Discovery Sagaサイレントキーワード俯瞰

本研究では、1,000fpsの高速分散型スマートカメラネットワークとAI基盤の顔認識技術を発展させ、オンライン会議向けの最適映像取得と低遅延提示が可能な高速ビジョンシステムの実現を目指している。2021年度の計画では、(1)AIによる顔認識の高速化に必要な条件を明らかににすること、(2)セルフウィンドウ方などの高速化手法の有効性を確認することを目標に下記のような研究を遂行した。
(1)人の顔認識結果を定量的に評価するために、マネキンを用いた評価実験を計画し、convolutional neural networkによる顔の認識とポーズのダイレクトな抽出を確認し、縮小画像とポーズ情報間の機械学習による高速マッピングを実現した。従来のAI手法に比べて、必要とする計算量が少ない軽量化AIでもポーズ検出が可能であることが確認できて、高速ビジョンネットワークへの実装が見込めるようになった。
(2)セルフウィンドウと高速撮像を用いて、視野を跨がるマルチカメラネットワークで活用可能なトラッキング手法を提案し、簡易実験よりその有効性を立証した。厳密なカメラキャリブレーションなしでも、シームレスなトラッキングを可能とする手法となり、今後の動的なカメラ構造制御に応用できると期待できる。
(3)高速カメラネットワークより撮影した画像情報だけを用いた同期精度評価手法を開発して、実験による定量的な検証を行った。外部機器を用いる必要がないため、カメラ同期精度によるアプリケーションの計測精度への影響が簡単に評価可能と期待できる。