| 題名 | 直交変換を利用した電子透かしにおける耐性実験 |
| 著者 | *西堀 美夏, 高橋 健一, 宮原 哲浩, 上田 祐彰 (広島市立大学) |
| Page | pp. 121 - 122 |
| Keyword | 電子透かし, 直交変換 |
| 題名 | DPマッチングを用いて電子部品の自動判定 |
| 著者 | *廖 忠興 (正修科技大学（台湾）) |
| Page | pp. 123 - 124 |
| Keyword | DPマッチング, 自動判定, BAG, 距離値, 特徴抽出 |
| Abstract | 本研究は電子部品自動判定において、電子部品の特徴量をデータベースとして登録し、未知の電子部品画像の特徴量をDPマッチングにより距離値を計算し自動判定を行う手法を検討した。 サイズや形状の違う電子部品においても95％以上の自動判定に成功した。産業界において自動判定の実用化が考えられ処理時間や精度を向上させることが期待される。 |
| 題名 | 光源環境にロバストな口腔領域の自動抽出 |
| 著者 | *高橋 範行 (鳥取大学大学院工学研究科), 齊藤 剛史, 小西 亮介 (鳥取大学工学部) |
| Page | pp. 125 - 126 |
| Keyword | 口腔領域の抽出, 鼻孔検出 |
| Abstract | 本研究では，口の動きに着目した，リアルタイム読唇インタフェースの開発に取り組んでいる．口腔領域の抽出において，カメラと口元の距離が離れているため，光源の変化により画像の輝度値が大きく変動する．そこで，本稿では画像中から光源環境の変化にロバストな口腔領域の抽出法を提案する．処理手順として，最初に鼻孔を検出し，次に鼻孔の下側に位置する口を求める．鼻孔と口の検出は，両部位の輝度値は周辺よりも暗い性質を利用する．実際に光源環境を変化させて口腔領域の抽出実験を行った．しきい値法と提案手法を比較すると，前者は明るい，暗いシーンでは抽出が行えない場合があったが後者では正しく領域の抽出が行えることを確認した． |
| 題名 | 動き量に基づくSSRフィルターによる顔位置検出 |
| 著者 | *小林 隼人 (鳥取大学大学院工学研究科), 齊藤 剛史, 小西 亮介 (鳥取大学工学部) |
| Page | pp. 127 - 128 |
| Keyword | 動きSSRフィルター, 顔位置検出, 動画像処理 |
| Abstract | 本研究では，安価なテレビ会議システムの構築を目的として，カメラ画像から人物の顔を自動的に検出する問題に取り組んでいる．従来の顔検出として，Kawatoらは眉間を検出する6分割矩形フィルター（SSRフィルター）を提案している．しかし，この手法では背景に存在する顔写真などを誤検出する．そこで本稿では動き量に基づくSSRフィルターを提案し，実際の人物の顔位置を検出する手法を提案する．実験結果より，動きSSRフィルターを用いることにより眉間候補領域の数を，動きSSRフィルターを用いない従来法の約1/4に低減し，さらに背景上の顔写真などの顔の誤検出数を抑えることを確認した． |
| 題名 | 自律型追従システムにおける先行者領域の抽出 |
| 著者 | *長尾 聡一郎 (鳥取大学大学院工学研究科), 齊藤 剛史, 小西 亮介 (鳥取大学工学部) |
| Page | pp. 129 - 130 |
| Keyword | 自律型追従システム, 先行者領域の抽出, 動画像処理 |
| Abstract | 本研究では，前を歩く人（先行者と呼ぶ）との距離を一定に保ちながら追従する自律型追従システムの開発に取り組んでいる．本稿は特にカメラ画像から先行者領域を抽出する処理に焦点を当てる．提案法では色ヒストグラムと位置ヒストグラムからなる参照モデルを定義し，抽出領域である先行者のモデル（先行者参照モデル）と背景のモデル（背景参照モデル）を作成する．両参照モデルを定期的に更新することにより光源環境にロバストな２値化処理をする．次に２値画像に対して動的輪郭モデルの一種であるSampled Active Contour Modelを適用し領域を抽出する．提案法がより安定した領域の抽出を行えることを確認した． |
| 題名 | 小径管結束の本数自動カウントアルゴリズムの検討 |
| 著者 | *中村 俊 (徳山工業高等専門学校専攻科/情報電子工学専攻), 奥本 幸 (徳山工業高等専門学校) |
| Page | p. 131 |
| Keyword | 画像認識 |
| Abstract | 指定された本数の鋼管を結束して出荷する工場がある．そこでは同一サイズの小径管をまとめ，端を揃えて結束を行い，最後に確認作業として小径管の本数を数える．現在は確認作業を人が行っているが，この時数え間違いがよく起こる．これを防止するために，カメラで撮影した画像から本数を自動的にカウントするシステムを開発する．本研究では，検出精度を上げるために有効な画像処理アルゴリズムや撮影方法の検討を行った．本数カウントは�＿菫�入力，�∧審蟆十萢�，��２値化処理，�に椰凜�ウント処理，�シ覯冥侘呂領�れで行う．携帯カメラで撮影した画像でも良い検出率を得た． |