1. はじめに

マルチモーダル機能三菱研究室では、これまで生物が進化の過程で実現してきた視覚情報処理を意識し、いわばそれを遠くに見えている目標としながら、柔軟で堅固な視覚情報処理技術の研究を行ってきた。本年度(１９９９年度)からはその集大成を、これまで取り組んだ技術が役に立つ形を実証的に示すため、ヴイデオサーベイランスシステムの開発に取り掛かっている。

視覚情報処理技術を実際に利用し、システムとして実現する場合に、画像を取得するカメラをどのような形で用意し、情報処理を行うコンピュータシステムとどのように接続するかといったシステムアーキテクチャの問題は、重要である。現実の運用、特にビデオサーベイランスの応用を考えると、単純にカメラ一台を、一台のコンピュータに繋いで済む場合は、非常に限られている。なぜならば、サーベイランスの対象範囲が、一台のカメラで見渡せるという条件はむしろ特殊な条件であるからである。一方カメラが複数台になった場合には。画像という大量データの転送をどのように行うか、その大量のデータを集中的に処理する(できる)のか否かといった問題が生じる。我々は、画像を取得するカメラと画像処理装置を一体化したような画像処理カメラをネットワークで、しかも比較的遅いネットワークで接続するというアーキテクチャを選択した。画像の取得と処理の一体化は分散処理の考え方を応用したものであるが、あえてあまり遠くないネットワークを選択したのは、コストを意識したためである。

ここでは、画像処理カメラモジュールのアーキテクチャとそこで行う画像処理について報告する。

２．画像処理カメラジュールハードウェア

開発している画像処理カメラは、画像入力として人工網膜モジュール(三菱電機製)或は、通常の NTSCから、352*288画素サイズのカラー画像受けることができ、画像信号はカメラ内のDSP(TI製 TMS32006701)を使った画像認識処理が可能であると同時に、専用チップによる実時間処理のJPEG 圧縮を行うことができる。ホストコンピユータには USB接続するが、これらの機能により、動画像力メラとしても、また画像処理システムとしても利用できる。DSPで実行する視覚情報処理アルゴリズムは、ホストコンビユータからダウンロードして実行するので、様々な視覚情報処理の実験に利用することができる。

３．実証機能と視覚情報処理

この実証システムで仮想的に設定している課題は、セキユリテイ向けの映像監視で、監視対象を人間と設定している。使われるであろう場所としては、一般的なオフィス、一般家屋内、商店内などで、自動車内／外といったより視覚情報処理技術の対象としては困難な環境も、同じ技術の先で捕らえられるようにと考えている。

今年度は、人物のセグメンテーションを、動きの有る無し、背景の変化に対して頑強に実現するアルゴリズムの開発とそのDSPへの実装を行っている。画像の背景が何であるか予め定義できない状況では、セグメンテーションの第一段階として、画像がどのような面から構成されているかを推定しその面を統合して対象オブジェクトのセグメンテーションを行う方法が考えられる。我々はこれを画像から抽出されるエッヂ、色、テクスチャといった情報を統合するため、ノイズの多い局所的な画像特徴の整合性を評価する方法で面の推定を行うモデルの研究を行っている。

4.今後の展開

来年度は、人物のトラッキングを環境が悪い条件であってもより正確に行うための手法として、トラッキングに有効な画像情報モダリテイを動的に選択する手法の研究を行い、これによって複数カメラモジュールに渡る、トラッキングターゲットのアイデンティティの認識を実現し、さらにその振る舞いに関する情報処理の研究に進む予定である。

このように、より便利なオフィス、より安全な家屋といったものを実現するため、現実的な課題に取り組むことでその視覚情報処理基盤技術を構築して行くことが常に我々の目標である。