霧スクリーンを使用したホログラフィ立体画像表示法には，大きな立体像を広い視域で観察できるという特徴がある．しかし，これまでに検討された手法では側面からの像観察が困難であった．そこで，本稿では霧スクリーンの特性を補完する噴霧機構を作成し，二つのSLMから得られた再生光を組合せて投影像の表示ボリュームを 拡大する方法について検討した．その結果，従来に比べて広い視域で立体像が観察可能となることがわかった．

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テンプレート画像照合は，テンプレート画像と類似した部分画像領域を探索する処理であり，工業用画像処理を代表とする様々な分野で用いられている．本稿では近傍領域内の極値濃度画素位置に着目したテンプレート照合手法を提案する．提案手法では，3×3画素で構成される 局所領域内の最大値および最小値の濃度画素位置に基づき，テンプレート画像と探索画像間において 極値画素間距離の総和を求めることによりマッチング率を決定する．実験により，提案手法は照明変化やノイズ，探索画像の一部遮へいといった 画像劣化要因が発生したケースにおいても良好な認識率を示し，従来手法と比較して同等もしくは同等以上の性能を有することを確認した．

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動画像をオブジェクト単位で扱う新しい画像処理技術が多く提案されており，なかでも映像シーケンス内の意味のある動オブジェクトを抽出する手法の必要性が高まっている．本稿では，動的輪郭モデルと Watershed アルゴリズムを組み合わせた新しい動オブジェクト抽出法を提案する．提案法では，まず動的輪郭モデルにより，エネルギー最小化の結果としての動領域輪郭を抽出する．次に，エネルギー最小化の結果に基づいた関数項を加えた地形図から，条件付のWatershed アルゴリズムにより，オブジェクトの抽出を行う．この動的輪郭モデルによる輪郭を考慮したエネルギー最小化項によって，抽出精度を改善するものである．計算機によるシミュレーション実験により，本提案法の性能を検証している．

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大量のディジタル画像を手動で分類するのは非常に手間がかかり，これら大量の画像をソフトウェアによって 自動的に分類する手法は有用であると考えられる．しかし，画像を自然物画像と人工物画像のように大局的に分類するといった研究は ほとんど行われていない．本稿では，デジタルカメラによって撮影された大量の画像を，自然物画像と人工物画像とに自動で分類する方法を提案する．本手法では，自然物画像と人工物画像のエッジ方向の分布の 統計的差異を利用することにより，対象画像をパラメータを用いることなく分類することができる．本手法では入力画像のエッジ方向および強度を用い，重み付けエッジ方向ヒストグラムを作成し，ヒストグラムの周波数成分の自然物画像，人工物画像の平均データとの距離によって，自然物画像か人工物画像かを判定する．実験結果から，本手法の有効性を示す．

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This paper proposes a modified RANSAC based method that can detect multiple independently moving objects from the video sequences acquired by active stereo cameras, and can estimate the egomotion of the stereo cameras. We first compute 3D optical flows from consecutive frames, where dense 3D optical flows, which are needed for the subsequent egomotion estimation based on the modified RANSAC, are obtained by the process proposed in this paper. From the dense flows, three 3D optical flows are randomly selected for computing an egomotion (model). The validity of that egomotion model is checked using the weight obtained by calculating a consistency between that model and each of the dense flows. If it turns out that the estimated egomotion model is valid, the label that identifies this model is assigned to the inliers, which are consistent with this model, and then the labeled inliers are deleted. The random choice of three flows and its subsequent processes are repeated till one of the termination conditions is met. Using the inliers present in the static background, the real egomotion is computed. Experiments using synthesized and real stereo sequences demonstrate the effectiveness of the proposed method.

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Signature verification is a challenging task, because only a small set of genuine samples can be acquired and usually no forgeries are available in real application. In this paper, we propose a novel approach based on Hilbert scanning patterns and Gaussian mixture models for automatic on-line signature verification. Our system is composed of a similarity measure based on Hilbert scanning patterns and a simplified Gaussian mixture model for decision-level evaluation. To be practical, we introduce specific simplification ways for constructing a model and its training method. The system is compared to other state-of-the-art systems based on the results of the First International Signature Verification Competition (SVC 2004). Experiments are conducted to verify the effectiveness of our system.

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A new active eye-tracking system has been developed using the frequency image processing method in order to improve the effects of the central coordination of eyes when investigated under various lighting conditions. In this paper, we have proposed the use of quad PTZ cameras to track the face and eye; further, we use image compensation with the frequency image processing method, which can compute the central position of the eye and face detection improvements under low illumination levels. In all the tasks, the frequency image processing method was able to separate the pupil and the white of the eye, and further, feature detection under various light environments was also improved. The user's gaze points are calculated on the basis of the position of the eyes and face and calibrated by cognitive calibration methods. Our system provides better usability for the user who can now operate the system without any restrictions. The eye-tracking system is capable of calculating eye gaze in real-time to provide a responsive interaction.

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デジタルカメラによって獲得された画像は，種々の視覚特性を有する人間の 見えとは異なることが多い．人の視覚特性を考慮した画質改善手法として，Retinexモデルが知られている．Retinexは，照明光の影響を除去しながら シーンを獲得するという視覚特性を反映した画像をカメラ画像から生成できるが，適切な再現画像を得るためには複雑な処理が必要であり，演算量の軽減が 課題となっていた．本稿では，はじめにRetinexアルゴリズムの改善とGPUを 利用したハードウェアの実装方法の双方を工夫することによって，高速化を目的とした画質改善システムを構築する．次に，構築したシステムに 対して主観評価実験を行い，従来提案されているMSRによる再現画像に匹敵する 画質が得られることを示す．その上で，提案システムの演算時間が大幅に 軽減されていることを示す．最後に，改善領域の表示方法と表示サイズに 対して主観評価実験を行い，実利用に向けた考察を行う．

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カメラなどで撮像した自然画像中の物体認識を高精度で行うシステムの実現に向け，我々は既に，二次元物体の形状を時系列データに変換するφ-s特徴変換を提案すると共に，時系列パターンの入力に応じてニューロンが適応的に増殖し，ネットワークの自己生成を行いながら学習認識が可能である，適応増殖ベクトル量子化ニューロンによる時系列パターン認識ネットワークTASQA (Temporal Pattern Recognition Network with ASQA)を新たに提案，これらを用いることにより，ノイズに強く，回転フリーな物体形状認識性能を実証してきた．TASQAを実用的な認識装置に適用するには，認識処理の主要部分であるASQAを含め，そのハードウェア化が必須となる．そこで，装置高速化の決め手となるASQAの処理部を，ASQAチップとして専用LSI化することで，リアルタイム高速処理が可能な形状認識システムを開発した．本稿では，ASQAチップの構成と性能を中心に，システム全体概要について報告する．

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