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映像サーベイランス

照明変動に頑健な物体検出

背景をモデル化することで，カメラで観察する映像内から移動物体のみを検出する研究を進めています．木々や水面の揺らぎを確率モデルで近似したり，局所領域のテクスチャの一様性を考慮することで天候等の影響による明るさ変化を無効化したりすることで，ノイズや背景変動に頑健な移動物体の検出手法を提案しています．
また，シーン変動のモデル化とシーン変動時における最適なモデルの選択方法を組み合わせることで，従来法よりも低コスト且つ高性能な検出法についても研究しています．
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論文誌 (査読有)

  1. Satoshi Yoshinaga, Atsushi Shimada, Hajime Nagahara, Rin-ichiro Taniguchi
    Statistical Local Difference Pattern for Background Modeling
    IPSJ Transactions on Computer Vision and Applications, Vol.3, pp.198-210, 2011.12
    BibTeX
  2. Atsushi Shimada, Satoshi Yoshinaga, Rin-ichiro Taniguchi
    Maintenance of Blind Background Model for Robust Object Detection
    IPSJ Transactions on Computer Vision and Applications, Vol.3, pp.148-159, 2011.12
    BibTeX

広域移動物体追跡

商業施設や街中といったセンサが分散配置された環境において，個々のセンサにおける移動物体の追跡情報からセンサ間の連結関係を自動推定することで，広域環境において移動物体を追跡する研究を行っています．
広域になるとセンサ数と同様にそれらを解析する計算機の数も増えるため，負荷分散や追跡精度の向上の観点から各計算機に対するセンサの最適な割り当てを自動で推定する手法についても研究を進めています．
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国際会議 (査読有)

  1. Shuhei Noda, Atsushi Shimada, Daisaku Arita, Rin-ichiro Taniguchi
    Object Tracking across Non-overlapping Views of Multiple Sensors
    Proc. of International Workshop on "Sensing Web" in conjunction with the 19th International Conference on Pattern Recognition (ICPR2008), 2008.12
    BibTeX

センシング情報のオープン化

道路や街中・建物内などに様々なセンサが設置されるようになりました．それらのセンサ情報を様々なアプリケーションに役立てるため，我々は「センシング情報のオープン化」に取り組んでいます．現在，それぞれのセンサは独立に稼働していますが，それらをネットワークで結びつけることで，様々なセンサから得られる情報を組み合わせることが可能となり，人にとってさらに有益な情報を生み出すことができます．
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国際会議 (査読有)

  1. Rin-ichiro Taniguchi, Atsushi Shimada, Yuji Kawaguchi, Yousuke Miyata, Satoshi Yoshinaga
    Structuring and Presenting the Distributed Sensory Information in the Sensing Web
    Information Processing and Management of Uncertainty in Knowledge-Based Systems. Applications, Vol.8, pp.643-652, 2010.06
    BibTeX

人物照合

商業施設や街中といったカメラが分散配置された環境において，個々のカメラで観測された人物が同一人物であるかを判定する研究を行っています．本研究では，照合対象となる人物領域のみに着目するのではなく，各カメラで同時に観測された人物の特徴を考慮することで，照合精度の向上を検討しています．

移動カメラを用いた変化検出

車載カメラのように移動することを前提としたカメラで観察される映像内で生じた変化を検出する研究を行っています．変化をとらえる方法として，同じ領域を撮影した過去の映像を現在の映像を比較することで検出できます．カメラが移動する場合には，各撮影位置で観測された過去の映像を記憶し，モデル化しておく必要があります．私たちは，効率的に過去の情報をモデル化する方法や高精度に変化を検出する手法を提案しています．
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論文誌 (査読有)

  1. Tsubasa Minematsu, Atsushi Shimada, Hideaki Uchiyama, Vincent Charvillat, Rin-ichiro Taniguchi
    Reconstruction-Based Change Detection with Image Completion for a Free-Moving Camera
    Sensors, Vol.18, No.4, p.1232, 2018.04
    BibTeX, doi
  2. Tsubasa Minematsu, Hideaki Uchiyama, Atsushi Shimada, Hajime Nagahara, Rin-ichiro Taniguchi
    Adaptive background model registration for moving cameras
    Pattern Recognition Letters, 2017.03
    BibTeX, doi