大阪大学　産業科学研究所　複合知能メディア研究分野

サイトマップ English

安心・安全

携帯型防犯システムから犯罪捜査支援システムまで 

複眼全方位センサを用いた装着型防犯アラームの開発

周囲を同時に観測でき，かつ近接物体を検出できる小型センサとして，複数の凸面鏡とカメラを組み合わ せた複眼全方位センサが提案されているが，画像処理機能も含めた装着型監視システムは実現されていなかった．そこで，本研究では，複眼全方位センサを用いて，観測の全方位性，装着性，処理の実時間性を有する装着型の監視シ ステムを実際に開発した．本システムでは，装着型の防犯アラームという形を目指し，独自に設計した複眼全方位セ ンサを小型コンピュータと組み合わせることで，小型軽量でありながら単体動作を実現した．本システムは，周囲を 映した6 つの凸型放物面鏡を単一のカメラで同時に撮像する複眼全方位センサを用い，小型コンピュータ上でその入 力画像から近接物体の検出までのすべての処理を行う．また，検出時にはその検出方向をユーザに音声で通知する． 評価実験を行った結果，このような装着型の監視システムでも一定の検出能力，実時間性が確認でき，複眼全方位セ ンサの監視および検出能力の有用性を示すことができた．

発表
  1. Yuichiro Kojima, Ryusuke Sagawa, Tomio Echigo, Yasushi Yagi, “Calibration and Performance Evaluation of Omnidirectional Sensor with Compound Spherical Mirrors”, In The 6th Workshop on Omnidirectional Vision, Camera Networks and Non-classical cameras, 2005.
  2. 小嶋　裕一郎, 佐川　立昌, 八木　康史, “視差検出フィルタによる狭基線長全方位ステレオ”, 画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2007)予稿集, pp.1105–1110, 広島, 7月, 2007.
  3. 佐川 立昌, 小嶋 裕一郎, 八木 康史, “狭基線長ステレオのための視差検出フィルタ”, 第13回画像センシングシンポジウム講演論文集, 画像センシング技術研究会, pp.IN3-22-1–5, 横浜, 6月, 2007.
  4. 向川康博, 西岡潔郁, 八木康史, “複眼全方位センサを用いた装着型防犯アラームの開発”, 画像の認識・理解シンポジウム論文集(MIRU2006), pp.722-727, 7月, 2006.
  5. 小嶋 裕一郎, 栗田 尚樹, 佐川 立昌, 越後 富夫, 八木 康史, “複眼全方位センサの提案”, 情報処理学会論文誌 コンピュータビジョンとイメージメディア, vol.47, no.SIG10(CVIM15), pp.152–161, July, 2006.
  6. 小嶋 裕一郎, 武井 和也, 佐川 立昌, 越後 富夫, 八木 康史, “接近物体検出のための階層化複眼全方位画像を用いた距離計測”, 画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2006), pp.1096–1101, 7月, 2006.
  7. 小嶋　裕一郎, 佐川　立昌, 越後　富夫, 八木　康史, “複眼全方位センサによる奥行き検出能力の評価”, 情報処理学会研究報告, 情報処理学会, no.2005-CVIM-149, pp.31–38, 東京, 5月, 2005.
  8. 小嶋　裕一郎, 佐川　立昌, 越後　富夫, 八木　康史, “複眼全方位センサによる奥行き検出能力の評価”, 画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2005), pp.1160–1166, 7月, 2005.
  9. 栗田 尚樹, 佐川 立昌, 越後 富夫, 八木 康史, “全方位物体検出のための複合球面鏡ステレオ”, 画像の認識･理解シンポジウム(MIRU2004), pp.362–367, 7月, 2004.
  10. 栗田 尚樹, 佐川 立昌, 越後 富夫, 八木 康史, “全方位物体検出のための複合球面鏡ステレオ”, 第3回情報科学技術フォーラム, 9月, 2004.

歩容認証による犯罪捜査支援

まず，対象人物の歩容を撮影した入力画像列が与えられると，そこから人物領域に対応するシルエット画像列を取得する．次に，その人物領域のみを切り出して，画像中心の位置合わせ及び画像の高さの正規化を行うことで，時間1 次元(t) と空間2 次元(x, y) の3 次元の歩容シルエットボリューム(GSV) を作成する．更に，GSV に対して歩行周期の検出，及びその周期に基づくフーリエ解析を行うことで，歩容の周波数領域特徴を取得する．対象となる登録特徴と入力特徴の照合を行い，その特徴間距離dを計算する．ここで，事前に大規模歩容データベースに基づいて同一人物と他人物の特徴間距離d の分布を作成しておくことで，得られた特徴間距離dに応じた本人照合率(ベイズの事後確率) を算出する．次節からは，実際に撮影された犯行現場における歩容映像(以降，登録映像と呼ぶ) とその後秘匿撮影された被疑者の歩容映像(以降，入力映像と呼ぶ)を，上記に手順に沿って処理した結果について述べる．

発表
  1. Y. Makihara, R. Sagawa, Y. Mukaigawa, T. Echigo, and Y. Yagi, “Which Reference View is Effective for Gait Identification Using a View Transformation Model?”, Proc. of the IEEE Computer Society Workshop on Biometrics 2006, New York, USA, Jun. 2006. [PDF]
  2. Y. Makihara, R. Sagawa, Y. Mukaigawa, T. Echigo, and Y. Yagi, “Gait Recognition Using a View Transformation Model in the Frequency Domain”, Proc. of the 9th European Conf. on Computer Vision, Vol. 3, pp. 151-163, Graz, Austria, May 2006. [PDF]
  3. R. Sagawa, Y. Makihara, T. Echigo, and Y. Yagi, “Matching Gait Image Sequences in the Frequency Domain for Tracking People at a Distance,” Proc. of the 7th Asian Conf. on Computer Vision, Vol. 2, pp. 141-150, Hyderabad, India, Jan. 2006.
  4. 槇原 靖, 佐川 立昌, 向川 康博, 越後 富夫, 八木 康史, “周波数領域における方向変換モデルを用いた歩容認証”, 情報処理学会論文誌コンピュータビジョンとイメージメディア, Vol. 48, No. SIG 1(CVIM 17), pp.78–87, Feb. 2007.
  5. 槇原靖, 佐川立昌, 向川康博, 越後富夫, 八木康史, “周波数領域に拡張した方向変換モデルによる歩容認証”, 画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2006), pp.168–173, 仙台, 7月, 2006.[PDF]
  6. 槇原靖, 佐川立昌, 向川康博, 越後富夫, 八木康史, “周波数領域における方向変換モデルを用いた歩容認証”, 情報処理学会研究報告, 情報処理学会, No. 2006-CVIM-152, pp.117-124, 大阪, 1月, 2006.[PDF]