand for personalized fitnessguidance during the pandemic but also offers new insightsfor the development of fitness monitoring systems. Byenhancing the quality and safety of at-home exercise,the AI Fitness Coach has the potential to revolutionizethe way people exercise and maintain their health in thefuture

International Journal of Human Movement and Sports Sciences


3D shape reconstruction of Japanese traditional puppet head from CT images by graph cut and machine learning methods

SICE Journal of Control, Measurement, and System Integration


Driving Assistance: Pedestrians and Bicycles Accident Risk Estimation using Onboard Front Camera

International Journal of Intelligent Transportation Systems Research


DETECTION OF DRIVER'S VISUAL DISTRACTION USING DUAL CAMERAS

International Journal of Innovative Computing, Information and Control


Auto-Differentiated Fixed Point Notation on Low-powered Hardware Acceleration


3D Shape Reconstruction of Japanese Traditional Puppet Head from CT images


一般選抜における「志望調書」の導入と課題

一般選抜における「志望調書」の導入と課題

The Journal of University Admissions Research


A COVID-19 Visual Diagnosis Model Based on Deep Learning and GradCAM

IEEJ Transactions on Electrical and Electronic Engineering


Development and Evaluation of a Method for Generating 3D Models of Joruri Pupets Reflecting the Facial Image Features of Human

人間の顔画像特徴を反映した浄瑠璃人形3Dモデル生成手法の開発と評価

Journal of Japanese Academy of Facial Studies


Enhanced Vehicle Classification Using Transfer Learning and a Novel Duplication-based Data Augmentation Technique


Vehicle Detection and Type Classification based on CNN-SVM

本稿では，改良されたAlexNetを用いた実道路環境における車両の検出と車種分類を提案する．この手法は物体認識モデルであるAlexNetのサイズを小さくし，分類速度を高速化した上で， SVMによる特徴量の正規化とSpatial Pyramid Poolingによる画像歪み補正により，車両検出や種別分類の性能を向上させることができた．本手法の有効性を検証する実験によって，高い車両検出と種類分類精度を得られることを示した．

International Journal of Machine Learning and Computing


Multimodal Emotion Recognition using Non-Inertial Loss function

Automatic understanding of human emotion in a wild setting using audiovisual signals is extremely challenging. Latent continuous dimensions can be used to accomplish the analysis of human emotional states, behaviors, and reactions displayed in real-world settings. Moreover, Valence and Arousal combinations constitute well-known and effective representations of emotions.In this paper, a new Non-inertial loss function is proposed to train emotion recognition deep learning models. It is evaluated in wild settings using four types of candidate networks with different pipelines and sequence lengths. It is then compared to the Concordance Correlation Coefficient (CCC) and Mean Squared Error (MSE) losses commonly used for training. To prove its effectiveness on efficiency and stability in continuous or non-continuous input data, experiments were performed using the Aff-Wild dataset. Encouraging results were obtained.


Two-Stage Robust Optimization for the Orienteering Problem with Stochastic Weights

In this paper, the two-stage orienteering problem with stochastic weights is studied, where the first-stage problem is to plan a path under the uncertain environment and the second-stage problem is a recourse action to make sure that the length constraint is satisfied after the uncertainty is realized. First, we explain the recourse model proposed by Evers et al. (2014) and point out that this model is very complex. Then, we introduce a new recourse model which is much simpler with less variables and less constraints. Based on these two recourse models, we introduce two different two-stage robust models for the orienteering problem with stochastic weights. We theoretically prove that the two-stage robust models are equivalent to their corresponding static robust models under the box uncertainty set, which indicates that the two-stage robust models can be solved by using common mathematical programming solvers (e.g., IBM CPLEX optimizer). Furthermore, we prove that the two two-stage robust models are equivalent to each other even though they are based on different recourse models, which indicates that we can use a much simpler model instead of a complex model for practical use. A case study is presented by comparing the two-stage robust models with a one-stage robust model for the orienteering problem with stochastic weights. The numerical results of the comparative studies show the effectiveness and superiority of the proposed two-stage robust models for dealing with the two-stage orienteering problem with stochastic weights.


Prediction of the VDT Worker's Headache Using Convolutional Neural Network with Class Activation Mapping

本論文ではVDT作業者の疲労具合を検知するためにカメラ映像から6つの手のポーズを分類する手法を提案する．提案手法では，手のポーズの分類に畳み込みニューラルネットワーク(CNN)をベースとしたディープラーニングを適用している．さらに，顔面上の手のポーズの定位のための分類ネットワークの予測を可視化するためのクラス活性化マップ(CAM)を実装した．有効性を検証する実験で，98.5%の精度で認識できることがわかった．


Personal Identification from Dental Findings Using AI and Image Analysis against Great Disaster in Japan

本稿では，南海トラフに備え歯科的所見を自動的にデータベースに保存システムを提案する．東日本大震災では被害者の身元を確認するために約2600人の歯科医師が約8750件の歯科診療所見を集め，1250人の遺体の身元を判明させたが，多大な時間と労力が必要であった．本手法では，口腔内のカメラ映像と3Dスキャナによる3DデータとパノラマX線画像を組み合わせることで，デンタルチャートを自動生成することが可能である．


Using dental records in personal identification

災害時の被害者の身元の判別に歯科所見を使用することは有力な方法のひとつであり，東日本大震災では被害者の約1割が歯科所見で身元を判別された．しかし南海トラフでは32万に犠牲者が出るとも言われており，医師不足が予想されている．そこで本稿では，画像処理により，口腔内のカメラ画像とパノラマX線画像から自動診断により生成したデンタルチャートを医療ネットワークにデータを蓄積するシステムを提案した．


The development of personal identification method by image analysis technology of dentition

大規模災害時の被害者の判別に歯科データが使用されることが多い．生前と死後のデータを照合するには標準化されたデータが必要となるが，生前のデータベース作成にも非常に多くの時間がかかる．そこで本稿では歯科用カルテを自動生成する手法を提案する．本手法はカメラで撮影される口腔内画像とレントゲン画像から画像処理と人工知能によりカルテを自動生成することで，データ収集と解析時間を革新的に短くできる．


Human Detection and Tracking Using HOG Feature and Particle Filter in Video Surveillance System

監視カメラから得られる映像を用いて，HOG特徴とパーティクルフィルタを用いて人間を抽出し，さらに追跡する手法を提案する．本手法ではHOG特徴を用いて人の領域を抽出し，さらにパーティクルフィルタを用いて人の動きを追跡する．これにより複雑な背景においても，複数の人を同時に検出と追跡することが可能である．本手法の有効性を検証するために，4つのシーンに適用したところ，約90%の検出精度と約99%の追跡精度が得られることがわかった．

International Journal of Advanced Intelligence (IJAI)


Advanced Safety Vehicle (ASV) Technology Driver Support System Monitor using Three Onboard Camera

本論文では，3台の車載カメラを用いた自動車のドライバーの安全運転を支援する手法を提案した．この手法では，3台の車載カメラのうち前方カメラは歩行者と対向車を，後方カメラでは車線変更の際の後方走行車を，ドライバーカメラでは顔の向きと視線の向きを監視し，それを統合させた情報をドライバーに提示するものである．実際の車載カメラ映像を用いた実験によって，安全運転支援をすることが可能であることがわかった．

Journal of the Institute of Industrial Applications Engineers


Motion-Based Detection and Tracking of Multiple Pedestrians

本論文では，GMMとカルマンフィルタを用いて，通行人数を進行方向別に認識する手法を提案した．本手法では，GMMを用いることで連続する映像の中から動きのある人を検出し，さらにカルマンフィルタを用いて人を追跡することで，進行方向別の通行者の人数を計測することができる．本手法の有効性を検証するために，実際のシーンに対する実験を行なったところ，高い精度で認識するできることが確認できた．

International Journal of Mechanical and Materials Engineering


Burnout Recognition for Call Center Agents by Using Skin Color Detection with Hand Poses

本論文では，Webカメラから得られる映像を用いて肌色領域検知による顔周辺での手の動きに着目したVDT作業者の疲労認識手法を提案した．本手法ではディスプレイに設置されたカメラから得られる映像を用いて，人の肌色に着目して手が肩や首をもむ動作を認識することで被験者の疲労具合を認識するものである．本手法の有効性を検証するために，実際に疲労した被験者に対して実験を行なったところ，94%以上の高い精度で検出できることがわかった．

International Journal of Computer, Electrical, Automation, Control and Information Engineering


Towards Autonomous Driving: Road Surface Signs Recognition using Neural Networks

In recent years, the number of traffic accidents has rapidly increased for many reasons. However, the most common cause is the driver carelessness and inattentiveness to road signs. Therefore, the aim of this paper is to automatically recognize road surface markings and by availing the information to the driver, hope to reduce road accidents. In the proposed method, the captured image is transformed and edges information used to extract the target road area. The road marking candidate is then extracted and recognized using a neural network.

本論文では，車載前方カメラから得られる映像を用いて，道路に書かれた道路標示を認識する手法を提案する．この手法では，連続的に得られる車両の前方映像から，縦方向の投影データ，横方向の投影データ，エッジ勾配のヒストグラムを特徴量として，路面上の道路標示をニューラルネットワークにより認識するものである．本手法の有効性を検証するために，実際にシステムを走行車両に搭載して実験を行なったところ，80%以上の精度で検出することができた．

International Journal of Engineering Research and Technology


3-D Modeling using 3-D Rotation Invariant Phase Only Correlation

3次元回転不変位相限定相関法を用いた3次元モデリング

In this paper, we propose a method to create a 3-dimensional model of space using 3-d Rotation Invariant Phase Only Correlation (RIPOC). RIPOC is the applications of Phase Only Correlation (POC). The RIPOC can correlate two data even though there is rotation between two data. In this paper, we extend the RIPOC to 3-dimensional. It estimates the rotation angle between two 3-d information. We create a 3-d model using the estimated results. And it shows the ability of the proposed method.

本稿では，安価な3次元センサを用いて，3次元モデルを生成する手法を提案した．これは特殊な装置を使ったり厳密なキャリブレーションをせずに連続して取得された複数方向の3次元データから，回転不変位相限定相関法(RIPOC)と位相限定相関法(POC)を用いて単一の3次元モデルへと重ね合せる高精度な3次元一合わせを用いた3次元モデリング手法である．本手法では本手法の有効性を検証するために行った実験を示した．

IEEJ Transactions on Electronics, Information and Systems

電気学会論文誌C (電子，情報，システム部門誌)


High-precision Classification of Small Insects with Similar Color and Shape Using Image Processing

画像処理による色や形が類似した微小害虫の高精度分類

In this paper, we propose a method of surveillance of the plant growth using image processing. This method is able to observe the condition of raising the plant in the greenhouse by detecting small insects. Experts can classify small insects, but many general people cannot classify small insects. Therefore we propose a method of classifying small insects by using image processing. The plate is prepared for extracting small insect. The image is obtained by an image scanner. In first process, each region of small insects is extracted from the image scanner image by using color information. In next process, some features are detected from the region of small insects. In last process, small insects are classified using above features. The experiments using the experimental system are performed to demonstrate the efficacy of this method and the experimental results are shown.

筆者らは画像処理により粘着シートに付着した害虫を精度良く分類する手法を提案してきたが，多くの害虫が付着しているシートに対応できなかったり，比較的大きな害虫に限定されているなど問題があった．そこで本稿ではウィルスを媒介するなどとして問題になっている微小なアザミウマ類とコナジラミ類の計測手法を提案する．本手法では本手法の有効性を検証するために行った実験を示した．

電気学会論文誌C (電子，情報，システム部門誌)


Multi Cameras Based Indoors Human Action Recognition Using Fuzzy Rules

In this paper, the recognition of human actions in an indoor work environment using multi cameras is proposed. HOG features learned using AdaBoost and optimized by background differencing are used to detect the human regions, while the overlapping camera views are merged using perspective transformation. Initially, to recognize a stationary or mobile person, the distance between the detected area in successive frames is used. The direction the person is facing is estimated using the width of the detected region. Several fuzzy rules are then applied to recognize the human actions based on the person's height measured from the direction they are facing. In addition, suspicious action is recognized using the presence of an abandoned object and detection duration. In experiments, recognition accuracies achieved for "walking" , "stop", running", "sitting", "desk working" and "falling" actions are 87%, 92% , 46%, 95%, 89%, and 91% respectively.

本論文では，マルチカメラを用いたオフィスや病院，公共施設における人間の行動解析手法を提案した．この手法では， HOG特徴量とAdaBoostを用いることで人領域を抽出し，さらに広い範囲に様々な方向に設置された複数台のカメラから連続的に得られる映像から，歩行，停止，走行，座る，作業，倒れるの各動作を認識することができる．実際のオフィスを模擬した環境での実験を行なったところ，約83%の精度で認識できることがわかった．


Tokushima Robot Programming Club: Science and Technology Education in Robot Manufacturing Class for Children by University Students

大学生主体の小中学生向けロボット教室「徳島ロボットプログラミングクラブ」における科学技術教育

This paper introduces the Tokushima Robot Programming Club. This is a robot manufacturing class for elementary and junior-high school students. The university students are managed this club. They are also planned the theme of every class and prepare the prototype model of robot. Here, we show the organization of our club and describe the activities of this club since 2006. After that, we show its educational effectiveness for both the children and the university students.

本論文では，徳島ロボットプログラミングクラブについて紹介する．このクラブは小・中学生向けのロボット製作教室で，大学生がこのクラブを管理している．大学生らは全てのクラスのテーマを計画し，ロボットの試作品を準備し，当日の講義や演習も実施している．本稿では，クラブの組織と2006年以来のクラブの活動を説明し，さらに小・中学生の教育効果と大学生の教育効果を示す．

Journal of the Robotics Society of Japan


Study of the Detection System for Onscreen Contents Shooting (Countermeasure against Information Leakage by Video Recording/Photo Shooting)

With the expanded use of the smartphone and digital camera, unauthorized bringing out of information by photo/video shooting is reported. The authors have investigated whether detection of photo/video recording is possible focusing on the motion of a person and the feasibility of a system that quickly detects recording of the contents displayed on thescreen. The system detects a camera held in one hand, both hands, and a fixing device, and uses algorisms to prevent erroneous detection and missed detection. In the experimentsconducted for verification of the detection capability of the prototype system, highly accurate detection capability was demonstrated.

本稿では，画面の盗撮による情報漏えいを防止するための画像処理により，盗撮行為を検視して，防御するシステムを提案する．このシステムでは，パソコンディスプレイ上に設置されたカメラを用いて，3次元情報およびカラー情報を取得する．そして取得された2種類の画像を用いて，パソコンの前に居る人物が，仕事をしているのか，カメラを構えて画面を盗み撮りしているかを判定することができる．本手法の有効性を検証する実験について示す．

International Journal of Information and Electronics Engineering


Automatic Method for Identifying Thrips tabaci Using Image Processing Technology

画像処理によるネギアザミウマの自動識別

筆者らは，長年，農業の微小害虫の検知について研究を行っている．この手法は，ビニールハウスや畑に設置された粘着シートに付着する害虫を，ノイズや砂，ゴミ，他の虫の影響を受けることなく検出する手法である．本稿では特にネギアザミウマの産雄系等の生殖型を識別する技術について提案する．本手法では背景差分により，害虫候補領域を抽出し，さらにその中から複数個の特徴量を組み合わせることで，対象の害虫のみを検出することが可能である．


A Distance-Based Method for Counting Passersby using Space-Time Imagery

Counting people and observing their movements are useful processes for various purposes, for example security, organizational administration, and improving corporate business results. This paper introduces an automated method for counting passersby using virtual-vertical measurement lines. The process of recognizing a passerby and generating space-time images is based on a sequence of images obtained from a USB camera. Space-time imagery represents recognizable human regions (shapes), which are processed using a labeling-based segmentation. In this study, space-time image represents the time as a pixel-distance, which is used to support the algorithm to achieve accurate counting. . Human regions are detected using space colors based template matching that automatically selects the optimal match in order to obtain direction and speed. Whether the shape represents only one or two passersby can be ascertained using the relationship between the passerby speed and the human-pixel area. To verify the effectiveness of the proposed method, we performed experiments using a side view camera is placed near the entrance. A counting and direction accuracy of 97% was achieved.

本稿ではカメラ映像を用いた通行人数計測手法を提案する．この手法では，時空間画像を用いて，通行する人の数と進行方向を検出することが可能である．時空間画像は3つ生成し，一つは人数を計測するために，もう2つは進行方向を検出するために用いる．本手法の有効性を検証するための実験を行なったところ，97%の精度で人数と進行方向を検出することができた．

International Journal of Innovative Computing, Information and Control


Content-Based Similar Image Retrieval Using Wavelet Packet Transform

ウェーブレットパケット変換による内容に基づく類似画像検索

The content-based image retrieval system is a technique for retrieving images on the basis of automatically extracted features such as color, texture and shape. In this paper, we propose a similar image retrieval method by the wavelet packet transform for feature extraction of an image. The wavelet packet transform enables good approximation of an image because it allows better frequency resolution and much higher precision and flexibility in the selection of the bases. A query and all database images are transformed into the wavelet packet bases by the wavelet packet transform, and the optimal bases are chosen from the full-quad wavelet packet tree by the best basis algorithm. The structure of the optimal wavelet packet tree for similar images tends to be similar to each other. Our retrieving algorithm makes use of the structure of this wavelet packet tree and Euclid distance. The experiments were performed on the very large-image database containing 60,000 images from Corel Gallery. We evaluate the ability of our proposed retrieval method using a Recall-Precision graph. From this result, it is clarified that our proposed method provides greater accuracy, average Recall 25.96% and average Precision 60.0%. We also indicated that it is possible to easily obtain similar images from the very large-image database.

内容に基づく画像検索は，画像に手動でキーワードを付加することなく画像から抽出した特徴量に基づいて画像を検索する手法である．本論文では，画像の特徴量の抽出にウェーブレットパケット変換を用いて類似画像を検索する手法を提案する．提案手法では，まずウェーブレットパケット変換が時間・周波数領域において分割パターンを自由に選択できることを利用し，画像の局所的・大域的な変化を詳細に解析する．次に，ウェーブレットパケット変換の結果にCoifman らの提案する最良基底アルゴリズムを適用してウェーブレットパケットツリーを得る．ここで，類似画像の間ではウェーブレットパケットツリーの形状も相似となる特徴があるため，これを画像データベースの分類に応用することで検索対象範囲を大幅に減らせることを示す．ユーザによる検索質問画像と画像データベースの画像の類似性は，ウェーブレットパケットツリーの形状を表す特徴ベクトルの比較並びにユークリッド距離を求めることで評価を行う．提案手法の実験として，6 万枚の画像より構成される大規模な類似画像検索システムを構築し，画像検索システムの検索効率を再現率・適合率の指標を用いて評価を行う．実験結果として，平均再現率 25.96%，平均適合率60.0%が達成され，提案手法がより多くの類似画像を検索することを実証できた．

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan


A Fast Approach for Person Detection and Tracking

Object detection and tracking is one of the most popular areas of video processing and the essential requirement of any surveillance system. A fast approach for person detection and tracking is presented. This work proposes to do target tracking with Kalman filter. In case of a misdetection, which would lead a wrong update of the filter, a fast mean shift iteration based on integral computation is performed to propose a more accurate detection. Tracking results are demonstrated for complex scenes and evaluation of the proposed tracking approach is presented.

画像処理分野において，監視カメラなどから得られる映像から物体を抽出し，追跡する技術は非常に重要である．そこで本手法では，動画像中から高速に人を検出し，追跡する手法を提案する．本手法ではカルマンフィルターを改良して用いることで，高速でかつ，確実な検出と追跡が可能となる．本手法の有効性を確認する実験を行なったところ，複雑なシーンでも高い精度をえることができた．

International Journal of Computer Applications in Technology


Detection of Abandoned Luggage and Owner Tracking at Sensitive Public Areas

Abandoned objects in sensitive congested public areas like airports or train stations pose a major security threat. Therefore, in this paper, to solve the problem, we propose a novel method for the detection of abandoned luggage, tracking its owner and extracting any other necessary information using multi-threshold pixel based dynamic background model and Earth Mover's Distance (EMD) signature matching. The public area selected for experiments is a train station. The background model is created by learning the color variance in all pixels by allowing multiple thresholds per pixel. After learning, pruning unnecessary thresholds improves the foreground extraction speed. Blob noise and outliers including shadows are deleted by a binarization method based on the Discriminant Analysis (DA) method. A color signature created using the HSV color space that is fast to process, is matched using the EMD metric to track blobs. Once an abandoned object candidate is found, a slower but more accurate SURF algorithm is used to extract feature points for further tracking. Stationary objects after this phase are considered to be abandoned luggage. To prove the effectiveness of the proposed method, experiments are conducted using the i-Lids dataset (2007 IEEE International Conference on Advanced Video and Signal based Surveillance (AVSS 2007)) achieving a frame-based average accuracy of about 93%.

本論文では，動的背景モデルとEarth Mover's Distanceシグネチャマッチングを用いて，鉄道の駅などで放棄された荷物を検出し，所有者を追跡する手法を提案する．この手法では，影の影響を受けないようDiscriminant Analysis(DA)法による2値化法により対象を検出した上で，SURFアルゴリズムを用いることで放棄した所有者を追跡する．i-Lidsデータセットを用いた実験で，約93%の精度が達成できることが確認できた．

IEEJ Transactions on Electronics, Information and Systems


Automatic Background Updating for Abandoned Object Detection at Train Stations

In video surveillance using overhead cameras, it is very important to capture and regularly updated the background to enable accurate extraction of persons or objects of interest. However, in scenes with a lot of movement and stationary objects, for example a train station, it is not easy to update the background without including such objects. In this work, we investigate several objects features and combine them to maintain a stable background image. The features include the speed of the object, texture, shape, associations between persons and objects, etc. The data used is a subset of the i-Lids dataset that was captured for analyzing video systems. It is captured in a train station using one overhead camera. Each video segment is about three minutes long. Index TermsActive background, abandoned objects, shape matching.

本論文では，オーバーヘッドカメラによるビデオ監視のための背景画像の更新手法を提案した．本手法では，鉄道の駅において，放置物の検知のために，象物体の速度，テクスチャ，形状，人とオブジェクトの間の関連などを特徴量として抽出し，さらにそれらを組み合わせることで安定した背景画像更新を可能としている．ビデオシステムの分析のためにキャプチャされたi-Lidsデータセットを用いて実験を行なったところ，本手法の有効性を確認することができた．

International Journal of Machine Learning and Computing


Monotonous Tasks and Alcohol Consumption effects on the Brain by EEG Analysis using Neural Networks

An analysis of the Electroencephalogram (EEG) signals while performing a monotonous task and drinking alcohol using principal component analysis (PCA), linear discriminant analysis (LDA) for feature extraction and Neural Networks (NNs) for classification is proposed. The EEG is captured while performing a monotonous task that can adversely affect the brain and possibly cause stress. Moreover, we investigate the effects of alcohol on the brain by capturing the data continuously after consumption of equal amounts of alcohol. We hope that our work will shed more light on the relationship between such actions and EEG, and investigate if there is any relation between the tasks and mental stress. EEG signals offers a rare look at brain activity, while, monotonous activities are well known to cause irritation which may contribute to mental stress. We apply PCA and LDA to characterize the change in each component, extract it and discriminate using a NN. After experiments, it was found that PCA and LDA are effective analysis methods in EEG signal analysis.

主成分分析および線形判別分析，ニューラルネットワークを用いた飲酒に関するEEGの解析手法を提案する．本手法では，EEG信号から，主成分分析と線形判別分析を用いることで特徴量を抽出し，ニューラルネットワークを用いて解析するものである．本手法の有効性を検証するための実験を行なったところ，主成分分析と線形判別分析はEEG信号の解析に有効であることが確認された．

International Journal of Computational Intelligence and Applications


Video Surveillance using Facial Features-based Tracking

In this work, we present a real time system for facial features detection and tracking in image sequences. We are interested in developing a human tracking system that can improve human-computer interaction and benefit video surveillance problems by making it invariant to rotation, illumination and subject's movement. However, since human body and face movements are very complicated to detect and track, all available cues that can narrow the search space should be considered. This paper describes a novel strategy for both face tracking and facial feature detection. Face detection is important because it reduces the search space and consequently saves time for further face processing, e.g. recognition or transmission. Moreover, facial feature detection enables face normalization which leads to size invariant face recognition. The proposed face tracker resembles human perception in that, initially, it utilizes motion as the major cue and thereafter, searches for the eyes in the areas likely to contain human faces. The presence of a face is determined using an eye tracker. Eyes are important facial features due to their relatively constant interocular distance. In this work, efficiency improvement focuses on two points: reducing template matching area and speeding up the matching process. Our method initially detects two rough eye candidate regions using a feature based method. All other processes are thereafter performed inside the candidate regions. In addition, we can evaluate the size of eye template according to the size of the regions. Altogether, the proposed method combines the accuracy of template based methods and the efficiency of feature based methods in the visual spectrum. To prove the effectiveness of this approach, we performed comparative experiments using real video images. We achieved a real time detection accuracy of about 96%.

動画像の中から顔や手を検出し，追跡する技術は非常に重要である．そこで本稿では，動画像から，顔の検出と手のジェスチャーの検出を高速に行なう手法を提案する．本手法ではまず目を検出する．目は非常に重要な部位であり，また特徴的である．さらにその情報をもとに顔を抽出し，さらに手を抽出する．本手法の有効性を確認する実験を行なったところ，96.3%の精度を得ることができた．

International Journal of Innovative Computing, Information and Control


A New Approach for Counting Passersby utilizing Space-time Images

Counting people and observing their movements are essential processes for security, organizational administration, and improving corporate business results. This paper presents amethod for automatically counting passersby using virtual-vertical measurement lines. Recognizing a passerby and generating space-time images are processed by animage sequence obtained from a USB camera. Space-time imagery represents recognizable regions surrounding each personwhich are processed fromlabeling-based segmentation. In this study, a space-time image represents the time as pixel-distance which is used to support the algorithm in order to achieve highly accurate counting. Human regions are detected by space colors based on template matching to select the optimal direction and speed. Whether the shape represents only one or two passersby can be ascertained using the relationship between the passerby speed and the human-pixel area. To verify the effectiveness of the proposed method, we performed experiments using a side view camera placed near the entrance. From the experiments, counting and direction accuracy were achieved 97%.

通行人数を計測することは，セキュリティなどで大変有益である．本稿では複数の計測線を用いて時空間画像を作成することで，通行人数計測を行なう手法を提案する．この手法では人数を計測するための1つの時空間画像と，速度と進行方向を計測するための2つの時空間画像を用いる．本手法の有効性を確認するために実験を行なったところ，97%の精度を得ることができた．

International Journal of Computer and Communication Engineering


The Extraction of People Regions by Two Generalized Hough Transforms of Direction Cords

方向コード化した一般化ハフ変換を2回用いた人領域の抽出

Recently, there have been many brutal crimes. Therefore, surveillance cameras have been installed at various places. This has led to the volume of image records being very large. Therefore it is necessary to develop an automatic method for checking suspicious persons. It is difficult to extract parts containing people from an image sequence. A lot of methods for extracting people regions have been developed. However the conventional methods need many images or precise background images. In this paper, we propose a method to extract people regions from an image by applying the Hough Transform twice. In the first step, people regions are obtained by the first Hough Transform of direction cords. The first Hough Transform pertains to connecting of the outline of the people regions and extracts the pixels of the people regions. In the next step, people regions are decided by the second generalized Hough Transform which pertains to the shapes of heads and shoulders. Some experimental results that indicate the effectiveness of the proposed method are also reported.

本稿では，一般化ハフ変換を用いて人の持つ形状特徴を利用した人物抽出法について提案する．一般化ハフ変換は，求めたい形状のものをテンプレートとし，処理画像からその形状に近いものを探す手法であるが，処理時間が問題になっていた．本手法では，人物とその他の自然物との形状の違いに注目し，一般化ハフ変換を2回用いることで，複雑な背景を有する1枚の画像から，高速かつ高精度な人の領域抽出を行なう．本手法の有効性を確認するために様々な実験を行なったところ，高い精度で人領域の抽出が可能であることがわかった．

IEEJ Transactions on Industry Applications

電気学会論文誌D (産業応用部門誌)


生活安心・安全のための多次元センシング

生活安心・安全のための多次元センシング

In this paper, the authors describe multi-dimensional sensing that can be adopted to realize security in everyday life. In this study, the applications of sensing based on the use of surveillance cameras for equipment mounted on cars, road transport, fields such as farming, and health maintenance have been investigated. Recently developed systems and methods involving multi-dimensional sensing technologies are introduced, and current issues and trends are described.

本稿では，生活の安心，安全のための多次元計測手法について提案する．これらは，自動車，道路，農業，健康等の様々な分野で使われる監視カメラの映像に基づいた計測技術に関する研究であり，我々の日々の生活において，我々の行動を見守りながら，我々の生活の安心と安全を支援する技術である．本稿では，このような分野における最近の多次元センシングの現状や動向について述べる．

電気学会論文誌D (産業応用部門誌)


Automatic method of counting small flying insects using image processing technology

画像処理による微小害虫の自動カウント

ビニールハウス等における無農薬の作物の育成には，天敵害虫をどの時期に放つかのタイミングが重要であるが，一般に熟練の技術が必要となり，難しい．そこで，本手法では，ビニールハウス等に設置した粘着シートに付着した微小害虫を計測することで，天敵害虫の投入時期を判定する手法を提案する．ここでは，テンプレートマッチングと微小害虫の形状特徴に着目した手法で，対象となる害虫のみを正しく計測することが可能である．本稿では，さらにいくつかの実験結果によって，本手法の有効性を示す．


A General Framework for Multi-Human Tracking

The task of reliable detection and tracking of multiple objects becomes highly complex for crowded scenarios. In this paper, a robust framework is presented for multi-Human tracking. The key contribution of the work is to use fast calculation for mean shift algorithm to perform tracking for the cases when Kalman filter fails due to measurement error. Local density maxima in the difference image - usually representing moving objects - are outlined by a fast non-parametric mean shift clustering procedure. The proposed approach has the robust ability to track moving objects, both separately and in groups, inconsecutive frames under some kinds of difficulties such as rapid appearance changes caused by image noise and occlusion.

複雑なシーンにおいて，複数の対象物体を検出して追跡することは，非常に難しい．そこで本手法では，複数の人を追跡する手法を提案する．ここでは，カルマンフィルター手法とミーンシフト法を組み合わせて，複雑な背景中にある人を高速に認識する手法である．本手法は，ノイズに頑強な手法であり，対象の人物が隠れた場合では追跡が可能となり，また2つの手法を組み合わせることで，高速な処理も可能となっている．


A General Framework for Multi-Human Tracking using Kalman Filter and Fast Mean Shift Algorithms

The task of reliable detection and tracking of multiple objects becomes highly complex for crowded scenarios. In this paper, a robust framework is presented for multi-Human tracking. It includes a combination of Kalman filter and fast mean shift algorithm. Kalman prediction is measurement follower. It may be misled bywrong measurement. The search for solution is guided by a fast mean shift procedure. It is used to locate densitiesextrema, which gives clue that whether Kalman predictionis right or it is misled by wrong measurement. Tracking results are demonstrated for crowded scenes andevaluation of the proposed tracking framework ispresented.

混雑したシーンなどにおいて，複数の対象人物を追跡するには非常に複雑な処理を必要とする．そこで本手法では，複数の人物を高速に，かつ高精度に追跡することのできる手法を提案する．本手法では高精度に人を検出することのでいるカルマンフィルタと，高速に人を追跡することのできるミーンシフト法を組みあわせることで，高速かつ高精度な複数人物の追跡を可能としている．本稿ではさらに，いくつかの追跡実験結果を示すことで，本手法の有効性を検証する．


FG 視覚センサを用いた人物の姿勢認識

FG 視覚センサを用いた人物の姿勢認識

本論文では，FG視覚センサを用いて得られる3次元情報により人の姿勢認識を行う手法を提案する．FG視覚センサでは，レーザにより空間を粗くサンプリングして輝点情報のみを取得する．それにより，分解能は低下するが，扱うデータ量が少なくなるため，実時間での処理が可能となり，機密性も高くなる．人の姿勢認識として，顔や胴体の向き，腕の位置の検出を行う．本稿ではさらにいくつかの実験結果を示し，本手法の有効性を確認した．

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan


A Method for Counting Multidirection Passer-by by Using Circular Space-Time Image

円形計測線時空間画像を用いた方向別人数計測

Recently, the importance of understanding the number of people and the flow of the persons at public accommodation or department stores have increased more and more. This information is useful for congestion reducing, efficient promotion of the institution management and sales improvement, etc. The conventional methods of counting number of people are carried out by human viewing and by a machine of rotary stick-type counter. Therefore, we have already proposed an automatic system for counting number of people by the image processing to use a straight measurement line and a space-time image. However, these methods are not suitable for the counting at a wide place. In this paper, we propose a method of counting multidirection passer-by by using circular space-time image. In this method, a circular measurment line is set on a sequence of the background subtraction images. All pixels on this line is transformed to the space-time image. The number of passer-by can be counted by using this space-time image. But the direction information of passer-by cannot be obtained from this space-time image. Therefore, two circular measurment lines are set on a sequence of the background subtraction images. Two space-time images are generated from the outside line and the inside line. The directions of passer-by can be obtained by detecting which line passer-by passed previously.

本論文では，カメラにより得られた画像に円形計測線を設定し，人物領域を抽出することで，多方向に通行する人の自動計数手法を提案した．この手法ではまず円形の計測線に対する時空間画像を取得する．得られた時空間画像上の人ごとの塊を計測すれば，人数が認識できるが，進行方向が認識できない． そこで二重の外円と内円の計測線を設置する．これにより，2個の計測線を通過の仕方で，方向を認識できる．また人同士が固まって通過する場合と，1人がゆっくり歩く場合に，時空間画像上では同じような分布になるが，ここではその塊の画素数ではなく，速度の総和によって，人数を計測する．さらに人同士が固まって通過している場合でも，進行方向や速度を考慮しながら計測することで， 1人1人を分離する．また，計測線に対して浅い角度で進入する人に対しては，直線計測線を設定し再計測することで正しい人数計測が行なうことができる．

IEEJ Transactions on Electronics, Information and Systems

電気学会論文誌C (電子，情報，システム部門誌)


阿波踊りの動きの3次元解析の試み

阿波踊りの動きの3次元解析の試み

``AWA ODDRI'' dance is one of the traditional dance festival of Tokushima Prefecture in Japan. Basic operation of ``AWA ODORI'' dance needs harmony of hands and legs, and the rhythm of duple time, but it is not possible that the beginners do these actions completely. We have already developed the method of quantifying evaluation of the skill of ``AWA ODORI'' dance. But the three dimensional movements are not able to be evaluated by image squences. In this paper, the authors proposed a method of quantifying evaluation of the skill of ``AWA ODORI'' dance by using the three dimensional data. In this method, the image sequence of dance scenes is obtained by a stereo camera with a simple of structure. The dynamics of motion is detected by three dimensional data calculated by the stereo camera. The input data and model data of excellent dancers are compared. In this paper, we describe the algorithm of quantifying evaluation of the skill using the stereo view and show some experimental results obtained by using a simple experimental system to verify effectiveness of the proposed method.

本稿では，阿波踊りの3次元的な動きを取得し，そのうまさを定量評価する手法を提案した．本手法では，まず踊り子に，計測対象となる関節の位置に色マーカーが装着されている黒い全身タイツを装着してもらい，暗幕の前で踊ってもらう．その様子をステレオカメラによって撮影する．得られた2枚のステレオ画像の中から同じ色マーカー同士を対応付けることで，3次元データを取得する．さらに人の構造を考慮した3次元データの修正と，時間軸に対して前後のデータに着目したデータ補間を行なった上で，1周期ずつのデータに分割する．そのデータから，熟練者のデータとの相関に着目した特徴量と，手足のタイミング，身体の傾き，動作の滑らかさ，緩急のある動き，周期の正確さを表現する5個の特徴量を抽出する．最後にこれらの合計6個の特徴量を重みをつけて統合して，阿波踊りのうまさを得点化する．さらにいくつかの実験を通して，本手法の有効性を検証した．

電気学会論文誌C (電子，情報，システム部門誌)


インターネットカメラを用いた不審行動人物の検出

インターネットカメラを用いた不審行動人物の検出

Recently, many brutal crimes have shocked us. Therefore, the importance of security and self-defense have increased more and more. It is necessary to develop an automatic method of detecting suspicious persons. In this paper, we propose a method of detecting suspicious persons using the internet camera. An image sequence is obtained by the internet camera. By using these images, the recognition of suspicious persons is carried out. Our method classifies the condition of the target person into 3 postures: walking, staying and sitting. The system employs the subspace method which uses three features: the value of movement, the number of looking around restlessly, and the rate of stopping and going. Some experimental results using a simple experimental system are also reported, which indicate effectiveness of the proposed method. In most scenes, the suspicious persons are able to be detected by the proposed method.

本論文では，インターネットカメラにより配信される映像を用いて，机の引出しや棚の中の貴重品，下駄箱の中に隠されている鍵などを窃盗する犯罪を想定して，物を探す動作をしている人物を不審者として検出する手法を提案した．まず本手法では人の動きに着目するため，フレーム間差分を用いて人間領域を抽出する．さらに連続して得られる人間領域画像から，追跡を行ない，移動している，立ち止まっている，座っているという姿勢状態を推定する．さらに物を探す動作を表現する動きの特徴量，移動度，立ち止まり度，首振り度を抽出する．これらの姿勢と動きの特徴の組合せから，不審であるかどうかを判定する．本論文ではさらに本手法の有効性を確認するために行なった実験の一例を示した．

電気学会論文誌C (電子，情報，システム部門誌)


ズーム付きインターネットカメラを用いた座っている人物の異常動作の検出

ズーム付きインターネットカメラを用いた座っている人物の異常動作の検出

Recently, many brutal crimes have shocked us. Therefore, the importances of security and self-defense have increased more and more. To detect suspicious persons is considered important for the office security and home security. Therefore it is necessary to develop an automatic method of checking suspicious persons. In this paper, we propose a method of detecting suspicious persons using the internet camera. First, an image sequence is obtained by the internet camera. By using these images, the recognition of suspicious persons is carried out. Our method classifies the condition of the target person into 3 postures: walking, staying and sitting. When the target person sits down, the camera is zooming in the target person. The system recognizes the suspicious person by evaluating two features which are the value of suspicious and normal. Some experimental results using a simple experimental system are also reported, which indicate effectiveness of the proposed method.

本論文ではズーム付きインターネットカメラによる不審者の異常動作の検出の一手法を提案する．これまでに筆者らは，フレームレートや解像度の悪いネットワークカメラを用いた不審者の検出手法を提案している．この手法は人の動作を3 個の不審さを示す特徴量で評価することで，不審人物を検知する手法であったが，動きが少ない座っている人物の不審さの評価に問題があった．そこで，ズーム付きインターネットカメラを用いることで，座っている不審人物候補領域を拡大して観察し，より詳細な情報により異常動作を検知する手法を提案する．本手法では，異常さを表す特徴量だけではなく，通常さを表す特徴量を導入し，その両者を評価することで，対象人物の行動が異常動作か，通常の動作かを認識する．本論文では，特に異常な動作として隠されている物を探す動作を対象として，座っている人に対してズーム処理をすることで，不審者の異常動作を検出する．


Automatic Generation of Passer-by Record Images using Internet Camera

インターネットカメラを用いた通行人記録画像の自動生成

Recently, many brutal crimes have shocked us. On the other hand, we have seen a decline in the number of solved crimes. Therefore, the importance of security and self-defense has increased more and more. As an example of self-defense, many surveillance cameras are set up in the buildings, homes and offices. But even if we want to detect a suspicious person, we cannot check the surveillance videos immediately so that huge number of image sequences is stored in each video system. In this paper, we propose an automatic method of generating passer-by record images by using internet camera. In first step, the process of recognizing passer-by is carried out using an image sequence obtained from the internet camera. Our method classifies the subject region into each person by using the space-time image. In addition, we obtain the information of the time, direction and number of passey-by persons from this space-time image. Next, the present method detects five characteristics: the gravity of center, the position of persons head, the brightness, the size, and the shape of person. Finaly, an image of each person is selected among the image sequence by integrating five characteristics, and is added into the passer-by record image. Some experimental results using a simple experimental system are also reported, which indicate effectiveness of the proposed method. In most scenes, the every persons was able to be detected by the proposed method and the passer-by record image was generated.

電気学会論文誌C (電子，情報，システム部門誌)


阿波踊りにおける手振りの美しさの定量評価

阿波踊りにおける手振りの美しさの定量評価

The Awa Dance festival is one of the most famous traditional festivals in Tokushima Prefecture. Because the Awa-Odori dance is simple, beginners can easily learn the dance. However, it is very difficult to dance as beautifully as an expert dancer. An important factor in dancing the Awa-Odori dance beautifully is the motion of the hand and the arm. In this paper, the authors propose a method for evaluating the beauty of an Awa-Odori dancer's hand. As the first step in the proposed method, the motion of a dancer's hand was recorded in an image sequence using the optical flow. Next, four features effecting the beauty of the motion were calculated from the optical flow. Using this method, smoothness, energy, rhythm, and compactness were identified as four features. Finally, the four features are unified and the Awa-Odori dance is graded. This paper presents the findings of experiments conducted in order to verify the validity of the proposed method. Using this method, expert dancers received high scores while beginners received low scores.

本論文では阿波踊りの手の動きの美しさの定量評価の一手法を提案する．阿波踊りは徳島県の全国的に有名なお祭りである．その踊りはシンプルな動きの繰り返しのため簡単に踊ることができるが，熟練者のように美しく踊るのは非常に難しい．それに対して我々は既に阿波踊りの基本動作をモーションキャプチャにより，計算機に取り込み，踊りのうまさを定量化する手法を提案している．本論文ではさらに踊り手の微妙な手の動きに着目して，その踊りの美しさを定量化する手法を提案する．従来手法では身体全体の動きがどれだけお手本と近いかの正確さにより評価を行なっていたが，本手法では，オプティカルフォローにより表現された手の動きから4個の特徴量を抽出して，美しさを解析するものである．本論文ではさらに踊りの名手との比較により，阿波踊りの手の動きを得点化する実験を示し，本手法の有効性を検証する．


Extraction of Fire Smoke Region Using Fractal Cording Image

フラクタル符号化画像を用いた煙領域の抽出

Damage due to fire can be minimized by discovering fires early. Fires produce smoke as well as flames, so detecting smoke from data like surveillance camera images data can make it easier to discover fires early. However, in attempting to discover fires at locations which are hard to see with the human eye, as in cases like forest fires, we are faced with a problem in that smoke does not have a determinate form in camera images. It has a pattern similar to features like clouds, sky and forests, and thus is difficult to detect with processing approaches like simple background subtraction or pattern matching. So this paper proposes a technique for extracting smoke regions from an image using fractal encoding concepts. We were led to this idea by noticing that smoke shapes have the property of self-similarity, and here we attempt to extract smoke regions by discovering the distinguishing features of smoke regions in the code produced by fractal encoding of an image.

監視カメラから得られる画像からフラクタル符号化することで，火災によって生じる煙を検出する手法を提案する．煙は完全なフラクタル図形ではないが，部分的に相似である部分自己相似性を有している．本手法では，この部分自己相似性を利用して圧縮されたフラクタル符号化データから，煙の特徴を抽出することで，画像中から煙領域を抽出するものである．このようにフラクタルの性質を応用することで，複雑な形状を有し，さらに空などの背景と境界が曖昧である煙領域を，山や車，人，木々などの影響を受けないように煙のみを検出することが可能となった．

IEEJ Transactions on Industry Applications

電気学会論文誌D (産業応用部門誌)


阿波踊りの動作の定量化の試み

阿波踊りの動作の定量化の試み

``AWA ODDRI" dance is one of the traditional dance festival of Tokushima Prefecture in Japan. Basic operation of "AWA ODORI" dance needs harmony of hands and legs, and the rhythm of duple time, but it is not possible that the beginners do these actions completely. In this paper, a method of quantifying evaluation of the skill of ``AWA ODORI" dance is proposed. The image sequence of dance scenes are obtained by using color motion capture system. The dynamics of dance is detected by dynamic image processing. The data waveform and model data waveform of excellent dancers are compared, and the feature of dance are extracted.

地元徳島の伝統芸能である阿波踊りの動きを定量的に解析しする手法を提案する．本手法ではまずカラーモーションキャプチャにより阿波踊りの動きをディジタルデータとして計算機に取り込み，手と足の調和や踊り手の微妙な手足の動き，重心位置の変化，リズム等の違いなどの動きの特徴量を抽出することで，阿波踊りの美しさを定量化するものである．ここでは，取得したデータ波形とお手本となるデータ波形を比較することで，動作特徴を抽出し，踊りのうまい，へたの評価を行ない，さらに踊りの名手との比較により，阿波踊りを得点化する．


A Method of Detecting Fire Smoke by Using Optical Flow

オプティカルフローを用いた火災煙の検出

In this paper, the authors propose a method for detecting fire smoke by using the optical flow. This method is not influenced against the image obtainment environment. About 60,000 fires have occurred every year in Japan. To be most important to the fires is an early period fire fighting. At present, the automatic devices of detectiong fires is needed. The alarms which can detect smoke and heat are utilized to house fires. However, these alarms are not useful for the outside of house such as the incendiary or woodland fire. This method is able to detect such a flame that becomes a fire is the early period. First, the region of the flame in the images obtained from the observation camera is detected. Next, the characteristic quantity that expresses the smoke is extracted. This characteristic is not influenced to the motion such as the cloud, leaf and moving objects. In other words, the only smoke can be detected from the range which looks like the flame in the image.

監視カメラから得られる連続画像からオプティカルフローを計算することで，火災によって生じる煙を検出する手法を提案する．本手法ではまず画像中の相対的な動きを抽出することができるオプティカルフローにより画像中に存在する動き情報を抽出する．さらにノイズを多く含むオプティカルフローから信頼性の高いフロー，すなわち煙の動きにより生じるフローのみを抽出する．そして煙独特の動きに着目して，車や人，木々などの動きの影響を受けないように煙のみを検出する．

電気学会論文誌D (産業応用部門誌)


カメラを用いた横断歩道上の歩行者の行動監視

カメラを用いた横断歩道上の歩行者の行動監視

In this paper,we propose a method of detecting pedestrians on crosswalk by CCD camera. By detecting pedestrians, we can control the time of green light for the handicapped and the aged. First, measurement areas are defined along white line of crosswalk. Next, make space-time images that a slip of image on measurement area is arranged. Finally, pedestrians are detected by processing the image. In addition, we show the result of experiment detecting pedestrians in order to show that this method is effective.

カメラ画像により横断歩道上を監視することで，歩行者や自動車を監視する手法を提案する．本手法では，信号器などの上に取り付けられたカメラより連続的に取得される横断歩道の映像から，横断歩道上のどこを自動車が通過しているか，歩行者がどこを横断しているかなどをリアルタイムに認識するものである．ここでは計測線上の画像データを時系列方向に並べた時空間画像を利用することで，天候や明るさの変動，歩行者の人数や服装，速度，自動車の通過などの影響を受けることなく，歩行者の精度の良い監視を実現した．

電気学会論文誌C (電子，情報，システム部門誌)


溶接ビードの外観定量化システム

溶接ビードの外観定量化システム

The welding is the important basic technology of joining two materials together. The quality is influenced in the skill of the person who carried out the welding. Therefore, the welding license examination and the welding skill contest are carried out in each prefecture. The judge checks the height and width of the welding bead by using caliper whether it has satisfied the standard value. In addition, the beauty is evaluated and the score is decided by the visual observation. Therefore if the judge is different, it is different in the decision for the same weld bead. In this paper, the authors propose a system of quantitative evaluation of the welding bead by using three-dimensional data obtained by the slit light projecting method.

カメラ画像により溶接ビードの形状を計測することで溶接技術の技能を点数化する手法を提案する．従来，溶接技能検定試験や溶接技術コンテストにおいては，審査員が溶接部分(ビード)を目視により評価して採点や合否の判定，順位付けなどをしていたが，主観的な判定しかできないため，都道府県ごとでレベルが異なったり，審査員ごとで順位が入れ替わったりするという問題があった．本手法は光切断法により得られた溶接ビードの3次元形状データに対して，ビードの高さ，幅，まっすぐさ，波の揃い方など美しさなどを示す特徴量を検出し得点化するものである．

電気学会論文誌D (産業応用部門誌)


An Experiment of Eyes from Facial Image by Using Genetic Algorithms

遺伝的アルゴリズムを用いた顔画像からの眼の検出

顔画像中から目の領域と瞳の領域を精度良く抽出する手法を提案する．従来のカメラ画像を用いた視線検出手法は局所的な処理による目と瞳の検出手法が主であったが，目が存在する範囲を予め限定するなど制約が多く，また少しの顔の向きの変化や目の表情変化で安定して検出ができない場合があった．本手法は遺伝的アルゴリズムを用いることにより，画像全体の中から，画像上で目領域に類似している外乱やノイズの影響を受けることなく，目と瞳の位置を精度良く，精度の良い視線計測を実現した．

IEEJ Transactions on Electronics, Information and Systems

電気学会論文誌C (電子，情報，システム部門誌)


A Method of Identification by Using Handprint View Image

ペンの握り方画像を用いた本人認証

身体的な特徴を用いた個人識別法のひとつとして，ペンの握り方の違いに着目した個人認証手法を提案する．これまでに手形や掌紋，指紋など手の形状に着目した個人認証手法は多く提案されてきているが，センサに接触する必要があるなどの衛生面と，指紋登録など精神的な抵抗感など問題も多い．それに対して本手法はペンでサインを書いている時の手の形状をカメラで撮像し，画像処理により本人認証をするものであるため，被験者にとって手軽な個人認証法となる．本手法では手形より個人固有の形状特徴を抽出し，部分空間法を用いて本人認証を行なう．

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan


An Experiment of Detecting Fire Frame by Using Color Camera

カラーカメラを用いた火災炎の検出

カラーカメラ画像により火災につながる炎を検出する手法を提案する．従来の火災検知器では直下の火災やある程度時間がたたないと検出することができないが，本手法は，カラーカメラ画像により得られる情報から災を検出することにより，火災の早期発見および遠隔地点の火災を検知することを可能にした．これは画像上の炎特有の形状や動き，明るさなどの複数の特徴量を検出し，それらを適用度関数を用いて総合的に評価することで，車のライトや街灯などの人工的な明りに反応することなく，炎のみを精度良く検出する．

電気学会論文誌C (電子，情報，システム部門誌)


ハフ変換を用いた混雑状況下の人数計測

ハフ変換を用いた混雑状況下の人数計測

身動きができない程，混雑した状況下でも人数計測が可能な手法を提案する．従来，画像処理により人が通過するシーンにおける人数計測や，人がまばらに存在する場合の人数計測は行なわれているが，人間が混雑した場合，人1人分の抽出が困難なために，正確な計数することが困難であった．本手法では一般には画像中の幾何学的なパターンを認識するハフ変換を，人間のような複雑な形状の抽出に応用することで，1枚のカメラ画像から肩や身体が密着する程，混雑した集団の人の数を精度良く計測することができる．


An Experiment of Identification of Fractal Coding Facial Image

フラクタル符号化顔画像を用いた個人識別の試み

In this paper, the authors propose a method of identifying individuals using fractal coding facial image. There is a method by using the facial information as one of the methods for identifying individuals. These methods had problems in the sense that precise identifications are difficult unless the direction of faces or the distance between the camera and faces are fixed accurately. On the other hand, the fractal coding technique attracts a great deal of attention of researchers because it is an image compressing technique utilize geometric redundancy in the image. The compressed data with fractal coding is a set of parameters of affine mapping. Therefore, we think that the effective data for identifying the faces is obtained by parameters fracatal coding.

フラクタル符号化された顔画像データを用いて，個人識別を行なう手法を提案する．データ取得の際の顔の位置や向き，照明の違いによって，取得されている画像中の顔は大きさや向き，明るさが異なっている．一方，顔は完全なフラクタル図形ではないが，部分的に相似である部分自己相似性を有している．本手法では，この部分自己相似性を利用して圧縮されたフラクタル符号化データから，個人の特徴を抽出することで，データ取得の際の顔の状態や環境の違いの影響を低減しながら個人識別を行なうものである．


Estimation of Three-dimensional Motion Information from Optical Flow Using Subspace Method

Optical flow, a two-dimensional(2D) motion field on image plane, is essential for such tasks as the visual guidance of locomotion through the environment, the manipulation and recognition of objects. However, recovering three-dimensional(3D) motion information form optical flow, is a difficult problem because the relationship between the optical flow field and 3D motion parameters of the observer along with the depth of the environment, is nonlinear. In this paper, we propose a new method for estimating 3D motion information from optical flow. Considering an observer moving through a static environment, we intend to recover observers 3D motion parameters and environments relative depth map. Based on motion perspective, the estimation is carried out in three steps using three sets of equations derived from the nonlinear equation of motion perspective. First, direction of the translation components is recovered by searching a candidate over a discrete sampled space to minimize a residual function. Once the translation has been recovered, the square optimization. Finally, the estimation of relative depth map of the environment is straightforward using the third set of equations, given the recovered 3D motion parameters.

本論文は，3次元情報の復元を念頭に置き，オプティカルフローを用いて，観測者が静止環境の中を移動する場合，観測者の3次元動的動きパラメータ及び環境の相対奥行き図の復元を目的とする3次元における動的情報を復元する新しい手法を提案したものである．この中では，非線形的な動き透視方程式より導入した3種類の連立線型方程式を用いて，3段階に分けて3次元の復元を行っている．

The Transactions of The Institute of Electrical Engineers of Japan


An Entrance Person Reception System by Using FG Vision Sensor

FG視覚センサを用いた入室者応対システム

In this paper, the entrance person reception system which uses the FG vision sensor is proposed as a person's behavior observation system. In this system, the observation is carried out by using the 3-D shape data obtained from the FG vision senor which is one of the range sensors. As an experimental examples, the FG vision sensor is installed at the top of the door. It is recognized whether it is a person who comes in, or a person who just passes, by detecting the behavior of the man who is here in front of the door. Even if there is a man of the wheelchair or a child, the height information of the object is not used so that the recognition may be carried out precisely. In this system, the recognition is done by the inclination information of the local plane.

出入り口においてFG視覚センサにより得られる人の3次元形状データより人の姿勢と向きを判定し，自動ドアなどを開閉させることができる視覚システムを提案する．これは赤外線センサのように人がドアの前を通り過ぎるだけでも誤ってドアを開けることがなく，また車椅子の人や子供がドアに向かった場合にもドアが開かないということがないように，ドアに向いて止まった人にだけドアを開くことができるものである．本手法では，FG視覚センサによって得られる3次元データを用いることで，高速，高精度に正しく姿勢と向きを検出することを可能にしている．

Transactions of the Institute of Systems, Control and Information Engineers

システム制御情報学会論文誌


An Individual Identification by Using the Lip Shape as Password.

口の形状をパスワードに用いた本人認証

In this paper, the authors propose a method of identifying individuals using the lip shape as password. Identifying individuals are able to be carried out by recognizing the password and the characteristic shape of the lip from the facial image. First, among the sequence of the images, each object image for processing is detected by using mouth movement information. Next step, in each image, the mouth region is detected by the color information. Then, the three shapes which are outside line of lip, the inside line of lip, and the center line of lip are extracted by using the change in distribution of gray level. Finally, the recognition of phoneme and individuals are carried out by the method based on the subspace method. As the training, the subspace method needs the 20 features extracted from the above three shapes. The experiments using the experimental system are performed to demonstrate the efficacy of this method and the experimental results are shown.

人の顔の口付近の画像に着目することで，口の形状により音韻と個人を認識することのできる手法を提案する．本手法ではまず口の形状に着目し，何を話しているかの音韻を画像処理により認識し，さらにその認識された音韻をパスワードとしてデータベースを呼び出した上で，唇の形状と動きに着目して本人であるかどうかの認証を行なう．これはカードや暗証番号などを用いることなく，また声を出すこと無くパスワードを入力することができるため，高いセキュリテリ性を実現するバイオメトリクスを用いた個人識別の一手法となる．


ステレオ濃淡画像を用いた顔の識別

ステレオ濃淡画像を用いた顔の識別

顔情報により自動個人識別を行なう一つの手法として，ステレオ濃淡画像から得られる距離データと濃淡データを用いた手法を提案する．これは従来法とは異なり，顔の向き，位置などに影響されないように距離データと，個人を識別するために有効な特徴量となる目，鼻，口などの形状を表す濃淡データとの両方を使うことで，識別精度の向上を実現した．ここでは右目，左目，鼻，口などの顔部品を抽出し，それらの位置関係でデータの向きや位置の補正行なったあと，顔部品相互間の距離データ，さらに各顔部品の濃淡画像により識別を行なう．


ステレオカメラを用いた通行人数の自動カウント

ステレオカメラを用いた通行人数の自動カウント

ステレオカメラにより取得される2枚の画像を用いた通行人数の自動計測システムを提案する．これはステレオ情報を用いることにより，屋外のような非整備環境下でも影や環境の変化に影響されることなく画像中から人間を正しく抽出し，通過する人数を方向別に正確に計数することができる方式である．従来手法では1台のカメラ画像を用いていたため，影や服の色の影響により人間の領域のみを正確に抽出することが困難な場合があったが，ステレオカメラにより得られる3次元情報を利用することで画像中の人間領域の抽出精度向上が実現された．


An Automatic Distance Measurement System and Fixed Lens and Movable CCD and Its Application to Revision of Curved Surface

固定レンズと移動可能なCCDを持つ自動距離計測装置とその曲面画像補正への応用

カメラのレンズを固定し撮像素子を光軸方向に既知の距離移動させて取得した複数枚の画像系列から，対象物体の各部分の最も焦点が合った画像を選択していくことで，カメラから対象物体までの距離を計測する方法を提案する．これは画像処理により，最も焦点が合っている場所を探索して，それらをつなぎあわせることで，一般的な距離計測方法であるステレオ法の適用が困難な対象物体に対する距離計測を可能にした．さらに焦点が合っている位置が検出が難しい曲面においても安定して計測できるような手法を考案した．

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan


カラー画像におけるエッジ部分の特徴とカラーヒストグラムを用いたエッジ検出法

カラー画像におけるエッジ部分の特徴とカラーヒストグラムを用いたエッジ検出法

本論文は，カラー画像中からあいまいなエッジまでも検出することが可能な手法を提案したものである．画像処理を用いた物体やシーンの計測や認識において，対象物体の形状や模様，エッジ特徴を抽出することは大変重要である．本手法では対象物体を撮影したカラー画像中の各々の色の出現頻度を計数することでエッジ部分を検出することができる．これは従来法のほとんどで用いられている局所的に探索しながらエッジを検出する手法とは異なり大域的な処理で行なうため，ノイズなどの影響を受けることなく，微弱なエッジから鋭いエッジまで検出することが可能である．

IEEJ Transactions on Electronics, Information and Systems

電気学会論文誌C (電子，情報，システム部門誌)


振り子ミラーを用いたレンジファインダ

振り子ミラーを用いたレンジファインダ

対象物体やシーンの3次元データ形状を取得するセンサの一つとして，振り子ミラーを用いたレンジファインダを提案する．これはスリット光投影器とカメラの間にミラーが張り付けられた振り子を設置し，これを左右に回転させることで，広い範囲からの3次元データを空間分解能を低減させることなく取得できるものである．従来のレンジファインダはスリット光投影器のみを回転させるものが多く，計測範囲が狭かったが，本方式は簡単なシステム構成により，データの精度を落すことなく計測範囲を広げることを実現した．


ネームプレート識別による手を使わないルームアクセス

ネームプレート識別による手を使わないルームアクセス

非接触に会社内において各人が胸などにつけているネームプレート上の文字を読み取った上で人が意識することなく，また電波などを発信することなく個人識別するシステムを提案する．これは，データ取得部にステレオカメラを用いることにより，セキュリティルームへのアクセスのキーレス化を実用レベルで可能にする方式である．これまでに開発していたネームプレート識別はその形状を限定する必要があったが，ステレオカメラを用いることにより，形状の制約をなくすだけでなく，あらゆる向きで取得されるネームプレート上の文字を精度よく読み取ることが可能になった．


Counting Passers-by Using a Color Camera

We proposed that passers-by be accurately counted using continuously acquired images from a color camera. This generates space-time images from image data on slanted measurement among images where a shadow component is removed via color information. Passers-by are counted by counting groups of people distributed in space-time images, and the direction of movement is detected from the form of groups. Counting is actually done with a color camera on a gate

小型カラーCCDカメラにより取得される画像を用いた通行人数の自動計測方式を提案する．これは赤青緑で得られるカラー情報を彩度成分に変換することにより，屋外において刻々変化する日差しや影，木の葉の動きなどの影響を受けないように，通過する人数を進行方向別に正確に計数することができる方式である．従来，カラー情報では色相成分に変換して使われることが多かったが，本手法では外乱やノイズの影響を受けにくい彩度成分を用いることにより，精度の高い人数計測を実現した．


口のカラー動画像を用いた音韻認識

口のカラー動画像を用いた音韻認識

会話をしている人の顔の連続画像より，音韻を認識する手法の提案する．従来法とは異なり，不特定多数の人に応用可能なもので，マイクにて音が拾えない場所や映画などのアフレコ，聾唖教育などに応用できる．従来手法は唇の動きにのみ着目していたが，本手法では口の内部の動きにも着目することで精度の高い音韻認識を実現した．すなわち本手法ではカラー情報のうちのQ成分に着目して判別分析法により口領域を抽出し，さらに形状特徴と濃度情報により部分空間を形成して識別を行なう．

IEEJ Transactions on Industry Applications

電気学会論文誌D (産業応用部門誌)


2枚の時空間画像を用いた通行人数の自動計測

2枚の時空間画像を用いた通行人数の自動計測

小型白黒CCDカメラにより取得される画像を用いた通行人数の自動計測方式を提案する．これは，廊下などの天井にセンサを設置し，その下を通過する人数を2本の計数線を用いることにより，方向別に正確に計数することができる方式である．これまでに開発していた通行人数の計測手法では歩き方や通過速度の影響で精度が悪い場合があったが，本手法では計測線を2本設定することで，各計測線上を通過する時間と2本の計測線間を通過する時間差の両方を利用することで，精度の良い人数および進行方向の計測を実現する．

Transactions of the Institute of Systems, Control and Information Engineers

システム制御情報学会論文誌


カメラを光軸方向に既知の距離移動させて取得した2枚の画像から，対象物体の倍率を Complex-Log Mapping 法を用いて求めることで，カメラから対象物体までの距離を計測する方法を提案する．これは，一般的な距離計測方法であるステレオ法の適用が困難な繰り返しパターンの模様の対象物体にも対応できる距離計測方法であった．カメラ画像による距離計測は一般に両眼立体視の原理を用いるものが主であるが，環境や対象物体によっては適用できない場合があった．本手法ではそれを一眼カメラにより行なうことで，適用範囲の制約を少なくすることを実現した．


画像センシングによる玄米の品質検査

画像センシングによる玄米の品質検査

現在，専門の検査員により行なわれている玄米の品質検査を画像処理を用いて自動的に行なう手法を提案する．これは，適当に撒かれている数十粒の玄米を，擦傷粒，籾殻付き粒，未熟粒，死粒，胴割れ粒，整粒に分類することができる方式である．この手法では透過光により得られる玄米画像から一粒ずつ抽出した上で向きをそろえ，さらに粒ごとに画像処理を施すことで品質を表す特徴量を抽出し，それらに部分空間法を適用することで従来，判定が難しかった胴割れ粒を含む6種類の品質に分類することを実現した．

システム制御情報学会論文誌


オフィスにおけるキーレス化のためのネームプレート識別

オフィスにおけるキーレス化のためのネームプレート識別

会社内において各人が胸などにつけているネームプレート上の文字を読み取った上で非接触に個人識別する手法を提案する．これは，出入室者管理などにおいて顔識別などを組み合わせることにより，完全なハンドフリーかつキーレスな自動個人識別を可能にする方式である．ネームプレートは服の上に装着されているため，位置や向きを固定することができない．本手法では得られた画像からネームプレートを抽出し，さらに3次元的な向きを補正することでネームプレート上の文字の歪みを補正し，部署や氏名などの文字を精度良く識別する．

The Transactions of The Institute of Electrical Engineers of Japan


カラーカメラを用いた通行人数計測システム

カラーカメラを用いた通行人数計測システム

小型カラーCCDカメラにより取得される連続画像を用いた通行人数の自動計測システムを開発した．これは，カラー情報を用いることにより，屋外のような非整備環境下でも画像中から人間を正しく抽出し，通過する人数を方向別に正確に計数することができる方式である．従来手法では画像中に撮影されている路面領域の中から，通過する人間の領域のみを正確に抽出すること及びその人の進行方向を抽出することは困難であったが，本手法ではカラー情報の彩度成分とななめ計測線を導入することで，それらの問題点を複雑なシステムを使うことなく解決した．


ななめ横顔の3次元データを用いた個人識別

ななめ横顔の3次元データを用いた個人識別

ななめ横顔から得られる情報を用いて識別を行なう手法を提案した．従来の顔に着目した個人識別方式は，全て正面もしくは真横からの画像を扱ったものばかりであったの対し，本手法は3次元センサを顔のななめ前に設置することで，その両方の情報を効率良くとりこんで識別を行なう手法である．正面からの顔の3次元データは顔はほぼ左右対称であることを考えると半分は冗長であり，また鼻に近い部分のデータしか取得されていないが，本手法は顔の半面の3次元データしか取得できないが，鼻の先から耳の近くまでの3次元データを詳細に取得できる．

システム制御情報学会論文誌


3次元センサを用いた人の顔の自動識別システム

3次元センサを用いた人の顔の自動識別システム

これまでに提案していた3次元的な顔形状データを用いて識別を行なう個人識別方式のシステム化について述べた．これはデータ取得時に対象者に制約や拘束を与えることなく，顔の向き，位置などに影響されずに個人識別を自動的に行なえるシステムである．このシステムではコールドミラーを使うことでセンサを意識することなく，識別に有効なデータを取得することができる．また取得されたデータの向きや大きさ，位置の違いによる識別率の低下は，それらの影響を考慮したデータベースを作成することで防ぐ．

Transactions of the Society of Instrument and Control Engineers


ファイバグレイティング視覚センサを用いた混み合い状況下での通過人数計測

ファイバグレイティング視覚センサを用いた混み合い状況下での通過人数計測

3次元センサにより取得される距離画像を用いた混み合い環境下にも適用可能な通行人数の自動計測方式を提案した．これは，廊下などの混み合い環境下においても，通過する人数を方向別に精度良く計数することができる方式である．従来手法は全て濃淡情報のみに着目したものだけであったため，影の影響により実際より多く計数されたり，服の色によっては実際より少なく計数されることが多かったが，本手法は3次元データを処理することで，設置する環境の影響を受けることなく，精度良く，進行方向別に通過した人を計測できる．

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan


レンズ系を用いた光ECTの高画質化

レンズ系を用いた光ECTの高画質化

既に提案している蛍光灯などを外部から計測して，内部のプラズマ発光の様子を映像化するシステムの高画質化法を提案する．これは予め計算機シミュレーションによりプラズマ容器における光の屈折や反射などを考慮しておくことにより，従来法に比べ，格段に鮮明な発光断面分布を映像化することを実現した．すなわち計算機内に仮想的に作成したプラズマ容器に対してレイトレーシング手法を適用することで，これまで不可能であった複雑な形状のプラズマ容器内の発光分布をも鮮明に映像化できるようになった．


ファイバグレイティング視覚センサを用いた人の顔の自動識別

ファイバグレイティング視覚センサを用いた人の顔の自動識別

出入室者管理などにおける個人識別として注目されはじめた顔情報により自動個人識別を行なう手法を提案する．これは従来法とは異なり，照明条件や顔の向き，位置などに影響されないように3次元的な顔形状データを用いて識別を行なう画期的な個人識別方式である．提案手法では拡張ガウス球を用いることで，データを取得した後に，計算機内で，顔の位置や向きを仮想的に移動，回転させ，環境変動の影響を低減する．識別にはニューラルネットワークを用いて，3次元データのサンプリングの粗さの影響を低減している．


An Automatic System for Identification of Human Faces using Fiber Grating Vision Sensor

In this paper, the authors describe an automatic system for the identification of human faces. In this system, In this system, the fiber grating vision sensor which has been developed by the authors is employed for the 3-D shape of the faces. To identify human faces, a multi-layered neural network is used in which the inputs are two component values of normal vector at data spot on the surface of human faces. The experiments using the developed system is performed to demonstrate the efficacy of this system and the experimental results are shown.

顔情報により自動個人識別を行なう手法を提案する．これは研究室で開発していたファイバグレイティング視覚センサと言われる3次元センサを用いて，人の顔形状の3次元的なデータを用いて個人識別を行なう方式である．従来の2次元カメラ画像による顔の個人識別方法で問題となっていたデータ取得の際の被験者に与える制約を大幅に緩和するものであるが，一方で3次元を取り扱うための新たな顔識別アルゴリズムを考案した．これは顔表面の法線ベクトルを用いたものでデータ取得の際の顔の向きなどの影響を受けることなく被験者の個性の特徴を抽出できる．


ファイバグレイティングを用いた3次元物体の高速認識システム

ファイバグレイティングを用いた3次元物体の高速認識システム

柔軟に作業を行なう産業用ロボット実現のために，作業対象の3次元的な情報を認識するロボットアイの一方式を提案する．これは研究室で開発していたファイバグレティング視覚センサと言われる3次元センサを用いて，作業領域に散在する大きさの異なる多数個の対象物体の大きさ及び位置を高速かつ高精度に認識する手法である．これはサンプリングが粗い3次元データに，一般に2次元画像に対して用いられていたハフ変換を拡張して適用することで，高速で精度の高い物体認識を実現した．


レンズ系を用いた光ECTシステムの開発

レンズ系を用いた光ECTシステムの開発

蛍光灯などを外部から計測して，内部のプラズマ発光の様子を映像化されるシステムを提案する．これは一般に医用分野で用いられているCT技術を工業応用したもので，プラズマ現象をプラズマ容器外部から高速かつ高効率にデータを取得して発光断面分布を映像化できる画期的なものである．この手法ではプラズマ発行体から放射されるプラズマ光を円筒レンズを用いることで，高速なデータ収集にもかかわらず，微弱な発光源までも映像化できるが，レンズを用いているために，それまでに確立されたいるCTアルゴリズムを適用することができない．そこで新たなレンズ系のアルゴリズムを提案した．

The Transactions of the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers D-II

電子情報通信学会論文誌(D-II)


係留気球と無人航空機を活用した災害対応情報支援システムの構想

係留気球と無人航空機を活用した災害対応情報支援システムの構想


An experiment of individual identification of handwriting image by using two hough transforms

2個のハフ変換を用いた手書き文字による筆者照合

In this paper, a method for identifying handwriting image using two Hough transforms is proposed. The Hough transform is known as a technique to detect lines by mapping data points into the parameter space. This proposal method is able to certify individual identification by comparing features on the handwriting image bt utilizing two parameter spaces which are generated by two Hough transforms. In this paper, we describe the algorithm of identifying handwriting image using two Hough transoforms and show some experimental results obtained by using a simple experimental system to verify effectiveness of the proposed method.

ハフ変換は画像上のデータ点のパラメータ空間への投影により対象図形を検出する手法である．本論文では，手書き文字に対して，ハフ変換を適用することで筆者照合する手法を提案する．本手法は，ハフ変換を用いることで1本1本のストロークを検出することなく個人の筆跡の特徴を抽出することが可能であるため，，ストロークの濃度や太さの影響を受けることがないものとなっている．実験の結果，高い照合率が得られることを示した．

IEEJ Transactions on Electronics, Information and Systems

電気学会論文誌C (電子，情報，システム部門誌)


An Experiment of Identification of Facial Image in 3/4 View by Projecting Grating Pattern

格子投影による3/4正面顔画像の識別の試み

In this paper, a method for identifying individuals using facial image in the 3/4 view is proposed. In the proposed method, the grating pattern is projected on the face from the projecter in front of the face. The large range of one side of the face is obtained by the CCD camera which is set at an angle to the face. When we set the CCD camera like this, the effective information is able to be obtained from the large region of one side of the faces, the information of nose height which is one of three dimensional facial information and the cheek undulation which is part of the outline of their profiles. The experiments is performed to demonstrate the efficacy of proposed method and the experimental results are shown.

ななめ横顔(3/4正面顔画像)から得られる情報を用いて識別を行なう手法を提案する．従来の顔に着目した個人識別方式は，全て正面もしくは真横からの画像を扱ったものであったの対し，本手法は格子縞を顔のななめ前から投影することで，その両方の情報を効率良く取り込み識別を行なう手法である．これまでのななめ横顔の3次元データによって識別を行なう手法を提案しているが，本手法は複雑なシステムを使うことなく，顔の曲面にそって変化する格子縞の模様に着目して個人識別を行なうものである．

IEEJ Transactions on Industry Applications

電気学会論文誌D (産業応用部門誌)


ローカルバイナリパターンを用いたカメラ画像からの人の検出

ローカルバイナリパターンを用いたカメラ画像からの人の検出

In this paper, the authors propose a method for detecting human region from the image by using the local binary pattern. This method is not influenced against the image obtainment environment. The local binary pattern expresses the adaptive change of the pixel value distribution. The difference of the pixel value of the neighbour in the object pixel is encoded. It is possible to carry out the region segmentation accuracy, because the code pattern depends on the texture in the image. The result of the experiment is shown in this paper in order to verify the effectiveness of this method.

ローカルバイナリパターンを用いたカメラ画像から人間領域を抽出する手法を提案する．ローカルバイナリパターンは局所的な画像勾配により画像を符号化したものであり，画像の部分的な性質の違いにより異なったパターンとなる．本手法では，侵入者監視への応用を想定し，ローカルバイナリパターンによって符号化された画像から人間を検出する．すなわち人間のいる領域と背景の領域は別の符号が与えられる傾向にあるため，統計的な処理と自己組織型のニューラルネットワークにより，画像中の人間の存在する領域を抽出することが可能になる．

電気学会論文誌D (産業応用部門誌)


Image Pattern Retrieval Method using Fractal Coding

フラクタル符号を用いた画像パターン検索の一手法

フラクタル符号化の原理を用いて画像中から，与えられた画像パターンと同じようなパターンを検索する手法を提案する．全ての画像には，部分的に互いに相似な場所が存在しているが，その性質を利用して圧縮する方式をフラクタル符号化と言う．本手法ではフラクタル符号化の圧縮データに含まれる画像中の相似な場所の位置関係を示すデータ群を利用して，決められた画像パターンを検索するものである．本手法により人間や複雑であいまいな形状の画像パターンを，背景などの模様に影響を受けることなく精度良く抽出することができる．

The Transactions of the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers A

電子情報通信学会論文誌(A)


2本のななめ計測線を用いた通過人数計測

2本のななめ計測線を用いた通過人数計測

仮想的に設置した2本のななめ計測線を用いたカメラ画像による通行人数の自動計測システムを提案する．従来手法では，人が何人か固まって通過した場合や低速，および高速で通過した場合など，計測が正しく行なえない場合があった．本手法は床面上に仮想的にななめに設置された2本の計測線上の画像データを連続的に取得して，2個の時空間画像を作成し，その人間データの分布形状と2個の時空間画像間のその違いを利用することで，通行した人数とその方向の計測精度の向上が実現できる．

The Transactions of The Institute of Electrical Engineers of Japan


ななめ横顔画像による個人識別の試み

ななめ横顔画像による個人識別の試み

ななめ横顔から得られる情報を用いて個人識別を行なう手法を提案する．従来の顔に着目した個人識別方式は，全て正面もしくは真横からの画像を扱ったものだけであったが，本手法ではカメラを顔のななめ前に設置することで，その両方の情報を効率良く取り込み識別を行なう手法である．すなわち正面からの顔情報は目や鼻，口の形状などを取得でき，横顔からは鼻の高さなどの立体情報を取得できるが，ななめ横顔からは，その両方から個人固有の特徴を抽出することでき，その情報を使うことで，個人識別の精度の向上を実現した．


Image Segmentation Using Fractal Coding with Resizable Domain Blocks

相似領域を可変としたフラクタル符号化を用いた画像領域分割

フラクタル符号化の原理を用いて画像中の同じ性質の領域ごとに分割していく手法を提案する．全ての画像は部分的には互いに相似な場所があるが，その性質を利用した画像データ圧縮方式をフラクタル符号化と言う．本手法ではフラクタル符号化の圧縮データ中に含まれる画像中の相似な場所同士の位置関係情報を利用して，画像を領域分割していくものである．従来，フラクタル符号化では相似な部分をある一定の大きさごとで検索していたが，本手法では相似領域の大きさを変化させることで，領域分割の精度の向上を実現した．

The Transactions of the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers D

電子情報通信学会論文誌(D)


フラクタル符号を用いた指紋による個人認識の一手法

フラクタル符号を用いた指紋による個人認識の一手法

フラクタル符号化された指紋画像データを用いて，個人識別を行なう手法を提案する．指紋は完全なフラクタル図形ではないが，部分的な自己相似性を有している．フラクタル符号化は部分的自己相似性を利用して圧縮する技術であるが，本手法ではこの圧縮の原理を用いて個人固有の指紋の特徴を抽出する．すなわちフラクタル符号の部分自己相似を探索するアルゴリズムにより，データ取得の際の指紋の位置や向き，指の状態や押しつける強さの違いによって生じる画像中の指紋の大きさや太さ，かすれなどの影響を受けないように個人特徴を抽出することを実現した．

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan