担当区分：筆頭著者   記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.24669/jacn.24.1_104

担当区分：筆頭著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

中国   桂林市   2020年07月24日  -  2020年07月26日

DOI： 10.4236/jss.2020.83040

担当区分：筆頭著者   記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（研究会，シンポジウム資料等）

担当区分：筆頭著者   記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（大学，研究機関等紀要）

担当区分：筆頭著者   記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（研究会，シンポジウム資料等）

担当区分：筆頭著者   記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（大学，研究機関等紀要）

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

In this study, we propose a framework to solve the cable traction problem where many cables are needed, such as in factories, schools, etc. Our framework is divided into three stages: First, we use SegNet to recognize the cable in the image, build a 3D voxel model by 3D-VAE-GAN, and transform the voxel model to a 3D particle model in Unity3D by the Position-Based Dynamics method. Second, features learned by a 3D deep neural network (PointNet++) from the 3D model are fed into a deep reinforcement learning (RL) network (DQN) to get a series of actions to untie the 3D cable model in Unity3D. Finally, we input the action sequence to the robot arm to untie the cable in the real world. Experimental results show that compared with traditional methods, our method has successfully applied artificial intelligence algorithms to help the computer learn how to untie knotted cables by itself in the virtual world. The untying operations learned in the virtual world can be also used to untie the cable in the real world.

DOI： 10.1080/01691864.2022.2126729

Scopus

その他リンク： https://www.scopus.com/inward/record.uri?partnerID=HzOxMe3b&scp=85139094345&origin=inward

担当区分：責任著者   記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（大学，研究機関等紀要）

担当区分：筆頭著者   記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（研究会，シンポジウム資料等）

担当区分：筆頭著者   記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（研究会，シンポジウム資料等）

担当区分：責任著者   記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

<p>九州工業大学情報基盤センターでは，新型コロナウイルス感染症予防策の一つとして2020年7月10日より学内の無線LAN接続情報を利用した密集度表示システムの運用を開始した．本システムの運用により学内の人が密集する場所や時間を視覚的に確認することができるようになった．運用開始後も対象箇所の拡大や地図を活用した視覚表示機能の追加等を行い，密集状況を把握しやすくなるように改良を続けている．本稿では，無線LAN接続情報を利用した密集度表示システムとその改良について報告する．</p>

DOI： 10.24669/jacn.25.1_1

CiNii Article

その他リンク： https://ci.nii.ac.jp/naid/130008110387

担当区分：責任著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

担当区分：責任著者   記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.20729/00211107

担当区分：責任著者   記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（大学，研究機関等紀要）

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Along with the electrification, there are many electrical equipment are used in our daily life. Using those equipment we need cables to charge and connect them. But, sometimes cables will become problems, like when we clean the room the cables will be annoying. We think if we can resolve this problem with robot, it will save lots of time for people. But, unfortunately, there is no system which can manipulate cables with robot. The key point is cable can deform it's shape. Because of this, we can't recognize and record cables position correctly from picture. And if we want to manipulate cables with robot, the 3D information of cables is far batter than 2D information. Therefore, in this paper, we made a system which can build a 3D voxels model base on 2D image as a beforehand for use robot to manipulate cables. In our system, we cut input image into a series of small pictures and make 3D model based on each pictures then we assemble those 3D model together. So we can get a complete 3D model(output of this system) which is made base on input image and can represent the 3D cables position. Our method can transfer 2D data to 3D data, this let us can get 3D information from image and we think this is useful in robot science.

DOI： 10.1109/IIAI-AAI53430.2021.00083

Scopus

その他リンク： https://www.scopus.com/inward/record.uri?partnerID=HzOxMe3b&scp=85133163893&origin=inward

担当区分：責任著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.1109/OJCOMS.2020.3038704

担当区分：責任著者   記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（大学，研究機関等紀要）

担当区分：責任著者   記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

担当区分：責任著者   記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（大学，研究機関等紀要）

担当区分：責任著者   記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（大学，研究機関等紀要）

担当区分：責任著者   記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（大学，研究機関等紀要）

担当区分：責任著者   記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（大学，研究機関等紀要）

担当区分：責任著者   記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（大学，研究機関等紀要）

担当区分：責任著者   記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（大学，研究機関等紀要）

記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（大学，研究機関等紀要）

記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（大学，研究機関等紀要）

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

CiNii Article

その他リンク： http://ci.nii.ac.jp/naid/110009946674

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

CiNii Article

その他リンク： http://ci.nii.ac.jp/naid/110009944935

記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（大学，研究機関等紀要）

記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

主要雑誌 代表的研究業績

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

The mean-shift tracking algorithm uses the tracker that scans locally according to the gradient of color features so that targets can be estimated faster. A method of determination of the histogram resolution used for constructing the weight distribution is proposed. The method uses the variance ratio of the target and the background color histograms. Actually, some experimental results showed the effectiveness of the proposal method. And the correlation between the background region area size and the tracking accuracy of proposed method is shown by some experimental results.

Scopus

その他リンク： https://www.scopus.com/inward/record.uri?partnerID=HzOxMe3b&scp=84902209488&origin=inward

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

Object tracking is a key objective of research in image engineering and considerable research has been directed toward developing tracking techniques based on particle filtering, which generally utilizes similarities in color, shape, texture, and other attributes of a target in likelihood calculations. However, partial occlusion of the target tends to reduce the accuracy of target recognition and is thus a significant obstacle to effective tracking. We therefore propose a technique for robust object tracking even when the target is partially occluded. It employs hierarchical likelihood calculations in particle filtering.

Scopus

その他リンク： https://www.scopus.com/inward/record.uri?partnerID=HzOxMe3b&scp=84902211734&origin=inward

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

The number of traffic accidents involving cyclists and pedestrians is increasing rapidly in Japan. To clarify the causes of these accidents, it is indispensable to gather information as to what happened in these accidents. This paper introduces the prototype of an Event Data REcorder for a Pedestrian (EDREP) for recording and analyzing traffic accidents similar to the Event Data Recorder (EDR) of a vehicle. The prototype of the EDREP consists of a sensor unit and a controller unit. The sensor unit consists of image sensors, a motion sensor, and a Global Positioning System (GPS) data receiver. The controller unit consists of a personal computer. The sensor unit and the controller unit are connected through a Universal Serial Bus (USB) link. The video image sequences acquired by the EDREP are transferred to a data server through a wireless internet connection in real time using video streaming technology. In this paper, three video camera systems (Type I, II, III) are implemented and assessed. The main difference among the systems is the type of cameras used in the sensor unit. Type I, II and III are equipped with two or more Web cameras, an omni-directional video camera and two or more NTSC video cameras, respectively. This paper also describes the advantages and disadvantages of the three systems based on results obtained by conducting experiments in a real-road environment. © 2011 IEEE.

DOI： 10.1109/ICSensT.2011.6137041

Scopus

その他リンク： https://www.scopus.com/inward/record.uri?partnerID=HzOxMe3b&scp=84857723794&origin=inward

担当区分：責任著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

DOI： 10.2316/P.2011.759-009

Scopus

担当区分：責任著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

DOI： 10.2316/P.2011.759-030

Scopus

担当区分：責任著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

担当区分：責任著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

DOI： 10.1109/ICSensT.2011.6136989

Scopus

担当区分：責任著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

DOI： 10.1007/978-3-642-24660-9_9

Scopus

担当区分：責任著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

担当区分：責任著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

担当区分：責任著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

DOI： 10.1007/978-3-642-24660-9_4

Scopus

担当区分：責任著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

DOI： 10.2316/P.2011.740-003

Scopus

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

ア   岡山市   2010年12月08日  -  2010年12月12日

主要論文集（会議） 代表的研究業績

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

An acceleration of image processing is essential technology for commercialize of software. In particular, we study about an acceleration of Particle Filter algorithm for object tracking. Generally, Number of particle in parameter space is secured enough, a tracking accuracy improves. Therefore, a computational complexity is proportional to number of particle and its observation and prediction. So fast processing procedures of these calculations is needed. In this paper, we apply a parallelization of observation and prediction by using CUDA framework. In some experiments, observation and prediction by CUDA could show fast processing time than CPU based (utilizing vector operation and multi-core operation) algorithm (maximum is 3.1 times faster).

Scopus

その他リンク： https://www.scopus.com/inward/record.uri?partnerID=HzOxMe3b&scp=84862114048&origin=inward

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

An acceleration of image processing is essential technology for commercialize of software. In particular, we study about an acceleration of Particle Filter algorithm for object tracking. Generally, Number of particle in parameter space is secured enough, a tracking accuracy improves. Therefore, a computational complexity is proportional to number of particle and its observation and prediction. So fast processing procedures of these calculations is needed. In this paper, we apply a parallelization of observation and prediction by using CUDA framework. In some experiments, observation and prediction by CUDA could show fast processing time than CPU based (utilizing vector operation and multi-core operation) algorithm (maximum is 3.1 times faster).

Scopus

その他リンク： https://www.scopus.com/inward/record.uri?partnerID=HzOxMe3b&scp=84866686180&origin=inward

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

アメリカ合衆国   Maui   2010年08月23日  -  2010年08月25日

主要論文集（会議） 代表的研究業績

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

An acceleration of image processing is essential technology for commercialize of software. In particular, we study about an acceleration of Particle Filter algorithm for object tracking. Generally, Number of particle in parameter space is secured enough, a tracking accuracy improves. Therefore, a computational complexity is proportional to number of particle and its observation and prediction. So fast processing procedures of these calculations is needed. In this paper, we apply a parallelization of observation and prediction by using CUDA framework. In some experiments, observation and prediction by CUDA could show fast processing time than CPU based (utilizing vector operation and multi-core operation) algorithm (maximum is 3.1 times faster).

DOI： 10.14864/softscis.2010.0.1617.0

CiNii Article

その他リンク： https://ci.nii.ac.jp/naid/130005019545

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

A fast image processing is necessary technique for many computer vision applications. In this paper, we study about fast processing based on a parallelization. There are some parallelization by using some CPU or PC clusters are proposed, but they have some problems about coding complexity and installation costs. In this paper, we utilize Graphics Processing Unit (GPU) that is generally used for PC. And we build computer vision library works on GPU. As a result of evaluation, our proposed library has been marked x16 faster than working on CPU in the best scene.

Scopus

その他リンク： https://www.scopus.com/inward/record.uri?partnerID=HzOxMe3b&scp=77954015535&origin=inward

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

We study about an object tracking method based on Histogram Feature and Particle Filter. To continue target tracking, updating of the reference histogram and clarify the separation of target / background is important. In this paper, we use a spatial distribution of particles (likelihood distribution) for updating the reference. And we add a histogram feature near the target (around reference) when likelihood calculation for clarify the separation. Actually, as a result of the experiment about any kinds of videos, we could show good tracking performance.

Scopus

その他リンク： https://www.scopus.com/inward/record.uri?partnerID=HzOxMe3b&scp=74549187485&origin=inward

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

アメリカ合衆国   Honolulu   2009年08月17日  -  2009年08月19日

主要論文集（会議） 代表的研究業績

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

United Kingdom   Cambridge   2009年07月13日  -  2009年07月15日

主要論文集（会議） 代表的研究業績

記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.11371/aiieej.37.0_49

CiNii Article

その他リンク： https://ci.nii.ac.jp/naid/130006594824

記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.11371/aiieej.37.0_61

CiNii Article

その他リンク： https://ci.nii.ac.jp/naid/130006594840

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

名古屋市   2008年09月17日  -  2008年09月21日

主要論文集（会議） 代表的研究業績

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

名古屋市   2008年09月17日  -  2008年09月21日

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

名古屋市   2008年09月17日  -  2008年09月21日

主要論文集（会議） 代表的研究業績

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

名古屋市   2008年09月17日  -  2008年09月21日

主要論文集（会議） 代表的研究業績

記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

主要雑誌

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

A fast image processing is necessary technique for many computer vision applications.In this paper, we study about fast processing based on a parallelization. There are some parallelization by using some CPU or PC clusters are proposed, but they have some problems about coding complexity and installation costs.In this paper, we utilize Graphics Processing Unit (GPU) that is generally used for PC. And we build computer vision library works on GPU.As a result of evaluation, our proposed library has been marked x16 faster than working on CPU in the best scene.

DOI： 10.14864/softscis.2008.0.882.0

CiNii Article

その他リンク： https://ci.nii.ac.jp/naid/130004673052

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

We study about an object tracking method based on Particle Filter for amoving camera. To continue target tracking, updating of the reference histogram and clarifythe separation of target / background is important. In this paper, we use a spatial distributionof particles (likelihood distribution) for updating the reference. And we add a histogramfeature near the target (around reference) when likelihood calculation for clarify the separation.Actually, as a result of the experiment about any kinds of videos, it succeeds in tracking ofeach target, which includes a non-rigid target(flag).

DOI： 10.14864/softscis.2008.0.1105.0

CiNii Article

その他リンク： https://ci.nii.ac.jp/naid/130004672697

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

In this paper, we proposed the method which can estimate the relative position between leading vehicle and following vehicle based on the movie acquired by following vehicle's Drive Recorder. This method is designed to analyze several traffic accidents - especially fender bender - in automatically. At the first step, our method estimates the depression angle of drive recorder's camera based on feature points tracking and Eight-Points Algorithm. At the second step, the region of the leading vehicle is given by operator at selected frame. Our method then tracks given leading vehicle image in whole of the video image sequence based on particle filter algorithm. Finally, the distance between leading vehicle and following vehicle is estimated based on depression angle and image tracking result. © 2008, The Institute of Image Electronics Engineers of Japan. All rights reserved.

DOI： 10.11371/iieej.37.32

Scopus

CiNii Article

その他リンク： https://www.scopus.com/inward/record.uri?partnerID=HzOxMe3b&scp=85024714915&origin=inward

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

In this paper, we proposed the method which can estimate the relative position between leading vehicle and following vehicle based on the video image sequence acquired by following vehicle's Drive Video Recorder (DVR). DVR records a video image sequence a few seconds before/after if a hardbraking is detected. DVR has a built-in G-sensor to detect a hard braking. Our method is designed to analyze several traffic accidents - especially fender bender - in automatically. At the first step, our method estimates the depression angle of drive recorder's camera based on feature points tracking and Eight-Points Algorithm. At the second step, the region of the leading vehicle is given by operator at selected frame. Our method then tracks given leading vehicle image in whole of the video image sequence based on particle filter algorithm. Finally, the distance between leading vehicle and following vehicle is estimated based on depression angle andimage tracking result.

DOI： 10.14864/softscis.2008.0.1090.0

CiNii Article

その他リンク： https://ci.nii.ac.jp/naid/130004672693

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

3D pose recognition is important as the intelligentfunction of autonomous robot. The pose recognition is achieved by two stages called an initial registration and a detailed registration. In the initial registration, a corresponding between the model and the scene is made roughly. On the other hand, in the detailed registration a highly accurate corresponding is made. In this paper two new invariant features called HSI_S (Horizontal Spin Image of Surface) and HSI_E (Horizontal Spin Image of Edge) are proposed, and parallel use of them is shown experimentally to improve generality of pose recognition. In addition to that, two different ICP algorithms called F-ICP and I-ICP are also proposed and parallel execution of these two ICP's is shown experimentally to improve robustness to clutter and occlusion. The reason of that is that since focus regions of F-ICP and I-ICP are mutually complementary, the parallel execution of them (hybrid method) leads to the accuracy improvement. In this paper, several non-hybrid methods are compared to the hybrid method through pose recognition (registration) experiment of objects like auto parts and bird models. As a result, the proposed hybrid method with HSI_S and HIS_E has been shown to be better than single method (non-hybrid method) in its performance. That is, the proposed hybrids method is dominant in both generality and robustness.

DOI： 10.14864/softscis.2008.0.903.0

CiNii Article

その他リンク： https://ci.nii.ac.jp/naid/130004673056

記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

CiNii Article

その他リンク： https://ci.nii.ac.jp/naid/110007688600

記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

本論文ではパーティクルフィルタを用いたドライブレコーダ記録動画像中の先行車追跡手法を提案する.動画像中から先行車両の全体が捉えられた任意の1フレームを抜き出し,オペレータにより先行車両の外接矩形(追跡参照領域)を指定した後,他フレームについても先行車両の外接矩形(追跡対象領域)を自動的に抽出する.特に,パーティクルフィルタにおける幾何モデルの設計に注目し,テクスチャに基づく幾何モデル,ならびにHaar-Like特徴に基づく幾何モデルを比較検討する.結果,2つの幾何モデルから算出される尤度を組み合わせることで隠れが発生した際の追跡精度向上が確認された.

CiNii Article

その他リンク： https://ci.nii.ac.jp/naid/110006292753

記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

CiNii Article

その他リンク： https://ci.nii.ac.jp/naid/10018458566

記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

本論文では,我々が提案した横顔認識手法を遠赤外画像に適用する.遠赤外画像には,照明変動に対して頑健に処理を行えるために注目されている.部分領域毎の個人認識結果の統合,および個人認識結果の時系列情報を利用することによる.認識率への効果に注目し,評価実験を行なった.結果,可視画像ほどの認識精度の向上は得られず,遠赤外画像に特化した部分領域の選定が必要であることが確認された.

CiNii Article

その他リンク： https://ci.nii.ac.jp/naid/110005717290

記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

主要雑誌 代表的研究業績

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

We study about an object tracking method based on Particle Filter for a moving camera. To continue target tracking, updating of the reference histogram and clarify the separation of target / background is important. In this paper, we use a spatial distribution of particles (likelihood distribution) for updating the reference. And we add a histogram feature near the target (around reference) when likelihood calculation for clarify the separation. Actually, as a result of the experiment about any kinds of videos, it succeeds in tracking of each target, which includes a non-rigid target (flag). © 2006, The Institute of Image Electronics Engineers of Japan. All rights reserved.

DOI： 10.11371/iieej.35.582

Scopus

CiNii Article

その他リンク： https://www.scopus.com/inward/record.uri?partnerID=HzOxMe3b&scp=77953997375&origin=inward

記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.11527/jceeek.2006.0.180.0

CiNii Article

その他リンク： https://ci.nii.ac.jp/naid/130004608507

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Recently, in the field of Computer Vision, the research on "Looking at People" technique[1] has been very active. Currently, we are also pushing research on an LPS(Looking at People System) which is an attribute-information conscious system. In addition, the research on autonomous robot has also been active. The technology regarding the identification of a person by the sound or image has been introduced in such robots. Such technology impresses robots with intellectual existence, and raises affinity with people. In light of this, interesting applications can be created by combining LPS technique and autonomous robots. That is, a basic system for initiating interaction between humans and robots can be realized by implementing a system which gazes at people as a robot's vision. We propose the simple search method(SSM), which is a target tracking technique applicable to an autonomous robot's vison, and show its validity. © 2003 IEEE.

DOI： 10.1109/ROMAN.2003.1251819

Scopus

その他リンク： https://www.scopus.com/inward/record.uri?partnerID=HzOxMe3b&scp=84881085946&origin=inward

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

アメリカ合衆国   サンフランシスコ   2003年10月  -  2003年10月

主要論文集（会議） 代表的研究業績

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Spain   Malaga   2003年09月  -  2003年09月

主要論文集（会議） 代表的研究業績

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

This paper presents our approach to the Sony Four Logged Robot League of RoboCup 2001. The components of our system consist of strategy, vision, localization, behaviors and walking module. We introduce several techniques for these modules: The image based cooperation, TSL color space for robust color classification, accurate localization through observing the nearest marker and enhanced parameterized walk. We also develop two powerful tools, the color classification tool which allows us to extract accurate thresholds fast, and the forth interpreting language environment which provides interactive access for the robot control. © 2002 Springer-Verlag Berlin Heidelberg.

Scopus

その他リンク： https://www.scopus.com/inward/record.uri?partnerID=HzOxMe3b&scp=84867453249&origin=inward

記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

我々は, 「人を見る」システムに関する研究を進めている.研究プロジェクトはLPS(Looking at People System)と呼ばれ, 人とコンピュータとの新たなインタラクションを目指している.LPSの中心となるシステムは, 人物検出環境HeadFinderである.本論文では, HeadFinderの検出する情報を活用したシステムの構築を試みる.具体的には, HeadFinderが検出した頭部を拡大追跡するシステムHeadTrackerの構築を行う.手順としてまず第一に, HeadFinderの検出した情報に基づき首振りカメラを制御し, 頭部を含む高解像度画像を獲得する.獲得画像は, 頭部の一部がフレームアウトを起こす可能性のあるものや, 背景を含んだものとなる.従って, 獲得画像に対しHeadFinderに相当する処理を行い, 獲得画像の精度向上を試みる.これらの手法を実装したHeadTrackerは, 頭部の高解像度画像の獲得に成功した.

CiNii Article

その他リンク： https://ci.nii.ac.jp/naid/110004062390

記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

CiNii Article

その他リンク： https://ci.nii.ac.jp/naid/110003347264

記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

本論文では、動画像から人物の頭部を検出し、追跡を行うロバストな人物追跡システムを提案する。提案システムでは追跡精度のロバスト性を検証モジュールと検出モジュールを動的に組合せることにより実現する。まず、「動く円形状のものは頭部である」という動きを表す画像特徴を基に人物の頭部の検出を行うHeadFinderと「画像の輝度情報からでも頭部を識別できる」という画像の静的な特徴に基礎を置いたHeadClassifierを提案し、それぞれの性能をロバスト性という観点から実験により検証する。次に、両者(HeadFinderとHeadClassifier)を相補的に用いることにより人物の実時間追跡のロバスト性の向上が期待できることを述べる。最後に、単眼カメラでも、両者の出力から簡単な計算により頭部の3次元軌跡を実時間で求められることを示す。HeadTrackerを提案し性能を評価する。

CiNii Article

その他リンク： https://ci.nii.ac.jp/naid/110003275191

開催期間： 2021年09月09日 - 2021年09月11日   記述言語：英語  

開催期間： 2020年07月24日 - 2020年07月26日   記述言語：英語   開催地：Guilin, China  

開催期間： 2020年03月09日 - 2020年03月10日   記述言語：日本語   開催地：アオーレ長岡  

開催期間： 2020年03月09日 - 2020年03月10日   記述言語：日本語   開催地：九州工業大学  

開催期間： 2019年12月12日 - 2019年12月14日   記述言語：日本語  

開催期間： 2019年12月12日 - 2019年12月14日   記述言語：日本語  

開催期間： 2019年06月14日   記述言語：日本語  

開催期間： 2019年03月24日   記述言語：日本語   開催地：大阪工業大学  

開催期間： 2018年11月19日 - 2018年11月21日   記述言語：日本語  

開催期間： 2018年11月19日 - 2018年11月21日   記述言語：日本語  

開催期間： 2018年11月19日 - 2018年11月21日   記述言語：日本語  

開催期間： 2017年12月13日 - 2017年12月15日   記述言語：日本語  

開催期間： 2017年05月06日   記述言語：日本語   開催地：愛知県立大学  

開催期間： 2017年03月30日   記述言語：日本語   開催地：玉川大学  

開催期間： 2015年12月02日 - 2015年12月04日   記述言語：日本語   開催地：愛知県名古屋市  

開催期間： 2015年03月10日 - 2015年03月13日   記述言語：日本語   開催地：立命館大学びわこ・くさつキャンパス  

開催期間： 2015年03月10日 - 2015年03月13日   記述言語：日本語   開催地：立命館大学びわこ・くさつキャンパス  

開催期間： 2013年12月05日 - 2013年12月06日   記述言語：日本語   開催地：神奈川県横浜市  

開催期間： 2012年03月15日 - 2012年03月16日   記述言語：日本語   開催地：福岡県飯塚市  

開催期間： 2012年03月15日 - 2012年03月16日   記述言語：日本語   開催地：福岡県飯塚市  

開催期間： 2012年03月15日 - 2012年03月16日   記述言語：日本語   開催地：福岡県飯塚市  

開催期間： 2012年03月15日 - 2012年03月16日   記述言語：日本語   開催地：福岡県飯塚市  

開催期間： 2011年10月   記述言語：日本語   開催地：北海道札幌市  

開催期間： 2011年07月20日 - 2011年07月22日   記述言語：日本語   開催地：石川県金沢市  

開催期間： 2011年06月08日 - 2011年06月10日   記述言語：日本語   開催地：神奈川県横浜市  

開催期間： 2010年10月06日 - 2010年10月08日   記述言語：日本語   開催地：日本 霧島市  

開催期間： 2010年10月06日 - 2010年10月08日   記述言語：日本語   開催地：日本 霧島市  

開催期間： 2010年10月06日 - 2010年10月08日   記述言語：日本語   開催地：日本 霧島市  

開催期間： 2010年09月29日 - 2010年10月01日   記述言語：日本語   開催地：日本 北九州市  

開催期間： 2010年06月09日 - 2010年06月11日   記述言語：日本語   開催地：日本 横浜市  

開催期間： 2010年06月09日 - 2010年06月11日   記述言語：日本語   開催地：日本 横浜市  

開催期間： 2010年06月09日 - 2010年06月11日   記述言語：日本語   開催地：日本 横浜市  

開催期間： 2010年03月15日 - 2010年03月16日   記述言語：日本語   開催地：日本 宮崎市  

開催期間： 2010年03月15日 - 2010年03月16日   記述言語：日本語   開催地：日本 宮崎市  

開催期間： 2010年03月04日 - 2010年03月05日   記述言語：日本語   開催地：日本 那覇市  

開催期間： 2009年09月28日 - 2009年09月29日   記述言語：日本語   開催地：日本 飯塚市  

開催期間： 2009年09月28日 - 2009年09月29日   記述言語：日本語   開催地：日本 飯塚市  

開催期間： 2009年09月28日 - 2009年09月29日   記述言語：日本語   開催地：日本 飯塚市  

開催期間： 2009年09月28日 - 2009年09月29日   記述言語：日本語   開催地：日本 飯塚市  

開催期間： 2009年09月28日 - 2009年09月29日   記述言語：日本語   開催地：日本 飯塚市  

開催期間： 2009年09月28日 - 2009年09月29日   記述言語：日本語   開催地：日本 飯塚市  

開催期間： 2009年09月28日 - 2009年09月29日   記述言語：日本語   開催地：日本 飯塚市  

開催期間： 2009年06月25日 - 2009年06月26日   記述言語：日本語   開催地：日本 旭川市  

開催期間： 2009年06月25日 - 2009年06月26日   記述言語：日本語   開催地：日本 旭川市  

開催期間： 2009年06月10日 - 2009年06月12日   記述言語：日本語   開催地：日本 横浜市  

開催期間： 2009年06月10日 - 2009年06月12日   記述言語：日本語   開催地：日本 横浜市  

開催期間： 2008年12月04日 - 2008年12月05日   記述言語：日本語   開催地：日本 横浜市  

開催期間： 2008年09月24日 - 2008年09月25日   記述言語：日本語   開催地：日本 大分市  

開催期間： 2008年06月11日 - 2008年06月13日   記述言語：日本語   開催地：日本 横浜市  

開催期間： 2008年06月11日 - 2008年06月13日   記述言語：日本語   開催地：日本 横浜市  

開催期間： 2008年06月11日 - 2008年06月13日   記述言語：日本語   開催地：日本 横浜市  

開催期間： 2008年03月06日 - 2008年03月07日   記述言語：日本語   開催地：日本 長崎市  

開催期間： 2007年12月06日 - 2007年12月07日   記述言語：日本語   開催地：日本 横浜市  

開催期間： 2007年09月05日 - 2007年09月07日   記述言語：日本語   開催地：日本 愛知県豊田市  

開催期間： 2007年07月30日 - 2007年08月01日   記述言語：日本語   開催地：日本 広島市  

開催期間： 2007年06月07日 - 2007年06月08日   記述言語：日本語   開催地：日本 横浜市  

開催期間： 2007年06月07日 - 2007年06月08日   記述言語：日本語   開催地：日本 横浜市  

開催期間： 2007年05月24日 - 2007年05月25日   記述言語：日本語   開催地：日本 三重県津市  

開催期間： 2007年03月01日 - 2007年03月02日   記述言語：日本語   開催地：日本 鹿児島市  

開催期間： 2007年03月01日 - 2007年03月02日   記述言語：日本語   開催地：日本 鹿児島市  

開催期間： 2006年12月07日 - 2006年12月08日   記述言語：日本語   開催地：日本 横浜市  

開催期間： 2006年12月07日 - 2006年12月08日   記述言語：日本語   開催地：日本 横浜市  

開催期間： 2006年11月30日   記述言語：日本語   開催地：日本  

開催期間： 2006年06月   記述言語：日本語   開催地：日本 横浜市  

開催期間： 2005年12月   記述言語：日本語   開催地：日本 熊本市  

開催期間： 2004年04月   記述言語：日本語   開催地：日本 岐阜市  

開催期間： 2004年03月   記述言語：日本語   開催地：日本 那覇市  

開催期間： 2003年06月   記述言語：日本語   開催地：日本 横浜市  

開催期間： 2002年07月   記述言語：日本語   開催地：日本 横浜市  

開催期間： 2001年09月   記述言語：日本語   開催地：日本 京都市  

講演種別：招待講演   開催地：愛知県名古屋市  

開催期間： 2014年12月19日   発表言語：日本語   講演種別：特別講演   開催地：JST東京本部  

講演種別：招待講演  

受賞国：日本国

本学における生涯メールサービスの実施について，システムの選定，ルール策定，管理システムの管理運営などを行っている．2012年度より正式サービスとして運営開始に至っている．