適応ビジョンラボでは、画像を媒介とした人間と機械との対話の実現のために、実世界シーンを理解し、人間を含む外界の多様な変化に適応できるビジョンシステム、すなわち適応ビジョンシステムを開発している。我々が生活する環境のようなリアルワールドでは、すべての対象物の情報を事前に登録することはそもそも不可能であると考え、人間とコンピュータとの自然な対話を通じてシステムの能力が高まる機能を実現することを目指している。
これまで、3次元動き情報を利用した複数対象物の学習型実時間抽出・認識システム[1]、実時間視覚情報を対話的に予習管理する人間型ソフトロボット[2]、判別
分析を用いたオンライン・ジェスチャ学習認識システム [3]、モーションステレオと仮想学習を用いた3D物体認識[4]等の成果を上げてきた。
一方、近年の急速な画像入出力機器の小型化、処理装置・無線ネットワークの高速化等により、ビジョンシステムを着用することも不可能ではなくなってきた(図1)。そこで、常に着用者と同じ体験をすることによって気の効いたインタラクションが可能なウェアラブルアシスタントの実現を目指す研究を始めた。特に、ウェアラブルならではのビジョンアルゴリズムやビジョンシステム、実世界とサイバースベースとの視覚的融合による着用者への
Context-awareなアシストおよび拡張記憶(Augmented Memory)等について研究を進めている。
重要な要素技術である、ウェアラブルカメラ(図1)による高速でコバストな対象物体の3次元復元(図2)[5]とパノラマ画像群を位置合わせに用いた注釈つき映像の実時間提示システム(パノラマベースド・アノテーション三図3)[6]については、ユーザが着用するヘッドセット(超小型CCDカメラと超小型ディスプレーから構成:図1
左)と画像処理を行うリモートPCクラスタで構成されたウェアラブルビジョンシステム上での動作が実現されている。RWC2000では、シンポジウム会場において実機によるデモンストレーションを行う。
図1:ヘッドセットとそれを用いた3D形状獲得
図2:獲得された密な3D立体形状
図3:パノラマベースト・アノテーション
参考文献
[1]依田育士.坂上勝彦:"3次元動き情報を利用した複数対象 物の抽出とその実時間認識",電子情報通信学会論文誌D-II
vol.J8I-D-II,no.9,pp.2043・2051(1998)
[2]長谷川修.坂上勝彦,速水悟:"実世界視覚情報を対話的に学 習・管理する人間型ソフトフェアコボツト"電子情報通信学 会論文誌
D-II,vol.J82-D-II,no.10.pp.1666・1674(1999)
[3]Bisser Raytchev,0samu Hasegawa and Nobuyuki Otsu: "User Independent
Gesture Recognition by Relative- Motion Extraction and Discriminant Analysis,"
New Generation Computmg,vol.18.no.1,pp.29-38.0hmsha. Ltd. and
Springer-Verlag(2000)
[4] Caihua Wang and Katsuhiko Sakaue: "View-based Vir tual Learning and
Recognition of 3D Object using View Model obtained Motion-Stereo," NewGeneratlon
Computlng,Vol.18No.1,pp.39-47,0hmsha Ltd. and Springer-Verlag(2000)
[5] Takeshi Kurata, Jun Fujiki, Masakatsu Kourogi and Katsuhiko Sakaue: "A
Robust Recursive Factorization Method for Recovering structure and Motion from
Live VideoFrames," In CD & Web Proc.ICCV'99 FRAME- RATE WORKSHOP in
Kerkyra、Greece(1999)
[6] Masakatsu kourogi,Takeshi kurata, Katsuhiko Sakaue and Yoichi Muraoka: "A
ReaLtime Panorama-based Technique for Annotation overlay on video Frames," In
Web proc. IWAR'99 in SanFrancisco,USA(1999)