俯瞰カメラと人物視点カメラの連携 によるシーンの四次元構造化 成果報告 大阪大学産業科学研究所 満上育久 1

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-1- -2- -3- 0852-36-5150 0852-36-5163-4- -5- -6- -7- 1st 1-1 1-2 1-3 1-4 1-5 -8- 2nd M2 E2 D2 J2 C2-9- 3rd M3 E3 D3 J3 C3-10- 4th M4 E4 D4 J4 C4-11- -12- M5 E5 J5 D5 C5 5th -13- -14- NEWS NEWS -15- NEWS

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1(a) (b),(c) - [5], [6] Itti [12] [13] gaze eyeball head 2: [time] [7] Stahl [8], [9] Fang [1], [11] 3 -

Vol216-CVIM-22 No18 216/5/12 1 1 1 Structure from Motion - 1 8% Tobii Pro TX3 NAC EMR ACTUS Eye Tribe Tobii Pro Glass NAC EMR-9 Pupil Headset Ville [1] EMR-9 [2] 1 Osaka University Gaze Head Eye (a) deg

スライド 1

2009 年度 VMStudio & TMStudio 学生研究奨励賞 テキストマイニングツールを 利用した視線データの分析 東京大学大学院工学系研究科 白山研究室 江川陽 樋渡哲郎 1 目次 背景 目的 手法 実験 結果 考察 結論 2 背景 : 視線分析とは 視線分析とは 人間の視線の移動軌跡や分布 ( 視線データ ) を計測 分析することにより 人の認知処理を観察 解明するための手法 近年,

Gaze Head Eye (a) deg (b) 45 deg (c) 9 deg 1: - 1(b) - [5], [6] [7] Stahl [8], [9] Fang [1], [11] Itti [12] Itti [13] [7] Fang [1],

1 1 1 Structure from Motion - 1 Ville [1] NAC EMR-9 [2] 1 Osaka University [3], [4] 1 1(a) 1(c) 9 9 9 c 216 Information Processing Society of Japan 1 Gaze Head Eye (a) deg (b) 45 deg (c) 9 deg 1: - 1(b)

光学

Range Image Sensors Using Active Stereo Methods Kazunori UMEDA and Kenji TERABAYASHI Active stereo methods, which include the traditional light-section method and the talked-about Kinect sensor, are typical

基礎輪講2週目 Kinectの話

基礎輪講 2 週目 Kinect の話 3D Computer Vision カメラから 3 次元の情報を取得 3 次元再構築 :2 次元の画像から 3 次元形状の復元 多視点画像群 3 次元再構築結果 3 次元の情報を持つ画像ってないの? 2 距離画像 Depth( 距離 ) の情報を持った画像 各画素の部分に距離の値が入る. 距離画像 距離画像を取得する機器が必要 3 距離画像センサ 実世界の距離情報を取得できる.

1 Kinect for Windows M = [X Y Z] T M = [X Y Z ] T f (u,v) w 3.2 [11] [7] u = f X +u Z 0 δ u (X,Y,Z ) (5) v = f Y Z +v 0 δ v (X,Y,Z ) (6) w = Z +

3 3D 1,a) 1 1 Kinect (X, Y) 3D 3D 1. 2010 Microsoft Kinect for Windows SDK( (Kinect) SDK ) 3D [1], [2] [3] [4] [5] [10] 30fps [10] 3 Kinect 3 Kinect Kinect for Windows SDK 3 Microsoft 3 Kinect for Windows

コンピュータグラフィックス第8回

コンピュータグラフィックス 第 8 回 レンダリング技法 1 ~ 基礎と概要, 隠面消去 ~ 理工学部 兼任講師藤堂英樹 レポート提出状況 課題 1 の選択が多い (STAND BY ME ドラえもん ) 体験演習型 ( 課題 3, 課題 4) の選択も多い 内訳 課題 1 課題 2 課題 3 課題 4 課題 5 2014/11/24 コンピュータグラフィックス 2 次回レポートの体験演習型 メタセコイア,

粒子画像流速測定法を用いた室内流速測定法に関する研究

可視化手法を用いた室内気流分布の測定法に関する研究 -PIV を用いた通風時及び空調吹出気流の測定 - T08K729D 大久保肇 指導教員 赤林伸一教授 流れの可視化は古来より流れの特性を直感的に把握する手法として様々な測定法が試みられている 近年の画像処理技術の発展及び PC の性能向上により粒子画像流速測定法 (PIV ) が実用化されている Particle Image Velocimetry

伝統芸能のデジタルアーカイブと ロボットによる実体提示

三次元データ認識による災害状況自動計測システムの研究開発 中澤篤志 安福健佑大阪大学サイバーメディアセンター {nakazawa,yasufuku}@cmc.osaka-u.ac.jp プロジェクトの概要 目的自律移動ロボットを用いて周囲の3 次元状況を把握し 被災状況の把握を行うシステムを構築する ロボットは レーザー距離センサが搭載されるため 環境を移動しながら被害状況を計測 把握し 被害状況マップを構築する

0 21 カラー反射率 slope aspect 図 2.9: 復元結果例 2.4 画像生成技術としての計算フォトグラフィ 3 次元情報を復元することにより, 画像生成 ( レンダリング ) に応用することが可能である. 近年, コンピュータにより, カメラで直接得られない画像を生成する技術分野が生

0 21 カラー反射率 slope aspect 図 2.9: 復元結果例 2.4 画像生成技術としての計算フォトグラフィ 3 次元情報を復元することにより, 画像生成 ( レンダリング ) に応用することが可能である. 近年, コンピュータにより, カメラで直接得られない画像を生成する技術分野が生まれ, コンピューテーショナルフォトグラフィ ( 計算フォトグラフィ ) と呼ばれている.3 次元画像認識技術の計算フォトグラフィへの応用として,

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3 (, 3D ) 2. 2 3.. 3D 3D....,,. a + b = f, a, f. b a (.) b a.: b f (.2), b f., f.2. 2 Y y Q(X,Y,Z) O f o q(x,y) Z X x image plane.2:.2, O, z,. O..2 (X, Y, Z) 3D Q..2 O f, x, y X, Y. Q OQ q, q (x, y). x

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第 47 回地盤工学研究発表会 モアレを利用した変位計測システムの開発 ( 計測原理と画像解析 ) 平成 24 年 7 月 15 日 山形設計 ( 株 ) 技術部長堀内宏信 1. はじめに ひびわれ計測の必要性 高度成長期に建設された社会基盤の多くが老朽化を迎え, また近年多発している地震などの災害により, 何らかの損傷を有する構造物は膨大な数に上ると想定される 老朽化による劣化や外的要因による損傷などが生じた構造物の適切な維持管理による健全性の確保と長寿命化のためには,

円筒面で利用可能なＡＲマーカ

円筒面で利用可能な AR マーカ AR Marker for Cylindrical Surface 2014 年 11 月 14 日 ( 金 ) 眞鍋佳嗣千葉大学大学院融合科学研究科 マーカベース AR 二次元マーカはカメラ姿勢の推定, 拡張現実等広い研究分野で利用されている 現実の風景 表示される画像 デジタル情報を付加 カメラで撮影し, ディスプレイに表示 使用方法の単純性, 認識の安定性からマーカベース

3 2 2 (1) (2) (3) (4) 4 4 AdaBoost 2. [11] Onishi&Yoda [8] Iwashita&Stoica [5] 4 [3] 3. 3 (1) (2) (3)

(MIRU2012) 2012 8 820-8502 680-4 E-mail: {d kouno,shimada,endo}@pluto.ai.kyutech.ac.jp (1) (2) (3) (4) 4 AdaBoost 1. Kanade [6] CLAFIC [12] EigenFace [10] 1 1 2 1 [7] 3 2 2 (1) (2) (3) (4) 4 4 AdaBoost

Microsoft Word - 01マニュアル・入稿原稿p1-112.doc

4 54 55 56 ( ( 1994 1st stage 2nd stage 2012 57 / 58 365 46.6 120 365 40.4 120 13.0 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 4 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97

2008 年度下期未踏 IT 人材発掘 育成事業採択案件評価書 1. 担当 PM 田中二郎 PM ( 筑波大学大学院システム情報工学研究科教授 ) 2. 採択者氏名チーフクリエータ : 矢口裕明 ( 東京大学大学院情報理工学系研究科創造情報学専攻博士課程三年次学生 ) コクリエータ : なし 3.

2008 年度下期未踏 IT 人材発掘 育成事業採択案件評価書 1. 担当 PM 田中二郎 PM ( 筑波大学大学院システム情報工学研究科教授 ) 2. 採択者氏名チーフクリエータ : 矢口裕明 ( 東京大学大学院情報理工学系研究科創造情報学専攻博士課程三年次学生 ) コクリエータ : なし 3. プロジェクト管理組織 株式会社オープンテクノロジーズ 4. 委託金支払額 3,000,000 円 5.

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2012.4 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 研究動向紹介 修士論文概要 次元計測に基づくテレオペレーションシステム 中京大学大学院 情報科学研究科 情報科学専攻 日比野 翔太郎 高所や災害現場などの極限環境での作業には人的被害が起こりやすいというリスクが常に伴う その 対策の一つとしてテレオペレーションロボットと呼ばれる遠隔操作ロボットによる作業が挙げられる

本日話す内容

6CAE 材料モデルの VV 山梨大学工学部土木環境工学科吉田純司 本日話す内容 1. ゴム材料の免震構造への応用 積層ゴム支承とは ゴムと鋼板を積層状に剛結 ゴム層の体積変形を制限 水平方向 鉛直方向 柔 剛 加速度の低減 構造物の支持 土木における免震 2. 高減衰積層ゴム支承の 力学特性の概要 高減衰ゴムを用いた支承の復元力特性 荷重 [kn] 15 1 5-5 -1-15 -3-2 -1 1

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圧密問題への逆問題の適用 一次元圧密と神戸空港の沈下予測 1. 一次元圧密の解析 2. 二次元圧密問題への適用 3. 神戸空港の沈下予測 1. 一次元圧密の解析 一次元圧密の実験 試験システムの概要 分割型圧密試験 逆解析の条件 未知量 ( 同定パラメータ ) 圧縮指数 :, 透水係数 :k 初期体積ひずみ速度 : 二次圧密係数 : 観測量沈下量 ( 計 4 点 ) 逆解析手法 粒子フィルタ (SIS)

IPSJ SIG Technical Report Vol.2009-CVIM-167 No /6/ Gaze Reactive Display Simultaneously Presenting Defocus Blur and Motion Parallax Ta

1 1 1 3 Gaze Reactive Display Simultaneously Presenting Defocus Blur and Motion Parallax Takaaki Suzuki, 1 Takayuki Okatani 1 and Koichiro Deguchi 1 When we see a three-dimensional scene, our eyes automatically

この演習について Autoware 演習 1: データの記録 再生 Autoware 演習 2: センサーキャリブレーション Autoware 演習 3:3 次元地図の作成 Autoware 演習 4: 自己位置推定 Autoware 演習 5: パラメータ調整 Autoware 演習 6: 物体検

version 1.0 TIER IV ACADEMY 自動運転システム構築塾 Day4 Autoware 演習 2 Autoware 演習 6: 物体検出とトラッキング この演習について Autoware 演習 1: データの記録 再生 Autoware 演習 2: センサーキャリブレーション Autoware 演習 3:3 次元地図の作成 Autoware 演習 4: 自己位置推定 Autoware

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1 Fig. 1 Extraction of motion,.,,, 4,,, 3., 1, 2. 2.,. CHLAC,. 2.1,. (256 ).,., CHLAC. CHLAC, HLAC. 2.3 (HLAC ) r,.,. HLAC. N. 2 HLAC Fig. 2

CHLAC 1 2 3 3,. (CHLAC), 1).,.,, CHLAC,.,. Suspicious Behavior Detection based on CHLAC Method Hideaki Imanishi, 1 Toyohiro Hayashi, 2 Shuichi Enokida 3 and Toshiaki Ejima 3 We have proposed a method for

PowerPoint Presentation

Sgr A* の赤外線観測 西山正吾 ( 京都大学 ) NIR obserbvations of the Galactic center 2/46 NIR obserbvations of the Galactic center 3/46 NIR obserbvations of the Galactic center 4/46 Dereddened flux density [mjy] 40 20

.g.i.~.^.A..........

2.

2. 10 2. 2. 1995/12006/111995/42006/12 2. 10 1995120061119954200612 02505 025 05 025 02505 0303 02505 250100 250 200 100200 5010050 100200 100 100 50100 100200 50100 10 75100100 0250512 02505 1 025051205

(VKIR) VKIR VKIR DCT (R) (G) (B) Ward DCT i

24 Region-Based Image Retrieval using Color Histogram Feature 1130340 2013 3 1 (VKIR) VKIR VKIR DCT (R) (G) (B) 64 64 Ward 20 1 20 1 20. 5 10 2 DCT i Abstract Region-Based Image Retrieval using Color Histogram

2 Hermite-Gaussian モード 2-1 Hermite-Gaussian モード 自由空間を伝搬するレーザ光は次のような Hermite-gaussian Modes を持つ光波として扱う ことができる ここで U lm (x, y, z) U l (x, z)u m (y, z) e

Wavefront Sensor 法による三角共振器のミスアラインメント検出 齊藤高大 新潟大学大学院自然科学研究科電気情報工学専攻博士後期課程 2 年 214 年 8 月 6 日 1 はじめに Input Mode Cleaner(IMC) は Fig.1 に示すような三角共振器である 懸架鏡の共振などにより IMC を構成する各ミラーが角度変化を起こすと 入射光軸と共振器軸との間にずれが生じる

カメラレディ原稿

IS2-A2 カメラを回転させた時の特徴点軌跡を用いた魚眼カメラの内部パラメータ推定 - モデルと評価関数の変更による改良 - 田中祐輝, 増山岳人, 梅田和昇 Yuki TANAKA, Gakuto MASUYAMA, Kazunori UMEDA : 中央大学大学院理工学研究科,[email protected] 中央大学理工学部,{masuyama, umeda}@mech.chuo-u.ac.jp

shono_DIA06.ppt

8.6. 研究背景 大容量記憶メディアの普及 動画圧縮 転送技術の発達 放送方式のシフト シーン自動検出と投球動作分析を用いた 野球中継映像のインデキシング手法の提 案Detection and Automatic Scene マルチメディアコンテンツの氾濫 芝浦工業大学大学院 工学研究科 電気電子情報工学専攻 メディア工学研究室 庄野 雄紀 青木 義満 効率よい検索 管理技術への要求 6/3/ 研究背景

28 TCG SURF Card recognition using SURF in TCG play video

28 TCG SURF Card recognition using SURF in TCG play video 1170374 2017 3 2 TCG SURF TCG TCG OCG SURF Bof 20 20 30 10 1 SURF Bag of features i Abstract Card recognition using SURF in TCG play video Haruka

Microsoft PowerPoint - CV10.ppt [互換モード]

カメラキャリブレーション 呉海元 @ 和歌山大学 2010 年 6 月 21 日 カメラキャリブレーション ( 校正 ) 実世界のカメラとカメラモデルとの対応付け 2 カメラキャリブレーション項目 幾何学的キャリブレーション - 外部パラメータ : 6 世界座標系におけるレンズの中心座標 (t) レンズ光軸の方向 (R) - 内部パラメータ : 5 焦点距離 画像中心 画像像 ( 画素 ) サイズ

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201604_建築総合_2_架橋ポリ-ポリブテン_cs6.indd

3 4 6 7 8 9 10 12 14 2 3

3 4 6 7 8 9 10 12 14 2 3 POINT 4 5 3053 1323 4 7 6 1 1 4 7 Yamada N. et al : Int J Cardiol. 98, 409-411, 2005 6 7 POINT 0 20 40 60 80 100 60 80 Ota M. et al: Heart Vessels. 17, 7-11,2002 40 60 20 50 15

Microsoft PowerPoint - pr_12_template-bs.pptx

12 回パターン検出と画像特徴 テンプレートマッチング 領域分割 画像特徴 テンプレート マッチング 1 テンプレートマッチング ( 図形 画像などの ) 型照合 Template Matching テンプレートと呼ばれる小さな一部の画像領域と同じパターンが画像全体の中に存在するかどうかを調べる方法 画像内にある対象物体の位置検出 物体数のカウント 物体移動の検出などに使われる テンプレートマッチングの計算

Microsoft PowerPoint - 201409_秀英体の取組み素材（予稿集）.ppt

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 No Image No Image 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 No Image No Image No Image No Image 24 No Image No Image No Image No Image 25 No Image No Image No Image No Image 26 27 28

平成27年度版 税金の本 第5章 贈与と税金 第2節 贈与税の特例 (PDF)

ワタベウェディング株式会社

1 2 3 4 140,000 100,000 60,000 20,000 0 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 5 6 71 2 13 14 7 8 9 10 11 12 1 2 2 point 1 point 2 1 1 3 point 3 4 4 5 6 point 4 point 5 point 6 13 14 15 16 point 17

[商品カタログ]ゼンリン電子地図帳Ｚｉ16

21 POINT 1 POINT 2 POINT 3

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IPSJ SIG Technical Report Vol.2014-HCI-160 No.8 Vol.2014-UBI-44 No /10/14 1,a) 1,b) 1,c) 1,d) 1. [1] HMD 1 Kyoto Institute of Technology a) kyok

1,a) 1,b) 1,c) 1,d) 1. [1] HMD 1 Kyoto Institute of Technology a) [email protected] b) [email protected] c) [email protected] d) [email protected] [2] [2][3][4][5][6][7][8] [3][4][5][6][7][8]

course pptx

ParaView () 20105141CAE OPENFOAM (R) is a registered trade mark of OpenCFD Limited, the producer of the OpenFOAM software and owner of the OPENFOAM (R) and OpenCFD (R) trade marks. This offering is not

mbb mb9 xb Fig. 1 Soil-Structure Interaction System.

In this paper the authors developed a new subsystem modes synthesis method as one of the dynamic substructure methods for the analysis of soil-foundation-superstructure for seismic motions. This method