An Effective Approach of University-Industry Research Collaboration on Computer Vision 143

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えみはやしもと
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1 An Effective Approach of University-Industry Research Collaboration on Computer Vision 143

2 Viola

画像認識分野における効果的な産学連携米国カーネギーメロン大学では 1997年からビデオ監視システムに関する研究である VSAM Video Surveillance and Monitoring プロジェクトが取り組まれ動体検知物

における人や車の流れを地図上にリアルタイムで可視化することが可能となった VSAMシステムはその後多くの企業における画像認識技術を用いたビデオ監視システムの研究開発に大きな影響を与えたこれらの技術は

コストを抑えることができない等の問題があるからである監視セキュリティなどの安心安全という分野では失敗が許されない状況下が多く画像認識技術は一部の監視カメラに組み込まれているのみでありデジタルカメラほど普及には至っていないのが

3 画像認識分野における効果的な産学連携米国カーネギーメロン大学では 1997年からビデオ監視システムに関する研究である VSAM Video Surveillance and Monitoring プロジェクトが取り組まれ動体検知物体識別追跡等の動画像理解技術を横断的に開発しネットワーク化された10数台のカメラが協調して動作するシステムを構築した３一台のカメラでは許容できない広範囲における侵入物体の行動軌跡を知ることが可能となり図２に示すように広域な範囲における人や車の流れを地図上にリアルタイムで可視化することが可能となった VSAMシステムはその後多くの企業における画像認識技術を用いたビデオ監視システムの研究開発に大きな影響を与えたこれらの技術は 2002年頃からエレベータなどの限られた空間において徐々に製品化され始めた４が一般に認知されるほどは実利用化されていない要求される認識性能が高く実環境下における認識性能が不十分であるため誤報失報につながり人件費コストを抑えることができない等の問題があるからである監視セキュリティなどの安心安全という分野では失敗が許されない状況下が多く画像認識技術は一部の監視カメラに組み込まれているのみでありデジタルカメラほど普及には至っていないのが現状である図２動画像理解技術を用いた自動ビデオ監視システム VSAM ２.３映像監視分野におけるダーウィンの海基礎研究から事業成功に至るまでには魔の川死の谷ダーウィンの海の三つの難関があると例えられている魔の川はアイディアシーズが応用研究に至るまでの難関 145

4 藤吉弘亘鈴木正慶障壁を死の谷は研究成果が製品化に至るまでの難関障壁を表している死の谷を乗り越えると製品化という形にはなるが事業として成功するためには最後の難関障壁であるダーウィンの海を泳ぎきらなければならない図３は２.２で述べた映像監視分野における動向とネットワークカメラの出荷台数を魔の川死の谷ダーウィンの海に重ねて表示したグラフである 90年代後半に始まった映像監視分野における画像認識技術の基礎研究は魔の川死の谷を越え企業により一部製品化された現在は事業として成功する手前であるダーウィンの海を泳いでいる状況であるこのダーウィンの海を泳ぎきるためには２.３で述べた実環境下の高精度化という問題を解決するだけでなくマーケットの大きさである市場性も重要である 2009年時におけるネットワークカメラの出荷台数は成長率149 と市場性が見込まれ５ダーウィンの海を泳ぎきるためにはこれらネットワークカメラと連動した高精度な画像認識技術の実現が鍵となっており各企業で激しい技術開発が展開されている現在では画像認識技術の高精度化と高速化の研究が急速に発展しておりまた防犯意識の高まりによりカメラの需要も急速に高まっている状況にある３藤吉研究室の画像認識技術とその製品化藤吉研究室では 2000年より画像認識技術の基礎研究に取り組み企業との共同研究を行ってきた本章では研究室における画像認識技術と共同研究事例製品化について紹介する図３映像監視分野における魔の川死の谷ダーウィンの海 146

における視覚機能の実現を目標に画像認識技術の基礎研究と応用研究に取り組んでいる特に人を観る技術７については人

人は姿勢変化に伴う形状変化が大きいため画像から人を検出する事は非常に難しい問題である藤吉研究室では人検出法の一つとして

5 画像認識分野における効果的な産学連携３.１人を観る技術藤吉研究室では人間の生活をサポートする環境ロボットインビジブルロボット６における視覚機能の実現を目標に画像認識技術の基礎研究と応用研究に取り組んでいる特に人を観る技術７については人胴体顔の検出人の軌跡動き姿勢視線の解析ジェスチャ認識異常行動検知等重点的に幅広く研究に取り組んでいる図４この人を観る技術は映像監視セキュリティ等の安心安全社会の実現にまた一方では画像の画質改善や映像自動編集再生等の楽しい生活のアシストとして応用が可能である次節では人を観る技術の基礎研究について述べる図４人を観る技術３.１.１人検出物体検出は画像中より予め定義した検出対象を探索する技術である物体検出の中でも人は姿勢変化に伴う形状変化が大きいため画像から人を検出する事は非常に難しい問題である藤吉研究室では人検出法の一つとして人が歩く際の動きに着目した方法を提案した８人が歩行している場合には軸足である片方の足が静止しておりもう一方の足は前に出す動きが観測できるこの様な人の独特な動きと人の形状の特徴を同時に観測する事により高精度な人検出を実現した図５参照高精度な人検出技術はドライバーのサポートを目的としたＩＴＳ高度交通システムや不審者の検出等のセキュリティ分野での利用が期待されている 147

予め用意したイラストパターンの道路標識と実画像のマッチングにより交通道路標識を認識する図６参照本技術は標識以外にもロゴやマーカー

３異常行動検知異常行動検知とは入力映像内で起きている定常行動から逸脱した行動を検出する技術である

6 藤吉弘亘鈴木正慶図５人検出例３.１.２特定物体認識特定物体認識として交通道路標識の自動認識手法の開発に取り組んでいる我々の手法９では予め用意したイラストパターンの道路標識と実画像のマッチングにより交通道路標識を認識する図６参照本技術は標識以外にもロゴやマーカーの認識にそのまま利用できるため汎用性が高く他分野での利用が期待されている図６標識認識の例３.１.３異常行動検知異常行動検知とは入力映像内で起きている定常行動から逸脱した行動を検出する技術であるエスカレータシーンにおける異常行動検知では常に背景が動いていると対象物の認識が困難であったが動きと形状を同時に捉える特徴から定常状態をモデル化することによりモデルから逸脱した転倒等の動作を検出可能にした図７ 10 このような行動検知技術は原子力発電所等の入退出管理を必要とする重要施設から空港などの公共施設での利用が期待されている 148

7 画像認識分野における効果的な産学連携図７異常行動検知の例３.２共同研究の推移藤吉研究室では研究成果をより多くの人や企業等にアピールするために学会だけでなく多くの展示会等で研究発表を精力的に行ってきた図８に年度毎における共同研究企業数と研究費の推移を示す 2007年度以降に企業数が増加しているのは３.１で述べた技術を発表したのが年度でありその結果企業からの依頼が増えたものと推測できる図３で示したネットワークカメラの出荷台数のカーブと図８の企業数の増加が似ていることからもこの時期にネットワークカメラなど市場が急速に拡大し企業間における製品の差別化を図るため画像認識技術に多くの企業が注目し始めたと推測される図８共同研究企業数と研究費の推移 149

講師追尾型講義映像編集ソフトウェア藤吉研究室の画像認識技術を利用した講師追尾型講義映像編集ソフトウェア i Collabo AutoRec が日本電気株より製品化されている家庭用ハイビジョンカメラで黒板全体が映るように撮影しソフトウェアに取り込み開始ボタンを押すと画像

放送カメラマンのカメラワーク特徴を模倣することにより学習者が見やすくかつ臨場感あふれる映像を生成することが可能となる公開者は生成した講義映像をwebサーバ上にアップロードし学習者はポッドキャスティングにより最新の講義映像を自動でダウンロートすることが可能となる図９参照

8 藤吉弘亘鈴木正慶３.３研究成果の事業化これまで藤吉研究室の画像認識技術は眼球回旋計測装置講師追尾型講義映像編集ソフトウェア人検出評価モジュールの三つの製品化に貢献した本節では製品化例として講師追尾型講義映像編集ソフトウェアと製品化までの流れについて述べる３.３.１講師追尾型講義映像編集ソフトウェア藤吉研究室の画像認識技術を利用した講師追尾型講義映像編集ソフトウェア i Collabo AutoRec が日本電気株より製品化されている家庭用ハイビジョンカメラで黒板全体が映るように撮影しソフトウェアに取り込み開始ボタンを押すと画像認識技術により配信に適した講義映像が自動生成される講義映像から講師や板書等の注目領域に対してトリミングを自動的に行い不用な映像区間をカットすることで配信に適したファイルサイズの講義映像を自動生成することが可能となるさらにトリミングを行う際に放送カメラマンのカメラワーク特徴を模倣することにより学習者が見やすくかつ臨場感あふれる映像を生成することが可能となる公開者は生成した講義映像をwebサーバ上にアップロードし学習者はポッドキャスティングにより最新の講義映像を自動でダウンロートすることが可能となる図９参照図９講師追尾型講義映像編集ソフトウェア i-collabo. AutoRec ３.３.２製品化までの流れ講義映像の自動編集は教員業務の負担軽減の必要性から画像認識の研究成果を講義映像の自動編集に利用できないかと考えたのをきっかけとして 2004年から研究を開始した筆者が教員であったことから問題設定とニーズが明確であったため応用を想定した研究を進めることができた発表展示会を通じ e-learningシステムを開発販売している企業の目に留まり共同開発が始まった問題意識とニーズが共有されており研究成果の応用が明確であるため製品化発売まで連携が円滑に進み多くの大 150

12 15 P. Viola and M. Jones, : Robust Real-time Object Detection, International Journal of Computer Vision, Vol. 57, No. 2, pp , OS R. Collins, A. Lipton, H. Fujiyoshi and T. Kanade, : Algorithms for Cooperative Multisensor Surveillance, Proc. of IEEE Special Issue on Video Communications, Processing and Understanding for Third Generation Surveillance Systems, Vol. 89, No. 1, pp , PIA:People Image Analysis Vol. 60 No. 10 pp pp Joint CVIM pp SIFT Vol C No. 5 pp , PRMU pp , 15 OS

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Symbiotic System トを動物る人間情報システム応 ( ) 人間共生情報システムと体の長体のと体覚動体ととダイナミクスを持つ人間と情報システムのインタース. コンータにの動作をさるために, のつ, するコンを, される.. イコンイン

Symbiotic System トを動物る人間情報システム応 ( ) 人間共生情報システムと体の長体のと体覚動体ととダイナミクスを持つ人間と情報システムのインタース. コンータにの動作をさるために, のつ, するコンを, される.. イコンイン 7 人間と共生する情報システムの実現を目指してシンビオティックシステムの実現に向けて人, 社会, 環境, 情報システムの協調系 7 人間と共生する情報システムの実現を目指して松山隆司 * tm@i.kyoto-u.ac.jp 川嶋宏彰 * kawashima@i.kyoto-u.ac.jp 鷲見和彦 *, ** Sumi.Kazuhiko@ds.MitsubishiElectric.co.jp