目的
大学の機能は，大きく研究・教育・人的ネットワークにあると考えています．
しかしながら，現状では，人的ネットワークが十分ではないと心配しております．
そこで，画像処理関係の若手の研究者に，発表をお願いし，その後，ネットワーキングを通して，人的ネットワークの形成に貢献できる場にしたいとの思いから，この会を始めました．
そのため，社会人，学生，大学関係者など関係なく，画像処理に興味のある方であれば，誰でも参加でき，何でも質問できる場にしたいと考えています．
メーリングリストを作成しました．Image Processing Tokyoの開催情報を配信いたします．
ご希望の方は，http://groups.google.com/group/iptokyo/subscribeから，登録をお願いします．
第40回 Image Processing Tokyo
(フェイスブックイベントページ)
| 日時 |
2019年06月10日(月) 19:00～20:00 |
| 場所 |
東京工業大学 大岡山キャンパス 南5号館3階306B会議室 |
| 講師 |
小松 廉(東京大学) |
| 題目 |
屋内環境におけるロボット遠隔操作のための任意視点映像生成
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| 概要 |
福島第一原発内調査等，危険で人間が立ち入れない環境においてロボット遠隔操作を用いて調査するニーズが増えています．ロボット遠隔操作の際，操作者は遠隔地からロボットに取り付けられた複数のカメラからの一人称視点映像を見ながら操作をします．しかし，一人称視点映像ではロボット周囲環境の把握が難しく操作性が悪いことが問題です．そこで私の研究では，ロボットに取り付けられた1台のLRFと複数の魚眼カメラ映像を用いて，ロボットを外から眺めたような三人称視点を仮想的に生成するシステムを提案します．これにより，操作者は視点を自由に変えられることでロボット周囲環境を容易に把握可能となり，操作性の向上が期待できます．
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どなたでも無料で参加頂けます．
フェイスブックのイベントページより，参加登録をお願いします．
第40回 Image Processing Tokyo
(フェイスブックイベントページ)
| 日時 |
2019年05月13日(月) 19:00～20:00 |
| 場所 |
東京工業大学 大岡山キャンパス 南5号館3階306B会議室 |
| 講師 |
牧野 賢吾(日本電気株式会社) |
| 題目 |
並進・回転・スケール変動に対して頑健な1:N高速画像照合方法
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| 概要 |
近年，モノづくりにおける製品の品質管理や生産性向上のために，個体レベルでの管理が重要視されてきています．
小型の物体，精密部品などはRFIDタグやバーコードの付与が難しいため，非侵襲な画像認識による個体識別が有効です．
このニーズに対し，我々は物体表面に自然発生している微細なランダム凹凸パターンを「指紋」画像として拡大撮影し，画像照合で個体識別する手法（物体指紋認証技術）を研究開発しています．
登録時と照合時の撮影の都度，画像に並進・回転・スケールの変動が含まれるため，
こうした変動に頑健であり，かつ，実応用上必要な多数の識別を高速に行える照合手法が要求されます．
本発表では，画像の幾何変形が不要で，高速に多数件の照合を実現する技術をご紹介します．
主に，MIRU2018で発表した内容を中心にお話しさせていただきます．
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どなたでも無料で参加頂けます．
フェイスブックのイベントページより，参加登録をお願いします．
第39回 Image Processing Tokyo
(フェイスブックイベントページ)
| 日時 |
2019年04月15日(月) 19:00～20:00 |
| 場所 |
東京工業大学 大岡山キャンパス 南5号館3階306B会議室 |
WEB
中継 |
大阪中継会 at Wonder LAB Osaka / Panasonic (フェイスブックページイベントページ)
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| 講師 |
高橋 康輔(NTT) |
| 題目 |
スポーツパフォーマンス向上に貢献する映像処理技術 ～ 非同期未校正マルチカメラを利用した人体の三次元姿勢推定 ～
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| 概要 |
我々のグループでは映像処理技術を利用してスポーツ選手のパフォーマンス向上に貢献することを目指しています．
本発表では，スポーツ中の動作を分析・可視化する上で重要な多視点カメラ映像を用いた人体の三次元姿勢推定技
術について紹介いたします．従来多視点カメラ映像から人体の三次元姿勢を推定する際には事前に同期・位置合わ
せされていることが前提でしたが，実際のスポーツの試合で撮影する際には事前にこれらの調整を行うことは困難
であるという課題がありました．提案手法では撮影済みの映像から抽出された二次元関節位置を多視点カメラ映像
間における対応点として用い，かつ推定対象が人体であるという知見を用いることで，これらの映像が非同期かつ
未校正であったとしても安定して三次元姿勢を推定します．
また，これまで立案から実用化まで取り組んできた野球VRトレーニングシステムの取り組み概要や裏話なども加え
て紹介しようと思います．
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どなたでも無料で参加頂けます．
フェイスブックのイベントページより，参加登録をお願いします．
第38回 Image Processing Tokyo
(フェイスブックイベントページ)
| 日時 |
2019年02月25日(月) 19:00～20:00 |
| 場所 |
東京工業大学 大岡山キャンパス 南5号館3階306B会議室 |
| 講師 |
山本 琢麿 (株式会社 富士通研究所) |
| 題目 |
深層学習による高精度な背景差分手法
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| 概要 |
背景差分は様々な動画像処理で用いられる重要な基礎技術であり、多くの従来法が
提案されてきましたが、実環境における高精度な背景差分は依然として重要な課題
です。これに対して、近年、深層学習を用いた手法がいくつか提案され、高い精度
が報告されています。しかし、学習モデルがシーンに特化していて、他のシーンに
適用できなかったり、スライディングウィンドウ方式で計算コストが大きいなどの
問題がありました。本発表では、一度の事前学習で任意のシーンの背景差分が可能
な効果的で効率的なネットワーク構造とその学習方式についてご紹介します。主に
SSII2018で発表した内容を中心にお話させて頂きます。
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どなたでも無料で参加頂けます．
フェイスブックのイベントページより，参加登録をお願いします．
第37回 Image Processing Tokyo
(フェイスブックイベントページ)
| 日時 |
2019年01月21日(月) 19:00～20:00 |
| 場所 |
東京工業大学 大岡山キャンパス 南5号館3階306B会議室 |
| 講師 |
杉浦 貴行 (株式会社東芝) |
| 題目 |
車載センサ情報を用いた深層学習による死角のリスク推定
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| 概要 |
人間は「認識」「判断」「操作」のサイクルで自動車を運転するといわれています。安全な運転のためには、認識した周辺環境に隠れている危険を予測した上で判断することが必要で、「予測」は自動運転システムにおいても重要な要素の一つです。本発表では、予測技術の一つとして、車載センサから死角となる領域に隠れている障害物や道路を推定する技術をご紹介します。距離センサを用いて予測ネットワークを学習する枠組みと、複数の予測候補を考慮する不確実性を提案し、自車両周辺の死角領域が推定できることを示します。
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どなたでも無料で参加頂けます．
フェイスブックのイベントページより，参加登録をお願いします．
