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ヘッドライン

2011年12月20日(火)

コンピュータビジョンのセカイ - 今そこにあるミライ 第18回 超解像の計算アルゴリズム「MAP推定」

超解像にはMAP推定という計算アルゴリズムが用いられます。MAP推定は、ベイズ推定という計算手法を近似計算する、ベイズ推定の1つの実現方法です。

[07:00 12/20]

2011年12月06日(火)

コンピュータビジョンのセカイ - 今そこにあるミライ 第17回 超解像で高画質化処理を担当する「ボケ補正」

今回は超解像で高画質化処理を担当する「ボケ補正(Image Deblurring)」という技術について解説します。これは劣化関数でのB(ブラー:ぼけ)に対応する処理です。

[07:00 12/6]

2011年11月22日(火)

コンピュータビジョンのセカイ - 今そこにあるミライ 第16回 入力画像が2枚以上(動画)の場合における画像レジストレーション

入力画像が2枚以上の場合、つまりカメラか撮影対象が移動する動画の場合での超解像画像と入力画像の位置合わせを考えてみましょう。これは劣化関数でのM(モーション)に対応する処理です。

[07:00 11/22]

2011年11月08日(火)

コンピュータビジョンのセカイ - 今そこにあるミライ 第15回 1枚画の静止画における画像レジストレーション

超解像において、低解像度の各入力画像から高解像度画像へ変換する際に、変形や移動を考慮して超解像画像を作る必要があります。この時に必要となる技術が「画像レジストレーション(Image Registration)」です。この技術は「変形や移動が生じた画像間で各画素間の対応を求めることにより、それらの画像を1つの座標系で正確に一致させる」という技術です。これにより超解像画像と各入力画像の間での変形量・移動量を求めることができ、画素単位での正確な位置合わせができるので、超解像する時に補間すべき画素の座標を計算するために画像レジストレーションが用いられています。

[12:40 11/8]

2011年10月25日(火)

コンピュータビジョンのセカイ - 今そこにあるミライ 第14回 画像の劣化に対する「高解像度化」と「高画質化」のための3つの技術

前の節で紹介したように、デジタル画像から超解像画像を作るには、「低解像度化」と「低画質化」という、2つの画質の劣化にそれぞれ対処する必要があります。それらに対してそれぞれ「高解像度化」と「高画質化」という「反対の復元処理」を行うことで、未知の高解像度で高画質な画像を推定します。そして、これらが以前説明したMAP推定を行う際の劣化関数の各関数を求める処理になります。

[07:00 10/25]

2011年10月11日(火)

コンピュータビジョンのセカイ - 今そこにあるミライ 第13回 超解像における劣化関数で改善すべき2種類の劣化

ここからは劣化関数 で改善すべき2種類の劣化「低解像度化」「低画質化」とその改善方法について紹介し、その後、「事前確率を用いたMAP推定」の仕組みについて見ていくことにします。

[07:00 10/11]

2011年09月27日(火)

コンピュータビジョンのセカイ - 今そこにあるミライ 第12回 高解像かつ高画質の映像を作り出す技術 - 超解像

超解像とは複数の低解像度の画像から「高解像かつ高画質の映像」を作り出す技術です。総合電機メーカー各社が近年この「超解像」技術を推進しており、超解像専用の演算チップを開発してテレビやパソコンなど各種オーディオビジュアル製品に組み込んできているのは皆様もご存知の通りだと思います。

[07:00 9/27]

2011年09月06日(火)

コンピュータビジョンのセカイ - 今そこにあるミライ 第11回 「顔検出」を高速化する技術

顔検出はデジタルカメラなどではリアルタイムに顔の位置を検出してくる必要がある処理であります。従って、できるだけ計算量の少ない特徴量を用いていながら、かつパターン認識精度の高い識別器により各探索窓ごとの処理を行う必要があるわけです。

[07:00 9/6]

2011年08月23日(火)

コンピュータビジョンのセカイ - 今そこにあるミライ 第10回 顔検出の主流アルゴリズム「Viola-Jones法」

顔検出で現在主に使用されているのは、ViolaとJonesの2人が考案した「Viola-Jones法」というアルゴリズムです。Viola-Jones法では、顔検出を行いたい対象の1枚の画像に対して、以下の図のように探索窓(例えば8ピクセル×8ピクセルのような判定領域)を左上から走査して順番に動かしていきます。

[07:00 8/23]

2011年08月09日(火)

コンピュータビジョンのセカイ - 今そこにあるミライ 第9回 人間の顔があるかを判断する「顔検出」技術(2) - テンプレートマッチング

顔検出の目的は、画像中を探索して「人間の顔の映っている領域」を探してくることです。その基本的な処理の流れとしては、対象の静止画像一枚に対して、画像全体に顔の大きさの探索窓(顔検出処理を行う判定領域)を動かし、探索窓が通過する座標ごとに「探索窓内の画像が、顔画像であるどうか」の判定を行います。こうした探索窓領域ごとの判定処理を画像中すべてに行うことで、最終的に顔の領域だと判定された探索窓の場所を、検出した顔の位置として教えてくれるのが顔検出の処理の流れです。

[08:00 8/9]

2011年07月26日(火)

コンピュータビジョンのセカイ - 今そこにあるミライ 第8回 人間の顔があるかを判断する「顔検出」技術(1) - 「顔検出」と「顔認識」

あなたはデジタルカメラをお持ちでしょうか。デジタルカメラを触ったことがある方なら、「レンズを人物の顔に向けると自動的に顔の位置を検出して四角形で囲ってくれる」という機能をご存知と思います。このような、人間の顔の位置を自動検出する技術を「顔検出(face detection)」と呼びます。

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2011年07月12日(火)

コンピュータビジョンのセカイ - 今そこにあるミライ 第7回 拡張現実感「AR」(3) - 「ARToolkit」の登場によりARが一気に普及期へ

マーカ有りARは、マーカレスARに比べて「マーカの使用が必須である」という違いがあります。ともすれば「マーカがないとARのCGが表示できないなんてそんなもの煩わしくてビジネスには使えない」と思いがちですが、実際はその逆です。実はマーカ有りARには、「マーカが良い目印になるのでAR表示されるCGをユーザーが認識しやすい」という大きなメリットがあるのです。

[07:00 7/12]

2011年06月28日(火)

コンピュータビジョンのセカイ - 今そこにあるミライ 第6回 拡張現実感「AR」(2) - マーカ有りARとマーカレスARの仕組み

マーカを用いたARアプリケーションの代表例「AR Defense」では、プレイヤーは任意の場所にプリントアウトしたマーカを配置し、AR Defenseがこのマーカ中の白と黒の模様の角の点を検出し、マーカサイズを元に、カメラで撮影している映像中の3次元情報を取得、これに基づいてカメラ映像とCGの3次元座標を一致させ、ゲーム映像のCGを表示しARを実現しています。

[06:00 6/28]

2011年06月14日(火)

コンピュータビジョンのセカイ - 今そこにあるミライ 第5回 拡張現実感「AR」(1)

「AR」とはAugmented Realityの略で、日本語では「拡張現実感」と呼ばれる技術です。例えば携帯電話やスマートフォンカメラを通して撮影している画面に、現実には映っていないものを、「3次元的にあたかもそこにあるかのように位置合わせをしながらCGでリアルタイムに表示する」ことがARの主な役割です。

[07:00 6/14]

2011年05月31日(火)

コンピュータビジョンのセカイ - 今そこにあるミライ 第4回 動画編集技術「マッチムーブ」(3)

勘のよい方であれば「あれ、マッチムーブってARと一緒じゃないの?」と気づかれたことと思います。それは正しい理解で、実質行っていることは全く同じです。ただし、両者には違う点があります。

[07:00 5/31]

2011年05月17日(火)

コンピュータビジョンのセカイ - 今そこにあるミライ 第3回 動画編集技術「マッチムーブ」(2)

本文中のYouTubeの動画をご覧ください。この動画はアメリカで有名なドラマの各シーンのクロマキー合成の撮影時のブルーシート映像と、合成後の映像を見せてくれている動画です。動画後半にHEROESの名シーン、ヒロが空間移動に初めて成功してニューヨークのタイムズスクエアで「やったー!」というシーンがありますが、これがマッチムーブを用いたクロマキー合成です。

[07:00 5/17]

2011年04月19日(火)

コンピュータビジョンのセカイ - 今そこにあるミライ 第2回 動画編集技術「マッチムーブ」(1)

皆様はダン・ブラウンのベストセラー小説の映画化である「天使と悪魔」はご覧になられましたでしょうか。後半クライマックスの聖堂のシーンで半透明のパイプオルガンが中心に映し出されて、カメラがそのパイプオルガンを中心にぐるっとまわるシーンがありますが、こうした3DCGを違和感なく表示することができる編集技術を「マッチムーブ」と呼びます。

[07:00 4/19]

2011年04月05日(火)

コンピュータビジョンのセカイ - 今そこにあるミライ 第1回 身近なものとなってきたコンピュータビジョンの世界

皆様はコンピュータビジョンという用語をご存知でしょうか。例えばデジタルカメラに搭載されている顔画像認識や、Google Street Viewの360度パノラマ表示、XBox360のKinectによるプレイヤーのジェスチャー認識など、これらは全てコンピュータビジョンの技術による製品です。この連載では「コンピュータビジョンを応用した実際の製品」を毎回1つのテーマのもとで紹介し、その仕組みを誰でも理解できるレベルで簡単に解説していきます。

[12:00 4/5]

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