2023.07.21

映像上の速度場・流れ・位置合わせ・動き推定

計算基盤 人間情報学 情報・通信
3：すべての人に健康と福祉を
7：エネルギーをみんなに そしてクリーンに
9：産業と技術革新の基盤をつくろう
キーワード
オプティカルフロー / シーンフロー / イメージレジストレーション
亀田　裕介

理工学部 / 情報理工学科

亀田　裕介 助教

URLhttps://researchmap.jp/yusuke_kameda/
連絡先 kameda@sophia.ac.jp

概要

応用数学による数理モデリングから数値解析、ソフトウェア、ハードウェア実装まで一貫して対応可能な専門技術と知識を持ち、特に、変分法に基づき映像から被写体の密な動きの分布（オプティカルフロー・シーンフロー）を推定するための数値安定な実装技術（計算科学・数値解析）に独自の優位性があります。非線型演算がなく数値計算のためにだけに必要な変数が無いため、ハードウェア化し易い手法です。車載カメラ等のステレオ映像やレンジセンサ映像から、被写体表面の3次元の動き（シーンフロー）を安定に推定する研究を行っています。医用画像等の4D画像では、密な3次元データ点群毎の3次元の動きの推定ができます。推定された動きを用いることで、被写体の進路予測や、動きによる分類、動画像のデータ圧縮率の向上等に応用できます。 最新のC++言語規格やOpenCVなどの内部実装に詳しく、企業所属時は高速画像処理に関するプロジェクト担当経験があり、技術指導が可能です。

被写体とカメラの3次元の動き・流れの推定結果。[MPI Sintel Flow Dataset]
イベントカメラ（Event -based camera）の概念図。上の通常のカメラのフレームでは動きボケやフレームレート不足が起きる。一方、下の赤青のイベントデータは、画素ごとに非同期な高時間分解能での輝度変化を表す。
https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Event_camera_comparison.jpg

応用例

短時間未来予測、映像データ圧縮符号化

今後の発展性

高速化、高精度化、特殊センサでの推定など

研究設備

イベントカメラ DAVIS346、intel realsense d435i、高速計算機、GeForce RTX3090 など

共同研究・外部機関との連携への期待

医学応用、自動運転、映像符号化など

関連特許・論文等

研究業績参照

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