インターネットなどのオープンシステムにおいてカラーマネージメントを実現するためには, 各入出力機器に関する色彩特性を明らかにすることが重要である. これまで, ディジタルカメラに関しては, 所定の色票を所定の光源下で撮像し色再現性を評価していたが, この評価方法により最も基本的な色彩特性である分光応答度特性を測定することは, 困難である. 筆者らは, 本論文において, リニアマトリクスによる色信号処理を採用しているディジタルカメラに関して, 負成分を含む分光感度特性を測定可能とする方法を新たに提案する. また, 今回提案する測定方法は, 多くの民生用ディジタルカメラに搭載されている自動露出補正機能, 自動白バランス調整機能あるいは, 業務用ディジタルカメラに採用されている機械式シャッターの露出時間誤差などの影響を排除するための方法についても考慮されている. 本論文においては, 新たに開発した分光応答度測定方法に関して, 測定環境, 測定条件, 測定手順および, 得られた生データの処理方法について述べるとともに, 実際の測定結果および, 測定精度についても紹介する. なお, 今回提案する測定方法は, 国際標準(IEC61966-9)として発行された.

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本論文では, 文字パターンの距離情報と構造情報とを併用する認識法を提案する. 距離情報としては入力パターンと標準パターンとの対応ストローク間のずれの総和であるパターン間距離を用いる. 構造情報としては入力パターンを構成するストロークの相対位置関係が標準の相対位置関係と不一致となる相違度を用いる. 識別はパターン間距離と相違度の加重平均により行う. これは, 距離と構造を統一的に記述するために新しく導出した行列形式により, 両者の独立性が高いことが判明したことに基づく. 自由手書き漢字認識に適用した結果, パターン間距離の単独使用に比べ, 正読率の向上および誤読率の低減が得られ, 本併用法の有効性が確かめられた. また, 構造情報はパターン間距離が大きくなったため識別できなくなった文字を救済する相補的役割を演じていることが明らかとなった.

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本論文では, 複数の反射率を持つ対象物体の複数枚濃淡画像から具体的な表面反射特性関数の仮定なしに, また, 光源方向の正確な知識なしに, ニューラルネットワークを用いて直接的かつ局所的に曲面の分類を行なう手法を提案する. 本手法では曲面を分類するために, キャリブレーション用として球を用いる. キャリブレーション球を用いる既存の手法では, 物体表面の反射率が一様であるという仮定をしているが, 本手法は複数の反射率を持つ物体に対しても適用が可能となるように拡張した. また, 多数枚の濃淡画像の使用と, 使用する各光源配置が近いという悪条件の緩和を目的に導入した主成分分析により, ロバストな分類結果を得ることが可能である. 本手法はノンパラメトリックな手法であり, 物体表面の反射特性関数や光源方向の知識なしに曲面分類を行なうことができる. 実験により本手法の有効性を示すとともにその適用範囲を明らかにする.

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本稿では臨場感通信会議システムの要素技術として, 実画像ベースの人物顔画像を生成する手法を提案する. モデルベース符号化的なアプローチ, および実画像ベースのアプローチの利点を融合することにより, 簡便かつ高精度な処理を実現する. かメラ入力された人物顔の位置·角度パラメータを画像処理技法を用いて高速·高精度で計測し, 人物顔を模った簡易な3次元形状モデルに計測パラメータを反映する. このモデルにカメラ画像を直接テクスチャマッピングすることにより, リアリティの高い人物顔画像を再構築する. また, 貼り付けるテクスチャを連続的に変化させることにより, 表情変化を再現する. 家庭用ビデオカメラ, および比較的低速なワークステーションを用いた基礎実験結果より, 提案手法の有効性を示す.

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Simple method for extraction of paralinguistic features from a face as a nonverbal communicative intend was developed. A novel emotion-feature discrimination approach based on implementation of the natural compression and extraction abilities of humans was proposed. It combines simplicity and high computational efficiency in emotional classification and facial image processing. The method itself is divided into five steps: Segmentation by thresholding, face extraction and ellipse fitting, facial modules extraction, measurements and decision. Two independent, parallel experiments were obtained: real face-real face and real face-cartoon face. The cartoon face based model was developed by a paper emotional impression prototyping from which the emotion vector dimensionality was decided. The real face model was developed using Likert rating scales. It was demonstrated that our method works in both cases of real face based model and cartoon based model. At the same time we expressed the emotion in human face efficiently by a very small amount of information. We also showed that our method is applicable for emotion extraction from still and dynamic real face image.

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Developing quality content may be the most difficult and costly task of developing a computer-based courseware. Despite this, little has been done to support the reuse of this material. In this paper we propose a particular way of structuring a courseware to conform a lesson unit in order to facilitate the use of the unit in different situations as well as the use of the material in different lessons. This is based on structuring a lesson’s computer-based learning material as a “didactic network”. A didactic network is a semantic network which represents the lesson unit. Although this approach was not developed exclusively having the wireless and mobile scenario in mind, it is a good example about developing courseware which should be used in different situations, including the mobile scenario.

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Compound Images are mixed documents containing textual content along with continuous-tone or multi-level pictures. They are a very common form of documents found in textbooks, magazines, brochures, web sites etc. Because of the extremely distinct statistical nature of textual and multi-level images, compound image compression often involves multiple compression systems and a region segmentation scheme, such as the mixed raster content (MRC) approach. However, the new JPEG 2000 standard desires to have a coding system that is capable of compressing both continuous-tone and bi-level images progressively with similar system resources, and producing high quality images at low bit-rate, for example, below 0.25 bpp. Thus, in this paper, we search another approach, coding compound images with adaptive wavelet transform constructed by the lifting scheme. Though the wavelet transforms prove to be a powerful analysis tool for continuous-tone images, and provide superior performance for progressive transmission, their performance for compound and bi-level images is still not acceptable. The proposed adaptive discrete wavelet transform (ADWT), however, is able to reduce the entropy of bi-level region coefficients greatly while achieve nearly the same efficiency as the conventional transform for multi-level regions, by changing the wavelet basis adaptively according to the contents and embedding some non-linear processing to the transform. When evaluated by the JPEG 2000 verification model software version 0.0 (VM 0), the ADWT attains superior lossless compression ratio for compound and facsimile images versus conventional wavelet transforms, moreover, textual parts in a compound image are perfectly reconstructed at low bit-rate so that image quality of a compound image is improved at the early stage of transmission.

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