一人称視点映像の高周波成分とCNNによる物体検出結果に基づくデータ表示位置決定のための重要領域算出手法

抄録

昨今の拡張現実を可能とするデバイスの市販化や第 5 世代移動通信システム（5G)のサービス開始などに伴い，多様な空間での拡張現実の適用可能性が高まっている．特に道路利用時を対象とする場合には，周囲状況の視認を妨げずに多様なデータを表示可能とするビューマネジメントが必要である．本稿では，一人称視点の映像における時間および空間的な高周波成分と Convolutional Neural Network (CNN)による物体検出結果を用いた視認すべき重要な領域を算出する手法を提案する．また，本稿では，提案手法の有効性を検証するために，実際に一人称視点で撮影した映像を用いて実験を行った．実験の結果，視認すべき多様な領域が汎用かつ高精度に算出され，提案手法の有効性が確認された．