本論文では，災害対応ロボットWAREC-1が垂直梯子に取り付いた状態において昇降に必要となる垂直梯子の桟の端点の3次元座標が未知の場合，LRFにより取得した3次元点群データを解析し，WAREC-1が垂直梯子を昇降する上で必要となる3次元座標を推定する方法を提案し，検討を行った．実験では，センサの設置位置・角度に関する検討を行い，センサの設置位置・角度の最適化による推定精度の向上が実現できた．また，円柱/角柱部材で構成される垂直梯子を対象とした実験を行い，推定誤差の平均値はそれぞれ7.1[mm],9.1[mm]以下となった．本提案手法により脚型ロボットWAREC-1が垂直梯子を昇降する上で必要となる桟の3次元座標を推定できる見通しが得られた．

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平成28年熊本地震では，多数の被災家屋が発生した．発災当初に広域の家屋の被害状況を把握するには空撮画像の使用が効果的であるが，その判別は現在人の目視判読に依存しており，処理時間を要している．本報告では，広域空撮画像から迅速かつ正確に被災家屋を自動検出する手法を提案し，その性能を評価した結果について示す．熊本地震直後の空撮画像から被災家屋を自動検出した結果，顕著な被災家屋を把握することが可能と分かった．

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近年，環境破壊，野生動物の減少といった多くの問題によって幅広いレベルで環境問題が意識されている． そのような中，自律ロボットによる環境モニタリングをしていくことで災害の予測や状況把握等に役立てるこ とが求められている． 本研究では環境マップや動物の生態マップを作成することを目的として製作された環境モニタリングロボッ トである WAMOT(Waseda Animal Monitoring Robot) を使用した WAMOT は長期間の自律的な観測 を 実現 する で き る ように充電ステーションを使用する．ロボットのバッテリーが不足すると，自動で充電ステーショ ンに帰還し，充電を完了．再び観測を始める．本研究では、森林環境において効率的なモニタリングを達成す るために深層学習を用いた領域推定に基づく経路計画を目的としている。 SLAM からロボットの状態を推測し， Wheel Odometry を組み合わせることによって，森林のような不整地 帯においても，より安定した自己位置推定を行う。自己位置推定結果による環境地図と、 RGB 画像から深層学 習により領域推定結果を重ね合わせる。領域推定結果と環境地図の重ね合わせにより、環境推定結果を反映し たコストマップ生成を実現し効率的な経路計画を行う。

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日本における視覚障害者は31万人であると言われている．視覚障害者は白杖を用いて歩行する場合が多いが，白杖では一定の範囲外の情報を取得することは困難であり，信号機や看板など地面から離れた場所にある物体を検知することができないなどの問題点が挙げられる． そこで，本研究では1人称視点映像に基づいた映像に対して，深層学習を用いてリアルタイムに信号機や放置自転車などを認識し，危険な状態を使用者にフィードバックすることで，事前に危険な状態を通知するナビゲーションシステムの開発を検討する．

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IT分野における急速な技術進歩とグローバリゼーションに伴市場の変化が、細分化された専門応力 を高めるよりは、変化に追従し得る、オールラウンドに対処可能とするリベラルアーツ的なスキルを要求する。 そのためには、自分の専門領域を柔軟に拡大し、得意でなかった分野のスキルの獲得に努めるとともに、普遍的 価値観を把握収得し、自分の生き方を方向付ける努力を必要とする。

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地磁気逆転地層理解に関するバーチャルミュージアムのコンテンツを自主的に制作し提案するための 標準フォーマットとしてのXMLと、物理現象のシミュレーションを行うためのLisp言語の使い方について 紹介する。

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近年、医薬品のラベルや航空券の搭乗券など、様々な用途に二次元バーコードが用いられる。不正を防ぐ目的で、これらの用途に二次元バーコードを用いる際には、偽造を防止する手段を考える必要がある。本論文では、インクジェットプリンタを用いた印刷物に付着するインクが印刷するたびにばらつくことを利用し、インク形状や並び方を特徴量として登録し、正規のバーコードであるか一致判定を行うことが出来るシステムを構築した。

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がんの病理診断において病理医はHE染色された標本を観察しがんの疑いがある場合ki-67を用いて細胞の増殖能を確認する．しかし，ki-67は特殊染色であり染色に時間を必要とし，染色に加熱処理を行うため標本への影響も大きい．そこで本研究では，ハイパースペクトル画像とBoF (Bug of Feature)を用いてHE染色した膵病理標本中の細胞核からki-67陽性核の推定法について検討を行い，ki-67陽性核に関して推定可能な結果が得られたので報告する．

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撮影の原理上，映像には必ずノイズが混入する．映像のノイズを低減する手法としてノイズデューサ(NR)が知られている．しかし，既存のNRはノイズを低減するが，解像度も劣化させる．特に，既存の巡回型NRでは動き領域のボケや尾引を招くため，大きな画質改善は望めなかった．著者らは既存のNRの欠点を改善する非巡回型のNRを提案した．しかし，既存のNRと非巡回型NRの性能比較は行われていない．我々は非巡回型NRと既存のNRの性能を主観評価実験により比較した．主観評価実験の結果，非巡回型NRが有効であることが判明したため報告する．

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撮像デバイスの進歩により、ビデオカメラの低価格化が進んだ。映像（動画）撮影の経済性は向上し、民生用ビデオカメラや防犯カメラ市場は拡大し続けている。一方、撮像デバイスがどれだけ進歩しても解決しない課題も存在する。撮影時に混入するノイズである。特に低照明下での撮影では顕著であり、映像品質に大きな影響を与える。映像に混入したノイズを完全に取り去ることはできないが、ノイズを低減する信号処理技術は存在する。しかし、ノイズを低減するためには映像に混入したノイズレベルを検出する必要がある。本稿では、一般映像からノイズレベルを検出する手法を提案する。

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画像は非定常的な情報源であり，確率過程や統計的解析を用いても画一的な性質を導くことはできない．一方，ガウスノイズで埋め尽くされた画面は高周波成分で構成されるが，定常的な情報源である．同一輝度の画像も定常的性質を有する画像も定常的情報源である．定常的な情報源は理論的解析も容易であり，数学的モデルによる表現からの大きな乖離も存在しない．本稿では非定常的情報源である一般画像の局所的性質に注目し，高周波成分を削減する可逆変換を提案し，擬似的な定常的情報源への変換を試みる．本手法の実用例として符号化効率の向上についても報告する．

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3Dプリンターを用いて樹脂材で物体を造形する際，造形物内部を構造化してパターンを形成することにより，造形物内部に情報を埋め込む方法について研究を進めている．埋め込まれた情報は外部から非破壊で読み出すが，本報告では，読み出し精度を高めるため，内部パターンを近赤外蛍光樹脂で形成する方法を検討した．この方法では，特定波長の近赤外励起光を造形物に照射して蛍光樹脂で形成された内部パターンを発光させたとき，この発光光が励起光と波長が異なることを利用して発光光のみ光学フィルタで選択的に取り出して内部パターンの像のみ撮影できるので，精度の高い情報読み出しが期待できる．二つのノズルをもつ熱溶解式3Dプリンターを用い，ABS樹脂により一方のノズルで造形物本体を形成し，もう一方のノズルでは蛍光色素を含有させたABS樹脂で内部パターンを形成した．近赤外線カメラで撮影した画像から鮮明な内部パターンが撮像できることがわかり，本方法の有効性を実証した．

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デジタルサイネージ・ディスプレイに表示されるカバー画像の中に，二値のメタ画像を不可視に埋め込む技術を提案する．この技術は，二値のメタ画像に従って，カバー画像の一つの色の強さを時空間的に変調する．この変調によりメタ画像をカバー画像の中に不可視に埋め込む．さらに，ディスププレイに表示されたその画像をビデオカメラで撮影し，その撮影した画像から不可視に埋め込まれたメタ画像を抽出する方法も提案する．最初に，カバー画像の中に時空間的に色の強さが変調されて埋め込まれたメタ画像に対する，色の不可視性を調べた．次に，MPEG4 AVCビデオ形式を用いて撮影された動画像から，不可視に埋め込まれたメタ画像を抽出できること，即ち可読性を確認した．

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Generating instance candidate regions of arbitrary objects in an image is called object proposal is important in various areas of computer vision. We propose an accurate and fast object proposal method using depth images. Existing object proposal methods can be roughly divided into two categories: window scoring and object region extraction. Of the two, window scoring methods usually have higher efficiency but often suffer from the effects of object texture. In addition, these methods estimate regions that capture multiple objects. We tackled this problem by defining a novel objectness measure from depth images. Since the depth edge of an object is often a closed loop, the proposed method evaluates objectness on the basis of the assumption that regions containing an object should have high depth edge density at the outer region and low depth edge density at inner region. We also took the edge density uniformity at the outer region into consideration. Using our objectness measure, the proposed method estimates individual object regions accurately even in cases where existing methods estimate regions that capture multiple objects. Experimental evaluations demonstrated that our method can estimate proposals faster and more accurately than state-of-the-art methods on a challenging dataset of complex crowded scenes.

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On this report, we would be presenting our observation on various object detection methods on manhole dataset. The first method that we tried is the original Single Shot Detector built on top of Caffe; we tried both input size available 300x300 and 512x512. For both experiments, we got pretty promising results. In addition to those experiments, we also tried Single Shot Detector built on Keras and did basically the same experiment. The result is not that great in comparison to SSD on Caffe.

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ヘッドマウントディスプレイ装着している際の安全対策として，BLE通信を用いたシステムを提案する．このシステムではスマートホンをBLE受信システムとして使用する．スマートホンでBLE発信デバイスからBLE通信を受信することで距離を測定し，距離に応じて警告を発する．

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災害時に被害を最小限に食い止めるには迅速かつ的確な情報の収集と伝達が重要である．そのため，即時性が高く利用者が多いという特徴を有するTwitterの災害時における利活用に大きな注目が集まっている．このような背景をもとに，我々は先行研究で災害情報ツイート・マッピングシステムDITS・DIMSを実装し，改良を重ねてきた．本稿では，利用者の意見を踏まえて実施したシステムの改良，および平時利用システム（地域情報ツイート・マッピングシステムLITS・LIMS）への拡張について報告する．

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主情報と副情報の異なる2種類の情報を多重化して埋め込む不可視型の電子透かし法を提案する。主情報は文字コードのビットデータをグリーンノイズ特性を示すドットパターンで，副情報はロゴや図形の二値化した画像を市松模様のパターンで，画像データに実空間（画素空間）で埋め込む。グリーンノイズパターンは視覚的には認識されにくく各種攻撃には強靭（Robust）な耐性を示す。副情報はグリーンノイズのスペクトルと重ならない高周波数域に分布するパターンで埋め込み，脆弱（fragile）な透かしとなる。それぞれ異なる透かし抽出器により抽出することが可能である。利用形態として，著作権の保護，改竄位置検出，不正流出の追跡などへの適用を可能とする。また，副情報は主情報の透かし抽出のための同期信号としてや，印刷用地紋として用いることも可能である。

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刑事ドラマでは監視カメラ映像に映り込んだ決定的なシーンを高解像度化して、事件を解決するシーンが登場する。しかし、このような技術は存在せず、全くのフィクションである。刑事ドラマで使用される高解像度化技術が存在していると誤解している一般視聴者は少なくない。本稿ではこの誤解を解き、現実の高解像度化技術の限界を、監視カメラ映像を題材に解説する。

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マルチビットレート映像配信向けのHEVCリアルタイムエンコーダを開発した。画質およびチャネル間のビットレートを考慮して各チャネルのビットレートを動的に制御することで，映像配信時のネットワーク利用帯域を削減しながら高品質なエンコードを実現した。

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本研究では，映像配信システムにおけるキャッシュ効率低下を抑制する方法として，キャッシュ映像更新後の映像管理法について考察する．特に，各利用映像の優先度推定法における推定誤差抑制と，アクセス数及び品質変動を有するモデルを利用して，キャッシュ効率に与える影響について考察する．加えて，参照区間長を変動した場合の推定誤差とキャッシュ効率との関係について考察する．

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水と毛髪の相互作用によるヘアシミュレーションを対話的に行う手法について報告する．提案手法は毛髪を質点と線 分の集合として近似し，ばねダンパモデルを用いて質点の運動をシミュレーションすることにより，頭髪の形状変化 を再現する．また，毛髪の運動に関与する流体の運動や毛髪の湿潤効果の再現には，格子法にもとづくシミュレーシ ョン手法を用いる．これらにより，提案手法は毛髪への 水の付着による頭髪の形状や陰影の変化をリアルタイムに再 現できる．

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本研究では，RGB-DepthセンサーであるKinect V2を使用して，多数の人物について表情間での顔の3次元形状の差分情報を測定した結果の主成分分析にもとづいて，任意の新規人物の真顔表情からさまざまな発話表情を生成する可能性についての検証を試みた．

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遠隔診療において、バイタルデータ、中でも脈波を画像情報から容易にかつ継続的に測定する方法の確立を目指す。 画像データから脈波を精度よく再現する方法として、通常のRGBカメラに加え、近赤外を加えた４バンドで撮影を行い、計測に必要な波長や測定領域の検討を行った。 その結果、Green・Redおよび近赤外（900nm）の3バンドの時系列信号に対して独立成分分析を行って得られる脈波信号が,指尖脈波に最も近い値となることが明らかとなった.また,撮影場所に関しては, 目視で行うよりも近赤外の映像において輝度変化が大きい位置にて測定を行うことが有用であった.

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現在、映像酔いを防ぐためのガイドラインの標準化が議論されており、視聴環境と映像酔いとの関係を明らかにすることが求められている。本稿では、その中でも視聴時の周辺の明るさと映像酔いとの関係について、主観評価および生体信号を用いて、実験的に検討を行った。その結果、主観評価では暗室状態と明室状態では大きな違いは見られなかったが、LF/HF成分では違いがある傾向が捕らえられた。

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本稿では，フォグを利用したホログラフィ立体像投影法の検討結果を述べる．その結果，提案手法は高い安定性を有するホログラフィック像投影に対して有効であることがわかった．

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本稿では，青紫色レーザ光源を利用したホログラフィック再生像の特性について検討した結果を述べる．その結果，提案手法はカラーホログラフィック像再生に対してよい結果を与える可能性を示唆した．

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JPEG標準が規格化され，出版されてから25年以上経ったが，その間に，様々な静止画像国際標準が審議され，現在も新たな規格が審議中である．また，開発済み国際規格の改訂作業，次世代符号化規格の標準化や，ブロックチェーン技術の画像応用の標準化も検討されている． 本稿では，これらの標準技術の概説を行う．まず，各JPEGファミリー標準の開発状況の把握に必要な規格開発プロセスを概説し，規格化された画像符号化方式の技術概要と技術比較を行う．その後，規格開発中のJPEG 2000 Part 15（HTJ2K），JPEG XS，JPEG Systems（JPEG Privacy & Security，JUMBF，JPEG 360），およびJPEG Plenoの各規格の位置付けや各技術の概要を述べる．また，現在規格開発が検討されている次世代画像符号化やブロックチェーン応用を含めた最新の審議状況についても触れる．

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JPEG2000では興味領域(region of interest, ROI)を限定的に符号化するモードがあり，ROIに割り当てられた画素の値をビットプレーン上でシフトアップすることで，該当領域の符号を優先的に符号化している．しかし，画像中のROIの数が増加すると，非ROIに関係する符号量が増加し，符号化効率が低下する問題がある．本論文では，JPEG2000のROI符号化におけるウェーブレット変換およびEBCOTを改良し，複数のROIが与えられた場合における符号化効率を改善する．

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近年，ハイパースペクトルカメラが新しいセンシングデバイスとして注目されている．リモートセンシング分野では消費電力の限られた小型マシンに搭載され測定をする場合が多いため，低演算量なエンコーダが望まれる．本稿では，低演算量を実現する圧縮符号化手法として，分散情報源符号化(DSC)に着目する．DSCに基づく圧縮符号化システムにおいて，補助情報(SI)に重み付き係数を適用することで品質を改善し，ハイパースペクトル画像の効率的な圧縮符号化を目指す．重み付き係数を適用したSIと，従来法による内挿・外挿で生成したSIの画質評価を行い，SIの画質向上に対する有効性を示す．

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One of the most common types of parametric surfaces found in both industrial and urban environments are spherical. While more efficient and precise algorithms are needed for practical applications, conventional methods still are slow or require additional surface information, therefore, we proposed a sliding voxel based algorithm to locally fit spheres into point clouds and casting votes into a sparse 4D Hough accumulator.

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近年の分光イメージングの展開の全般的な状況を概観するとともに、国際照明委員会CIE TC8-07が取りまとめた技術報告書 “Multispectral Imaging” について簡単に紹介し、今後の動向・課題について議論する。

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条件等色とは，ある光源下では異なる色として知覚される2つの物体色が，別のある光源条件下で等しい色として知覚されることである．本稿では，条件等色を用いた錯覚を実現する手法を提案する．そのため，LEDと油絵の具の多波長データベースを構築した．LEDを混光することにより意図した照明を設計することができる．また，油絵の具を混色することにより意図した塗料を調色することができる．本研究では，ある光源下で2つの物体色が等しく，別のある光源下で2つの物体色が異なって知覚される照明と塗料を設計する問題に取り組む．本稿の最後では，二つの混光光源と二つの混合塗料にもとづいて条件等色を実現した実験結果を示す．

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本論文は，分光ベースレンダリングのためにRGBカラーカメラを用いてシーン照明を推定する手法を提案する．シーンの光源の分光分布は，照明光源の分光分布を黒体放射の分光分布だと仮定して，IBL用の全方位分光画像として推定する．最後に本研究の有効性を示すために，人の肌を計測したシーン照明環境下でCG再現した．

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マルチスペクトル画像(MSI)のフィルタアレイによる撮影方法の一つに，Fourier specral filter array (FSFA)が提案されており，分光透過率分布を適切に設計することによりエイリアスを軽減できることが示されている．本論文では，FSFAに適用可能なデモザイキング手法を提案する．本手法は空間構造の復元とスペクトル復元の2段階で構成される．空間構造の復元では，離散ウェーブレット変換に基づいて推定対象MSIを低周波成分と高周波成分に分離し，低周波成分をbilinear補間，高周波成分を圧縮センシングによって復元する．スペクトルの復元ではWiener推定を用いる．実験により，提案手法が空間構造を詳細に復元できることを示す．

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ハイパースペクトルイメージングは、100波長以上の高分解の分光情報を2次元画像の1画素毎に取得できる分光画像計測技術であり、通常のカメラでは不可能な高感度の対象識別を可能とする。近年の半導体技術の進化に伴う、イメージセンサ及びコンピュータ技術の飛躍的な進歩により、小型で携帯可能なハイパースペクトルカメラの開発が可能となり、幅広い研究や産業分野に活用されるようになってきた。本発表では、ハイパースペクトルカメラの技術紹介と、事例を交えてハイパースペクトルイメージングを活用した未来展望について述べる。

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快適空間の実現を目的とした音楽と映像のコラボレーションに関する社会実験の報告．

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本稿では，小学校区内の防犯カメラの設置位置の遺伝的アルゴリズムを用いた最適化を行った結果を報告する。

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