| 田中 章弘 M2 | 松本 健一 | 杉本 謙二 | 安本 慶一 | 門田 暁人 |
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発表題目：Webサービスを用いた従来家電のホームネットワークへの適応 発表概要：ホームネットワーク環境では，ネットワークインタフェースを持つ高度な家電機器の組み合わせにより多様なアプリケーションが実現される． しかし現在，ホームネットワークシステムは導入コストの高さなどから本格的な普及には至っていない． 本研究では，IrDAインタフェースしか持たない従来の家電機器にWebサービスを組み合わせ，複数の機器機能を連携させるためのフレームワークの実現を目指す． | ||||
| 三橋 禎 M2 | 鹿野 清宏 | 杉本 謙二 | 猿渡 洋 | |
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発表題目：独立成分分析と射影法を用いたステレオ音響信号の圧縮符号化法
発表概要：本報告では，独立成分分析と射影法を用いた多チャネル音響信号の圧縮符号化法 を提案する．提案手法は，ステレオ楽音信号に対して独立成分分析を用いた圧縮 伝送を行い，復元には射影法を用いる事で，優れた品質で圧縮伝送をする事が可 能である． | ||||
| 辻 良介 M2 | 木戸出 正繼 | 横矢 直和 | 河野 恭之 |
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発表題目：時系列形状の主成分分析に基づく着衣の変形を許容する人体の姿勢推定 発表概要：人体の実時間姿勢推定は，ＨＣＩや能動観測システムの制御など数多くの応用が考えられる．しかし，従来の研究は形状変化の少ないタイトな着衣での姿勢推定を取り扱ったものがほとんどである．そこで本研究では，視体積交差法により高速計算可能な観測対象のボリュームデータからの着衣の変形を許容する実時間人体姿勢推定を目指す．このボリュームデータには偽ボリュームが含まれてしまう．また，着物のように剛体近似できない着衣にも対処するためには，従来法のように各体節を剛体近似したモデルフィッティングは適用できない．そこで本研究では，着衣を含んだ対象形状の時系列変化を体節ラベル付で学習し，この学習データと入力データとの比較により姿勢を推定する手法を提案する．学習データ探索の高速化のため，ボリュームデータ集合は主成分分析され，形状の変化は固有空間上の多様体として記録される．その固有空間上に入力ボリュームデータを投影することにより，偽ボリュームの除去及びボリュームデータの各体節への分割を行う． | |||
| 牧野 明 M2 | 木戸出 正繼 | 横矢 直和 | 河野 恭之 |
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発表題目：
特徴点群追跡による人物部分領域のパン・チルト観測 発表概要：発表概要：対象にズームアップした状態での追跡撮影により、移動対象のより 高精細な画像を取得することが出来る。そこで本研究では、高精細な人物の部 分領域画像をパン・チルトカメラにより追跡撮影することを目的とし、そのた めの追跡手法及びカメラ制御手法の開発を行う。カメラ制御においては、対象 にズームアップした状態でも確実に対象を撮影するために、パン・チルト雲台 の動特性モデルに基いた予測制御を行う。また、撮影された画像中における対 象部分領域の追跡においては、従来のテンプレートマッチングや mean-shift 法といった領域ベースの追跡手法では、対象領域に近接かつ類似した部分領域 とテンプレート領域との相関度が高くなってしまうため、誤追跡が起きる。そ こで本研究では、対象領域上に存在する各特徴点を集合として追跡する手法を 提案する。特徴点を集合として扱うことで、いくつかの特徴点が追跡失敗して も、対象領域の追跡に大きな影響を及ぼさない。まず、初期フレーム画像の対 象領域において特徴点検出を行い、検出した特徴点群の座標，速度ベクトル及 びそれらの相対的な位置関係を状態変数とするパーティクルフィルターにより 追跡を行う。 | |||