| 講演名 | 2021-11-15 ［ポスター講演］難視性パターン読み取りにおける衣服のしわ・体型判定の導入 浦川 大樹(東京理科大), 金田 北洋(東京理科大), 岩村 恵市(東京理科大), |
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| 抄録(和) | 機材の低価格化から,近年監視カメラの設置数は大幅に増加しているが,そのほとんどは有効活用されていない.特に,得られる映像から行動追跡を行うことができればマーケティングなど様々な用途での活用が期待される.先行研究に,人間の視覚的に違和感を覚えにくい特定の模様「難視性パターン」に情報を付加して衣服に埋め込み追跡を行う手法があるが,着用者の体型や衣服のシワに影響を受けるという欠点があった.本研究では1枚の人物画像からフル3Dモデルを生成する技術”PIFuHD”と組み合わせ,被写体の身体形状をモデリング,計算を行うことによって着用者の体型や衣服のシワが精度の影響を及ぼす条件を検証する,条件を満たしたものを判定から外すことで,精度の向上を実現することができた. |
| 抄録(英) | Due to the low cost of equipment, the number of surveillance cameras installed has increased significantly in recent years, but most of them are not being used effectively. Specially, if it is possible to track behavior from the obtained images, it is expected to be used for various purposes such as marketing. In our previous research, we proposed a method of tracking by embedding information in “Artificial Fiber Patterns”, but it has a drawback that it is affected by the body shape of the wearer and wrinkles of the clothes. In this study, we combined PIFu HD, a technology that generates a full 3D model from a single image of a person, with modeling and calculation of the body shape of the subject to verify the conditions under which the body shape of the wearer and wrinkles in the clothes affect the accuracy. As a result, we achieved the precision improvement by removing data that met the bad conditions. |
| キーワード(和) | 情報埋め込み / 監視カメラ / ディープラーニング / 難視性パターン / 物体検出 / イメージ再構成 |
| キーワード(英) | Data Hiding / Surveillance camera / Deep Learning / Artificial Fiber Pattern / Object Detection / Image Reconstruction |
| 資料番号 | EA2021-38,EMM2021-65 |
| 発行日 | 2021-11-08 (EA, EMM) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | EMM / EA / ASJ-H |
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| 開催期間 | 2021/11/15(から2日開催) |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | ＜ビギナーズセッション＞応用／電気音響，コンテンツ処理，情報ハイディング，聴覚，一般 |
| テーマ（英） | [Beginners Session] Engineering/Electro Acoustics, Content Processing, Digital Watermarking, Psychological and Physiological Acoustics, and Related Topics |
| 委員長氏名（和） | 西村 竜一(NICT) / 梶川 嘉延(関西大) / 加藤 宏明(NICT) |
| 委員長氏名（英） | Ryoichi Nishimura(NICT) / Yoshinobu Kajikawa(Kansai Univ.) / 加藤 宏明(NICT) |
| 副委員長氏名（和） | 藤吉 正明(都立大) / 市野 将嗣(電通大) / 古家 賢一(大分大) / 小山 翔一(東大) / 坂本 修一(東北大) |
| 副委員長氏名（英） | Masaaki Fujiyoshi(Tokyo Metropolitan Univ.) / Masatsugu Ichino(Univ. of Electro-Comm.) / Kenichi Furuya(Oita Univ.) / Shoichi Koyama(Univ. of Tokyo) / 坂本 修一(東北大) |
| 幹事氏名（和） | 長谷川 まどか(宇都宮大) / 吉田 真紀(NICT) / 加古 達也(NTT) / 西浦 敬信(立命館大) / 橘 亮輔(東大) / 松井 淑恵(豊橋技科大) / 寺島 裕貴(NTT) |
| 幹事氏名（英） | Madoka Hasegawa(Utsunomiya Univ.) / Maki Yoshida(NICT) / Tatsuya Kako(NTT) / Takanobu Nishiura(RitsumeikanUniv.) / 橘 亮輔(東大) / 松井 淑恵(豊橋技科大) / 寺島 裕貴(NTT) |
| 幹事補佐氏名（和） | 今泉 祥子(千葉大) / 高嶋 洋一(開志専門職大) / 若林 佑幸(都立大) / 小松 達也(LINE) |
| 幹事補佐氏名（英） | Shoko Imaizumi(Chiba Univ.) / Youichi Takashima(Kaishi Professional Univ.) / Yukou Wakabayashi(Tokyo Metropolitan Univ.) / Tatsuya Komatsu(LINE) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Enriched MultiMedia / Technical Committee on Engineering Acoustics / Auditory Research Meeting |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | ［ポスター講演］難視性パターン読み取りにおける衣服のしわ・体型判定の導入 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | [Poster Presentation] Improving a tracking accuracy using Artificial Fiber Patterns by introducing Wrinkle on clothes and body shape determination |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 情報埋め込み / Data Hiding |
| キーワード(2)（和/英） | 監視カメラ / Surveillance camera |
| キーワード(3)（和/英） | ディープラーニング / Deep Learning |
| キーワード(4)（和/英） | 難視性パターン / Artificial Fiber Pattern |
| キーワード(5)（和/英） | 物体検出 / Object Detection |
| キーワード(6)（和/英） | イメージ再構成 / Image Reconstruction |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 浦川 大樹 / Hiroki Urakawa |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 東京理科大学(略称：東京理科大) Tokyo University of Science(略称：TUS) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 金田 北洋 / Kitahiro Kaneda |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 東京理科大学(略称：東京理科大) Tokyo University of Science(略称：TUS) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 岩村 恵市 / Keiichi Iwamura |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 東京理科大学(略称：東京理科大) Tokyo University of Science(略称：TUS) |
| 発表年月日 | 2021-11-15 |
| 資料番号 | EA2021-38,EMM2021-65 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | EA-246,EMM-247 |
| ページ範囲 | pp.63-68(EA), pp.63-68(EMM), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2021-11-08 (EA, EMM) |