20160525はじめてのコンピュータビジョン

1. 2016/05/25 情報機構セミナーはじめてのコンピュータビジョン「画像認識の仕組みとビジネス事例」ビジョン＆ITラボ皆川卓也

2. この講演の目的 2  はじめての方や技術者以外の方に「コンピュータビジョンで何ができるのか」の全体像をご理解いただく。  コンピュータビジョンの基本的な仕組みを理解していただく。  数式は一切出てきません。  コンピュータビジョンを使ったビジネスのイメージをつけていただく。  IoT時代におけるコンピュータビジョンの役割について解説いたします。  ソーシャルメディア、拡張現実感（AR）、自動運転などの事例を紹介いたします。  実際に利用するにあたって、便利なライブラリや商用サービスなどを紹介いたします。注意：短い時間時間で全体を理解してもらうため、様々な説明を省略しています。実際のビジネスにあたっては参考文献の論文等もご参照ください。

3. 自己紹介 3 テクニカル・ソリューション・アーキテクト皆川卓也（みながわたくや）フリーエンジニア（ビジョン＆ITラボ）「コンピュータビジョン勉強会＠関東」主催博士（工学） http://visitlab.jp 略歴： 1999-2003年日本HP（後にアジレント・テクノロジーへ分社）にて、ITエンジニアとしてシステム構築、プリセールス、プロジェクトマネジメント、サポート等の業務に従事 2004-2009年コンピュータビジョンを用いたシステム/アプリ/サービス開発等に従事 2007-2010年慶應義塾大学大学院後期博士課程にて、コンピュータビジョンを専攻単位取得退学後、2014年に博士号取得 2009年-現在フリーランスとして、コンピュータビジョンのコンサル/研究/開発等に従事

4. 講演の内容 4  なぜ今コンピュータビジョンなのか（割愛）  コンピュータビジョンでできること  コンピュータビジョンの仕組み  コンピュータビジョンの活用例  ライブラリ/APIの紹介

5. 5 コンピュータビジョンでできること

6. コンピュータビジョンでできること 6 1. 人や顔の認識 2. 何がどこに写っているかの認識 3. 三次元空間を把握 4. 動画から人の動作や物の動きを認識 5. 画像の加工/品質向上

7. 人や顔を認識する 7  顔を認識する  顔検出  顔認証  顔器官検出  顔属性判定  人を認識する  人物検出  姿勢推定  その他  ペット認識

8. 顔検出 8  顔が画像のどこにあるのかを判定する。

9. 顔認証 9  写真に写っている人物が「誰か」を判定する。  例：[Turk1991], [Wiskott1997], [Taigman2014],[Belhumeur1997] Natalie Portman Jean Reno

10. 顔器官検出 10  目、鼻、口、輪郭など、顔の詳細パーツを抽出する。  顔向き推定、視線推定、目/口の開き、メガネの有無判定なども Credit:[Cao2012]

11. 顔属性判定 11  性別、表情、年齢などを判定する。 OKAO Visionのサイト[http://plus- sensing.omron.co.jp/technology/detail/] より画像転載

12. 人検出 12  画像から人の位置を検出する

13. 人姿勢推定 13  画像から人物の姿勢を推定する。 Credit:[Toshev2014]

14. ペット検出 14  画像からペットの顔を検出する OKAO Visionのサイト[http://plus-sensing.omron.co.jp/technology/movie/]より画像転載

15. ビジネス事例（顔検出） 15  デジタルカメラのオートフォーカス  Amazon Fire Phoneの３次元IF  Google Street View  プライバシー保護目的 Nikon COOLPIX 5900

16. ビジネス事例（顔認証） 16  出会い系/結婚紹介サイトの好みの顔検索  http://internetcom.jp/webtech/20131220/3.html  http://www.gizmodo.jp/2014/06/matchcom.html  自分が有名人の誰に似てるかを判別するエンタメサイト  顔ちぇき！ (2013年1月サービス終了)  CelebsLike.Me  http://www.celebslike.me/

17. ビジネス事例（顔認証） 17  ライブの入場者確認  http://trendy.nikkeibp.co.jp/atcl/pickup/15/1008498/040800 231  顔認証付きホーム用ネットワークカメラ  netatmo “Welcome”  https://www.netatmo.com/ja-JP/product/camera

18. ビジネス事例（顔器官検出） 18  アバター（ゲーム等）  SOEmote https://www.youtube.com/watch?v=cde01HNKQVw  プリクラ（美顔、デカ目）バンダイナムコゲームス「Eye mix」

19. ビジネス事例（顔属性判定） 19  スマイルシャッター（ソニーサイバーショット）  http://www.sony.jp/ServiceArea/impdf/pdf/44329430M.w- JP/jp/contents/04/02/11/11.html  笑っただけ払えば良いコメディ劇場  http://kyouki.hatenablog.com/entry/2014/06/12/064138  タバコ自販機による年齢確認  http://ja.wikipedia.org/wiki/成人識別自動販売機  自販機における自動商品推薦機能  http://www.itmedia.co.jp/news/articles/1008/10/news080.ht ml

20. ビジネス事例（ペット認識） 20  デジタルカメラのペット検出オートーフォーカス  FinePix Z700EXR、Optio I-10、CX3  猫の顔認識つき給餌期  CatFi (http://catfi.com/)  迷子のペット探し  PiP (http://www.petrecognition.com/) PiP CatFi Pro

21. 参考文献 21  [Belhumeur1997] Belhumeur, P. N., Hespanha, J. P., & Kriegman, D. J. (1997). Eigenfaces vs. Fisherfaces: Recognition Using Class Specific Linear Projection. IEEE Transaction on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 19(7), 711–720.  [Cao2012]Cao, X., Wei, Y., Wen, F., & Sun, J. (2012). Face Alignment by Explicit Shape Regression. In IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR).  [Taigman2014] Taigman, Y., Ranzato, M. A., & Wolf, L. (2014). DeepFace: Closing the Gap to Human-Level Performance in Face Verification. In IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR).  [Toshev2014] Toshev, A., & Szegedy, C. (2014). DeepPose: Human pose estimation via deep neural networks. In IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR).  [Turk1991] Turk, M., & Pentland, A. (1991). Eigenfaces for Recognition. Journal of Cognitive Neuroscienceo, 3(1), 71–86.  [Wiskott1997] Wiskott, L., Fellous, J.-M., Kruger, N., & Malsburg, C. von der. (1997). Face recognition by elastic bunch graph matching. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 19(7), 775–779.

22. 色々な物体を認識 22  特定物体認識  一般物体認識  一般物体検出  顕著性検出  Objectness検出  文字認識

23. 特定物体認識 23  画像から事前に登録した画像と同一の物体を認識する。  パンフレット/パッケージ/ランドマークなどコンピュータビジョン最先端ガイド１カメラで撮影認識！

24. 一般物体認識 24  画像に写っている物体のカテゴリを判別する飛行機顔自動車入力画像出力カテゴリ認識

25. 一般物体認識（詳細画像識別） 25  あるカテゴリ内のサブカテゴリを認識する  犬種：チワワ、プードル、シベリアンハスキー、ドーベルマン等  車種：アクセラ、スカイライン、ヴィッツ等 Scarlet Kingfisher African daisy Flower

26. 一般物体検出 26  自動車、人、ボトル、牛、など一般的な物体の位置を画像から見つける。  顔検出、人検出も一般物体検出に含まれる。顔歩行者車

27. 顕著性検出 27  画像の中で「目立つ」ところを探す。  元々は人間が目立つ箇所に無意識に注意が向く仕組み（ボトムアップ注意）をモデル化したもの [木村2012]プレゼン資料より抜粋

28. Selective Search/Objectness検出 28  画像から物体っぽいものを検出する。（それがどんな物体かまでは判別しない。）  一般物体検出の前処理として使われる。 Credit: [Cheng2014]

29. 文字検出/認識 29  画像中の文字領域を検出する  画像中の文字を認識する  例：[LeCun1998] あいう

30. ビジネス事例（特定物体認識） 30  Google Goggles（ランドマークや書籍などの認識）  Amazon Fire Phone (書籍やCDジャケット等)  マーケティング/販促  TSUTAYA DVDジャケット撮影で作品情報提供  http://www.nikkei.com/article/DGXNASDD0301Y_T00C13A8TJC000/  楽天スマホで撮った商品を自動検索  http://www.nikkei.com/article/DGXNASDD180LC_Y3A710C1TJ1000/ Google Goggles （Google）

31. ビジネス事例（一般物体認識） 31  画像の自動整理/タグ付け  Adobe Element Organizer “Smart Tag”  https://blogs.adobe.com/digitalmarketing/tag/smart-tags/  食事画像認識によるカロリー管理  FoodLog（http://www.foodlog.jp/）  バーコードいらずのレジ  BakerlyScan, http://www.bakeryscan.com/  食パン識別

32. ビジネス事例（詳細画像識別） 32  Pl@ntNet  http://m.plantnet-project.org/  植物識別アプリ  Leaf snap  http://leafsnap.com/  植物識別アプリ[Kumar2012]  Bird snap  http://birdsnap.com  鳥識別アプリ[Berg2014]

33. ビジネス事例（顕著性検出） 33  Bing画像検索 [Wang2012]  http://www.bing.com/?scope=images  検索フィルタ（色）  背景の色を無視して対象の色を元に検索できる。（花など）  http://blogs.bing.com/search/2012/06/21/bing-image-search- updates-roll-out-today/

34. ビジネス事例（文字検出/認識）  Evernote  画像中の文字を認識してIndex化。検索に利用  Google Goggles  ナンバープレート認識  Word Lens  https://www.youtube.com/watch?v=h2OfQdYrHRs  Googleが買収済み 34

35. 参考文献 35  [Berg2014] Berg, T., Liu, J., Lee, S. W., Alexander, M. L., Jacobs, D. W., & Belhumeur, P. N. (2014). Birdsnap: Large-scale Fine-grained Visual Categorization of Birds. In IEEE conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR).  [Cheng2014] Cheng, M.-M., Zhang, Z., Lin, W.-Y., & Torr, P. (2014). BING : Binarized Normed Gradients for Objectness Estimation at 300fps. In IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR).  [Kumar2012] Kumar, N., Belhumeur, P. N., Biswas, A., Jacobs, D. W., Kress, W. J., Lopez, I., & Soares, J. V. B. (2012). Leafsnap: A Computer Vision System for Automatic Plant Species Identification. In European Conference on Computer Vision.  [LeCun1998]LeCun, Y., Bottou, L., Bengio, Y., & Haffner, P. (1998). Gradient-based learning applied to document recognition. In Proceedings of the IEEE (pp. 2278–2324).

36. 参考文献 36  [Wang2012] Wang, P., Wang, J., Zeng, G., Feng, J., Zha, H., & Li, S. (2012). Salient object detection for searched web images via global saliency. In IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR).  [木村2012]木村昭悟, 米谷竜, 平山高嗣. (2012). “[サーベイ論文]人間の視覚的注意の計算モデル”, 電気情報通信学会技術報告

37. 三次元空間の把握 37  動画から三次元モデルを復元  大量の画像から三次元モデルを復元  プロジェクタとカメラから三次元モデルを復元  物体の陰影から三次元モデルを復元  二次元画像から三次元モデルを復元  二枚以上の画像から中間視点の画像を生成

38. 動画から三次元モデルを復元 38  ビデオなど連続した画像群から撮影対象を三次元復元 Credit: [Pan2009] https://www.youtube.com/watch?v=vEOmzjImsVc

39. 画像を集めて三次元モデルを復元する 39  Flickr等の写真共有サイトには観光地などの写真が大量に集まる。それらを使用して観光地の三次元モデルを構築する。 Credit:[Frahm2010]

40. 画像を集めて三次元モデルを復元する 40  代表的なプロジェクト（リンク先にデモ動画等あり）  Photo Tourism[Snavely2006]  http://phototour.cs.washington.edu/  Building Rome in a Day[Agarwal2009]  http://grail.cs.washington.edu/rome/  Building Rome on a cloudless day [Frahm2010]  https://www.youtube.com/watch?v=4cEQZreQ2zQ

41. プロジェクタとカメラから三次元復元 41  一台のプロジェクタから既知のパターン（structured light）を物体に対して照射し、それをカメラで撮影することで、三角測量の原理から物体の三次元形状を求めることができる。 Credit: [Narasimhan2008]

42. 物体の陰影から三次元復元 42  光源の位置とカメラの位置、物体の陰影から、物体の表面の法線方向を求めることで形状を復元する。  Shape from Shading  照度差ステレオ照度差ステレオ [松下2011]

43. 二次元の画像から三次元モデル生成 43  1枚の入力画像から三次元的なボリュームを推定する。 [Blanz1999] 1枚の顔画像から3次元復元 [Hoiem2005] 1枚の風景画像から3次元復元

44. 二次元の画像から三次元モデル生成 44  代表的な手法（プロジェクトページヘのリンク）  3D Morphable Model [Blanz2005]  デモ動画あり  http://gravis.cs.unibas.ch/Sigg99.html  Automatic Photo Pop-up [Hoiem2005]  デモ動画、Matlabコードあり  http://www.cs.uiuc.edu/~dhoiem/projects/popup/  Make3D [Saxena2008]  デモ動画、コード（Matlab/C++）あり  http://make3d.cs.cornell.edu/

45. 中間視点の画像を生成 45  ２つの視点の異なる画像から、中間の視点から見た画像を生成する。（View Morphing [Seitz1996]）プロジェクトページ（動画あり） http://www.cs.cmu.edu/~seitz/vmorph/vmorph.html

46. ビジネス事例（中間視点の画像生成） 46  Microsoft Photosynth  http://photosynth.net/

47. 二次元の画像から三次元モデル生成 47  モーションポートレート  http://www.motionportrait.com/  https://www.youtube.com/watch?v=P-mBdV3icMY

48. 参考文献 48  [Agarwal2009] Agarwal, S., Snavely, N., Simon, I., Seitz, S. M., & Szeliski, R. (2009). Building Rome in a day. In International Conference on Computer Vision (pp. 72–79).  [Blanz1999] Blanz, V., & Vetter, T. (1999). A morphable model for the synthesis of 3D faces. In Conference on Computer Graphics and Interactive Techniques (SIGGRAPH) (pp. 187–194).  [Frahm2010] Frahm, J., Fite-georgel, P., Gallup, D., Johnson, T., Raguram, R., Wu, C., … Pollefeys, M. (2010). Building Rome on a Cloudless Day. In European Conference on Computer Vision (pp. 368–381).  [Hoiem2005]Hoiem, D., & Efros, A. A. (2005). Automatic photo pop-up. In Conference on Computer Graphics and Interactive Techniques (SIGGRAPH).  [Narasimhan2008] Narasimhan, S. G., Koppal, S. J., & Yamazaki, S. (2008). Temporal Dithering of Illumination. In European Conference on Computer Vision (pp. 830–844).

49. 参考文献 49  [Pan2009] Pan, Q., Reitmayr, G., & Drummond, T. (2009). ProFORMA: Probabilistic Feature-based On-line Rapid Model Acquisition. Procedings of the British Machine Vision Conference 2009, (c), 112.1–112.11.  [Saxena2008]Saxena, A., Sun, M., & Ng, A. Y. (2008). Make3D: Depth Perception from a Single Still Image. In AAAI national conference on Artificial intelligence (pp. 1571–1576).  [Seitz1996]Seitz, S. M., & Dyer, C. R. (1996). View morphing. Conference on Computer Graphics and Interactive Techniques (SIGGRAPH).  [Snavely2006]Snavely, N., Seitz, S. M., & Szeliski, R. (2006). Photo tourism: exploring photo collections in 3D. In Conference on Computer Graphics and Interactive Techniques (SIGGRAPH).  [松下2011] 松下康之. (2011). 照度差ステレオ. 情報処理学会研究報告. voi2011-CVIM-177. 29

50. 動画から人の動作や物の動きを認識 50  動画中の人の動作を認識する  動いている対象の追跡  スポーツシーンの解析  動画を短い動画へ要約する  手ぶれ補正

51. 動画中の人の動作を認識 51  動画中の人の動作をカテゴリ分類する UCF101 Action Recognition Dataset [Soomro2012] http://crcv.ucf.edu/data/UCF101.php Dense Trajectoriesによる行動識別 [Wang2013]

52. 動いている対象の追跡 52  人や自動車など、事前に学習した物体の追跡人の追跡車両の追跡 Credit:[Choi2015]

53. 動いている対象の追跡 53  任意物体の追跡  最初のフレームで指定した物体を追跡し続ける  追跡しながら学習する（Online Tracker） https://www.youtube.com/watch?v=1GhNXHCQGsM Credit:[Kalal2010] 第1フレーム

54. スポーツシーンの解析 54  サッカーやバスケットボールなど、人やボールの動きを追跡して解析 Credit:[Hasegawa2015] Credit:[Lu2011]Credit:[Hamid2010]

55. 動画の自動要約 55  スポーツ動画のゴールシーンや盛り上がりのあるシーンを認識して切り出したり、ホームビデオから変化の乏しいシーンを除去する例[Zhao2014]： https://www.youtube.com/watch?v=pkG3apELN_8 時間動画要約動画

56. 手ぶれ補正 56  動画の各フレームから最適な位置を切り取ることで手ぶれを除去 https://www.youtube.com/watch?v=i5keG1Y810U 顔検出を用いて手ぶれ補正(上：元動画、下：手ぶれ補正) [Grundmann2011]

57. ビジネス事例（人の動作認識/追跡） 57  異常な人の動きを自動検知するシステム JR西日本  駅のホームで、歩行が乱れている人や長時間ベンチに座り込んでいる人、線路に降りる人などの検知  http://trafficnews.jp/post/45968/  http://www.gizmodo.jp/2015/08/jr_8.html  店舗内の人の動きを把握し、マーケティングデー取得  ABEJA  http://www.abeja.asia/#instoremove  Future Standard  http://jp.techcrunch.com/2016/01/21/futurestandard-secured-130m- yen/  歩行者、自転車、車の交通流計測  Placemeter (https://www.placemeter.com/)  http://jp.techcrunch.com/2015/09/24/placemeter-measures-retail- shop-conversion-rates/

58. ビジネス事例（スポーツシーン解析） 58  サッカー/テニス/クリケットなどの審判支援システム  HAWK-EYE  http://www.hawkeyeinnovations.co.uk/  バスケットボールの解析  STAT “SportVU”  http://www.nba.co.jp/nba/斎藤千尋コラム第1回sportvuのトラッキングデータが広げる可能性/tn21uxm1ohfl1ua3ripghd4rq  http://www.stats.com/sportvu/sportvu-basketball-media/  フットサル映像分析  キヤノンがフットサル映像分析、アマスポーツも「見える化」  http://techon.nikkeibp.co.jp/atcl/news/15/110601042/

59. ビジネス事例（動画の自動要約） 59  ソニーハンディカム  ハイライト再生  https://www.sony.jp/support/handycam/enjoy/movie/  HaiLyts  iPhone用動画要約アプリ  http://www.splyza.com/hailyts/ ハンディカム HaiLyts

60. ビジネス事例（ブレ補正） 60  Youtube  http://www.youtube.com  Windows Movie Maker  http://windows.microsoft.com/ja-jp/windows/movie-maker  ProDAD Mercalli  http://www.prodad.com/home/products/video_optimization,l- us.html  CyberLink PowerDirector  http://jp.cyberlink.com/products/powerdirector- ultra/features_ja_JP.html  Adobe AfterEffects “ワープスタビライザー”  https://helpx.adobe.com/jp/after-effects/how-to/stabilize- footage.html

61. 参考文献 61  [Choi2015] Choi, W. (2015). Near-Online Multi-Target Tracking With Aggregated Local Flow Descriptor. Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision, 3029–3037.  [Grundmann2011] Grundmann, M., Kwatra, V., & Essa, I. (2011). Auto-directed video stabilization with robust L1 optimal camera paths. Proceedings of the IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, (1), 225–232.  [Hamid2010] Hamid, R., Kumar, R., Hodgins, J., & Essa, I. (2010). A Computational Framework for Sports Visualization using Multiple Static Cameras. In IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (pp. 1–14).  [Hasegawa2015] Hasegawa, K. (2015). Stroboscopic Image Synthesis of Sports Player from Hand-Held Camera Sequence. In International Conference on Computer Vision Workshop.  [Kalal2010] Kalal, Z. (2010). P-N Learning : Bootstrapping Binary Classifiers by Structural Constraints. Constraints.

62. 参考文献 62  [Lu2011] Lu, W., Ting, J., Little, J. J., & Murphy, K. P. (2011). Learning to Track and Identify Players from Broadcast Sports Videos Shot segmentation, (December), 1–14.  [Soomro2012] Soomro, K., Zamir, A. R., & Shah, M. (2012). UCF101: A Dataset of 101 Human Actions Classes From Videos in The Wild. arXiv Preprint arXiv:1212.0402, (November).  [Wang2013] Wang, H., Kläser, A., Schmid, C., & Liu, C. L. (2013). Dense trajectories and motion boundary descriptors for action recognition. International Journal of Computer Vision, 103(1), 60–79.  [Zhao2014] Zhao, B., & Xing, E. P. (2014). Quasi Real-Time Summarization for Consumer Videos. In IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition.

63. 画像の加工/品質向上 63  フィルタによる画像加工  画質の品質を向上させる  画像から必要な物体だけ綺麗に切り抜く  画像同士を合成する  画像からいらない領域を取り除く  被写体を歪めずに画像をリサイズする

64. フィルタによる画像加工 64  Instagramのように画像に効果をつける処理漫画カメラ http://tokyo.supersoftware.c o.jp/mangacamera/ Instagram http://instagram.com/ エンボス Rise Original Toaster Willow

65. 画像の品質を向上させる 65  ノイズ除去  ガウシアンフィルタ、メディアンフィルタ、バイラテラルフィルタ [Tomasi1998]、ノンローカルミーンフィルタ[Buades2005]、 BM3D[Dabov2007]、etc ノイズ画像ガウシアンフィルタバイラテラルフィルタ

66. 画像の品質を向上させる 66  画像を元々の解像度以上に拡大する。（超解像）  画像のボケを補正する。  動画（複数枚画像）を使用する方法[Farsiu2003][Mitzel2009]  １枚の画像から復元する方法[Freeman2002][Yang2008]

67. 画像から必要な物体だけきれいに切り抜く 67  物体の輪郭を求める  画像内を似た色や同じ物体同士で領域分割する  画像から前景を背景から分離する。領域分割(Mean Shiftの例) 前景分離（Credit:[Rother2004]）

68. 画像同士を合成する 68  背景画像に前景画像を「自然な形で」貼り合わせる Credit: [Pérez2003]

69. 画像同士を合成する 69  背景画像に前景画像を「自然な形で」貼り合わせる  応用例：フォトモンタージュ[Agarwala2004]  複数枚の画像から全員が笑って正面を向いている画像を合成 Credit:[Agarwala2004]

70. 画像同士を合成する 70  背景画像に前景画像を「自然な形で」貼り合わせる  応用例： Sketch2Photo[Chen2009]  ユーザがスケッチした画像をインターネット上の画像を用いて合成する。 http://www.youtube.com/watch?v=dW1Epl2LdFM (デモ動画) http://www.mist.co.jp/product/sketch.html （製品）スケッチ検索された画像合成結果画像 Credit:[Chen2009]

71. 画像同士を合成する 71  複数の画像からパノラマ画像、あるいはより広範な画像を生成する。  代表的な手法： Image Mosaicing, Image Stitching [Brown2003] Output: Input: Credit: [Brown2003]

72. 画像からいらない領域を切り取る 72  いらない領域を削除して、周辺の領域の情報から削除した領域の穴埋めを行う。（Inpainting） credit:[Bertalmio2000] credit:[Criminisi2004]

73. 画像からいらない領域を切り取る 73  いらない領域を削除して、インターネット上の画像を使って削除した領域の穴埋めを行う。[Hays2007] Credit:[Hays2007] (a) (b) (c) (d) a. 原画像 b. 不要な領域の除去 c. 似た色と配置を持つ画像を検索 d. ユーザが選択した画像で除去した領域を補間

74. 被写体を歪めずに画像をリサイズする 74  画像の中の被写体を歪めることなく、画像の縦横比を気にせずに自由に画像を拡大/縮小する（Retargeting）  代表的な手法：Seam Carving [Avidan2007]  デモ動画 https://www.youtube.com/watch?v=6NcIJXTlugc  ソフトウェア https://code.google.com/p/seam-carving-gui/ Credit:[Avidan2007] 通常の拡縮 Seam Carving

75. 画像のサイズ変更/穴埋め/加工を自然に行う 75  Structural Image Editing  変形したい箇所と類似するテクスチャを画像内から探索して、穴埋め、再構成、サイズ変更を行う Credit:[Barnes2009]

76. ビジネス事例（画像処理全般） 76  Adobe Photoshop  http://www.adobe.com/jp/products/photoshop.html  定番の画像編集ソフトウェア  画像フィルタ―  画像の合成  余計な人物やオブジェクトの除去  etc

77. 参考文献 77  [Tomasi1998]Tomasi, C., & Manduchi, R. (1998). Bilateral filtering for gray and color images. International Conference on Computer Vision (CVPR).  [Buades2005]Buades, A., Coll, B., & Morel, J.-M. (2005). A non-local algorithm for image denoising. In IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR).  [Dabov2007]Dabov, K., Foi, A., Katkovnik, V., & Egiazarian, K. (2007). Image denoising by sparse 3D transform-domain collaborative filtering. IEEE Transactions on Image Processing, 16(8), 2080–2095.  [Freeman2002]Freeman, W. T., Jones, T. R., & Pasztor, E. C. (2002). Example- based super-resolution. Computer Graphics and Applications, 22(2), 56–65.  [Farsiu2003] Farsiu, S., Robinson, D., Elad, M., & Milanfar, P. (2003). Fast and robust super-resolution. In IEEE International Conference on Image Processing.  [Mitzel2009] Mitzel, D., Pock, T., Schoenemann, T., & Cremers, D. (2009). Video Super Resolution using Duality Based TV-L Optical Flow. In DAGM symposium on Pattern Recognition (pp. 432–441).  [Yang2008]Yang, J., Wright, J., Ma, Y., & Huang, T. (2008). Image super-resolution as sparse representation of raw image patches. In IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR).

78. 参考文献 78  [Avidan2007]Avidan, S., & Shamir, A. (2007). Seam carving for content-aware image resizing. In Conference on Computer Graphics and Interactive Techniques (SIGGRAPH).  [Agarwala2004]Agarwala, A., Dontcheva, M., Agrawala, M., Drucker, S., Colburn, A., Curless, B., … Cohen, M. (2004). Interactive digital photomontage. In Conference on Computer Graphics and Interactive Techniques (SIGGRAPH) (Vol. 23).  [Barnes2009]Barnes, C., Shechtman, E., Finkelstein, A., & Goldman, D. B. (2009). PatchMatch: A randomized correspondence algorithm for structural image editing. In Conference on Computer Graphics and Interactive Techniques (SIGGRAPH).  [Bertalmio2000]Bertalmio, M., Guillermo, S., Caselles, V., & Ballester, C. (2000). Image inpainting. In Conference on Computer Graphics and Interactive Techniques (SIGGRAPH) (pp. 417–424).

79. 参考文献 79  [Brown2003]Brown, M., & Lowe, D. G. (2003). Recognising Panoramas. In International Conference on Computer Vision (CVPR).  [Chen2009]Chen, T., Cheng, M.-M., Tan, P., Shamir, A., & Hu, S.-M. (2009). Sketch2Photo: internet image montage. In Conference on Computer Graphics and Interactive Techniques (SIGGRAPH).  [Criminisi2004]Criminisi, A., Pérez, P., & Toyama, K. (2004). Region filling and object removal by exemplar-based image inpainting. IEEE Transactions on Image Processing : A Publication of the IEEE Signal Processing Society, 13(9), 1200–12.  [Hays2007]Hays, J., & Efros, A. A. (2007). Scene completion using millions of photographs. Conference on Computer Graphics and Interactive Techniques (SIGGRAPH).

80. 参考文献 80  [Pérez2003]Pérez, P., Gangnet, M., & Blake, A. (2003). Poisson image editing. In Conference on Computer Graphics and Interactive Techniques (SIGGRAPH).  [Rother2004]Rother, C., Kolmogorov, V., & Blake, A. (2004). Grabcut: Interactive foreground extraction using iterated graph cuts. In Conference on Computer Graphics and Interactive Techniques (SIGGRAPH).

81. 81 コンピュータビジョンの仕組み

82. コンピュータビジョンの仕組み 82  画像中の物体を認識する仕組み  深層学習(Deep Learning)の基礎  画像からの三次元モデル構築

83. 画像中の物体を認識する仕組み 83  認識の基本的な流れ  特定物体認識  SIFT特徴量  一般物体認識  Bags-of-Features  物体検出  Haar-like Features  HOG特徴

84. 学習学習結果データ学習フェーズ特徴量抽出学習画像学習画像学習画像認識認識結果認識フェーズ特徴量抽出入力画像認識の基本的な流れ 84

85. 機械学習とは？  人間が自然に行っている学習能力と同様の機能をコンピュータで実現させるための技術・手法のこと  事前にコンピュータにサンプルデータを与え、そのパターンを統計的に抽出させる。学習サンプル学習結果 85

86. 画像特徴量とは？ 86  画像を構成する画素の集合を「認識や識別のしやすい」別のベクトルへ変換したもの  画像の様々な変形（拡大/縮小、回転、ずれ等）に強い点（キーポイント）を検出し、そのキーポイント周辺から取得する特徴量を特に局所特徴量と呼ぶ画像特徴量入力画像物体認識/検出

87. 局所特徴量の代表例 87  Scale Invariant Feature Transform (SIFT) [Lowe1999] 1. 画像のスケール変化や位置ずれに強いキーポイントを検出スケール変化に弱いキーポイント位置ずれに弱いキーポイントスケール変化と位置ずれに強いキーポイント

88. 局所特徴量の代表例 88  Scale Invariant Feature Transform (SIFT) [Lowe1999] 1. 画像のスケール変化や位置ずれに強いキーポイントを検出 2. キーポイント周辺から画像の回転に強い特徴量を算出 Histogram of Gradient Orientations • 最も画像の濃度変化の大きい方向を軸とすることで、回転不変性を実現 • キーポイント検出時に取得したスケール情報を元に周辺パッチのサイズを決定することでスケール不変性を実現

89. 特定物体認識の仕組み 89  代表的な手法  SIFT等の局所特徴量＋近似最近傍探索 [Lowe1999]  大規模なデータベースに対してはBag-of-Featuresを用いる [Sivic2003] Histogram of Gradient Orientations DB ・・・ x x x x x x x x x x x xx x x x xx x x マッチング＋投票

90. 一般物体認識の特徴量の例 90  Bags-of-Features (BoF) [Csurka2004]  形状（Visual Words）の画像中に現れる頻度（ヒストグラム）を特徴量とする Dictionary (Visual Words) 3 0 0 2 1 2 1 1 Histogram of visual words Image

91. 91 物体検出の仕組み探索窓(Sliding Window)

92. 物体検出の特徴量（顔検出の例） 92  Haar-like特徴 [Viola2001]  白領域の画素の和から黒領域の画素の和を引くだけ  積分画像というテクニックとAdaBoostという機械学習アルゴリズムで非常に高速に計算できる plus minus

93. 物体検出の特徴量（人検出の例） 93  Histogram of Oriented Gradients (HOG) [Dalal2005]  画像の濃度変化方向について場所（Cell）ごとの統計を取ったもの  輪郭のような特徴が良くとれる  人以外の物体検出にも広く応用されている

94. 物体検出の特徴量（人検出他） 94  Deformable Part Model [Felzenszwalb2009]  HOG特徴を複数組み合わせることで、検出精度向上  HOG特徴を抽出する位置の歪みも含めてLatent SVMという機械学習アルゴリズムで学習する Credit:[Felzenszwalb2009] Root filter Parts filter Deformation

95. 参考文献 95  [Csurka2004]Csurka, G., Dance, C. R., Fan, L., Willamowski, J., & Bray, C. (2004). Visual categorization with bags of keypoints. In Workshop on statistical learning in computer vision, ECCV (Vol. 1, p. 22).  [Dalal2005]Dalal, N., & Triggs, B. (2005). Histograms of Oriented Gradients for Human Detection. IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR).  [Felzenswalb2009]Felzenszwalb, P. F., Girshick, R. B., McAllester, D., & Ramanan, D. (2009). Object detection with discriminatively trained part-based models. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 32(9), 1627–1645.  [Lowe1999]Lowe, D. G. (1999). Object recognition from local scale-invariant features. In IEEE International Conference on Computer Vision (pp. 1150–1157 vol.2).

96. 参考文献 96  [Sivic2003]Sivic, J., & Zisserman, A. (2003). Video Google: a text retrieval approach to object matching in videos. In IEEE Internatinal Conference on Computer Vision (CVPR).  [Viola2001]Viola, P., & Jones, M. (2001). Rapid object detection using a boosted cascade of simple features. IEEE International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR).

97. 深層学習 (Deep Learning) 97  深層学習の概要  畳み込みニューラルネットワーク  アプリケーション  一般物体認識  画像説明文生成  物体検出  画像自動生成

98. 深層学習の概要 98  ニューラルネットワークという機械学習アルゴリズムの階層を深くしたものニューラルネットワーク深層学習

99. 深層学習の概要 99  以下のような種類がある  畳み込みニューラルネットワーク  Deep Bolzmann Machines  Deep Belief Networks  etc  ここでは画像認識で最も多く用いられるDeep Convolutional Neural Networkを解説  一般的な特徴  画像特徴量自体を学習  高精度  計算量が多く、高速処理のためにGPUなどのハードウェアが必要  大量の学習データが必要

100. 深層学習の概要 100 学習学習結果データ学習フェーズ特徴量抽出学習画像学習画像学習画像認識認識結果認識フェーズ特徴量抽出入力画像深層学習

101. 深層学習の概要  SIFTやHOGのような画像特徴量を用いず、認識に有効な特徴量を画素から統計的に学習する。  低レベル特徴から高レベル特徴までの階層構造。  低レベルな特徴ほど、様々なタスクで共有可能 (Image from Lee. H in CVPR2012 Tutorial)

102. 畳み込みニューラルネットワーク 102  畳み込み層とプーリング層が交互に現れる  畳み込み層：各位置で学習した特徴との類似度を計算  プーリング層：位置ずれなどのわずかな違いを無視・・・・・・・・入力画像出力畳み込み層プーリング層畳み込み層プーリング層全結合層

104. 畳み込みニューラルネットワーク 104  畳み込み層  各特徴毎の各場所での類似度を出力する入力画像実際はRGBの３チャネルが使われる出力A 特徴A 特徴B 出力B ・・・

106. 畳み込みニューラルネットワーク 106  プーリング層  近傍の情報を統合して、情報に不変性を加える  Max Pooling、Lp Pooling、Average Poolingなどがある Max Poolingの例：近傍領域のうち最大値を出力することで不変性を与える畳み込み層の出力A ・・・・・・ Max Max 畳み込み層の出力B

108. 畳み込みニューラルネットワーク 108  畳み込み層  各特徴毎の各場所での類似度を出力する特徴Aの類似度出力C 特徴C 特徴Bの類似度・・・・・・出力D 特徴D ・・・・・・

109. 畳み込みニューラルネットワーク 109  全結合層：最後の認識（識別/回帰）を行う・・・・・・・・入力画像出力畳み込み層プーリング層畳み込み層プーリング層全結合層

110. 畳み込みニューラルネットワーク 110  全結合層  最終層で全領域を使って認識を行う・・・・・・

111. 畳み込みニューラルネットワークの学習 111  誤差逆伝播法 1. ネットワークに画像を入力し出力を得る 2. 出力と教師信号を比較し、誤差が小さくなる方向へ特徴を出力層に近い方から順に更新していく・・・・・・・・入力画像出力畳み込み層プーリング層畳み込み層プーリング層全結合層

112. 畳み込みニューラルネットワークの学習 112  誤差逆伝播法 1. ネットワークに画像を入力し出力を得る 2. 出力と教師信号を比較し、誤差が小さくなる方向へ特徴を出力層に近い方から順に更新していく・・・・・入力画像出力畳み込み層プーリング層畳み込み層プーリング層全結合層・・・

113. 畳み込みニューラルネットワークの学習 113  誤差逆伝播法 1. ネットワークに画像を入力し出力を得る 2. 出力と教師信号を比較し、誤差が小さくなる方向へ特徴を出力層に近い方から順に更新していく・・・・・・・・入力画像出力畳み込み層プーリング層畳み込み層プーリング層全結合層教師

114. 畳み込みニューラルネットワークの学習 114  誤差逆伝播法 1. ネットワークに画像を入力し出力を得る 2. 出力と教師信号を比較し、誤差が小さくなる方向へ特徴を出力層に近い方から順に更新していく・・・・・・・・入力画像出力畳み込み層プーリング層畳み込み層プーリング層全結合層教師

115. アプリケーション：一般物体認識 115  IMAGENET Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC)  ImageNetという大規模画像データセットを使用した一般物体認識、物体検出のコンテスト  ImageNet: 約1400万枚、約2万2000カテゴリ  ILSVRC2012において、深層学習を用いた手法が圧勝 [Deng2009]

116. アプリケーション：一般物体認識 Team name Error 1 Super Vision 0.15315 2 Super Vision 0.16422 3 ISI 0.26172 4 ISI 0.26602 5 ISI 0.26646 6 ISI 0.26952 7 OXFORD_VGG 0.26979 8 XRCE/INRIA 0.27058 Team name Error 1 Super Vision 0.335463 2 Super Vision 0.341905 3 OXFORD_VGG 0.500342 4 OXFORD_VGG 0.50139 5 OXFORD_VGG 0.522189 6 OXFORD_VGG 0.529482 7 ISI 0.536474 8 ISI 0.536546 識別検出 ILSVRC2012の結果 http://www.image-net.org/challenges/LSVRC/2012/ 深層学習

117. アプリケーション：一般物体認識 117  性能を上げるために階層が深くなる傾向 Residual Net [He2015] 152層 GoogLeNet [Szegedy2014] 22層 VGG Net [Simonyan2014] 19層 Alex Net [Krizhevsky2012] ８層

118. アプリケーション：物体検出 118  R-CNN (Region with CNN feature) [Girshick2014]  畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は計算量が高いので、探索窓(Sliding Window)による検出は更に計算量高い  Selective Searchという手法を用いて物体候補領域を検出し、候補領域上のみ処理することで計算量削減

119. アプリケーション：物体検出 119  Fast R-CNN [Girshick2015]  R-CNNでは物体候補領域を１つ１つCNNで判別していたため遅い（VGGを使用した場合、GPU込みで１枚47秒）  画像全体にCNNをかけて特徴マップを生成し、最後のプーリング層を物体候補領域(ROI)に合わせて切り出す  R-CNNを検出時約213倍高速化

120. アプリケーション：物体検出（Faster R-CNN） 120  Faster R-CNN [Ren2015]  R-CNNおよびFast R-CNNではSelective Searchを用いて物体候補領域を事前に求めておく必要。  Fast R-CNNのSelective Search部分をfeature map上で行うことで、余計な処理を省き、高精度化/高速化（１枚当たり約200msec）。 → Region Proposal Network (RPN) この上（特徴マップ）で物体候補領域検出を行う

121. アプリケーション：顔認証 121  例：Deep Face [Taigman2014]  顔検出＋顔器官検出までは既存手法  顔画像を正面に向け、大きさを揃えた後、CNNで認証  人間と同等の識別性能

122. アプリケーション：領域分割 122  例：Fully Convolutional Network [Long2014]  ピクセルごとにラベル付けされた教師信号を与える  最終の全結合層をアップサンプリングした畳み込み層に置き換え

123. アプリケーション：超解像 123  例：SRCNN [Dong2014]  低解像度のパッチから生成した特徴マップと、高解像度パッチとの変換をそれぞれ学習

124. アプリケーション：画像の説明文生成 124  例：Show and Tell [Vinyals2015]  1枚の画像から説明文を生成  機械翻訳で使用されるReccurent Neural Networks (RNN)の入力部分をCNNで出力される特徴ベクトルへ置き換え

125. アプリケーション：画像生成 125  例：DC-GAN [Radford2015]  画像を作る生成器Gと実画像と生成画像を見分ける識別器D を交互に学習する（GAN）  GANに対してプーリング層を畳み込み層に置き換える等の様々な工夫で画像がぼけないようにした。（Deep Convolutional GAN）

126. アプリケーション：白黒画像の色付け 126  例： Global and Local Image Priors for Automatic Image Colorization [Iizuka2016]  入力を白黒画像、教師をカラー画像とすることで、白黒画像をカラー画像へ変換するネットワークを構築  画像全体の特徴と局所的な特徴を統合して色付けネットワークを学習

127. アプリケーション：ラフスケッチの線画化 127  例：Fully Convolutional Networks for Rough Sketch Cleanup [Simo-Serre2016]  入力をラフスケッチ、教師を線画として学習することで、ラフスケッチを線画へ変換するネットワークを構築

128. 参考文献 128  [Deng2009] Deng, J., Dong, W., Socher, R., Li, L.-J., Li, K., & Fei- Fei, L. (2009). ImageNet: A large-scale hierarchical image database. 2009 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2–9.  [Dong2014] Dong, C., Loy, C. C., & He, K. (2014). Image Super- Resolution Using Deep Convolutional Networks. European Conference on Computer Vision, 8828(c)  [Girshick2014] Girshick, R., Donahue, J., Darrell, T., & Malik, J. (2014). Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation. In IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition.  [Girshick2015] Girshick, R. (2015). Fast R-CNN. International Conference on Computer Vision, 1440–1448.  [He2015] He, K., Zhang, X., Ren, S., & Sun, J. (2015). Deep Residual Learning for Image Recognition. arXiv Preprint arXiv:1512.03385, 7(3), 171–180.

129. 参考文献 129  [Iizuka2016] Iizuka, S., Simo-Serre, E., & Hiroshi, I. (2016). Let there be Color !: Joint End-to-end Learning of Global and Local Image Priors for Automatic Image Colorization with Simultaneous Classification. In ACM Transactions on Graphics (SIGGRAPH),  [Krizhevsky2012]Krizhevsky, A., Sutskever, I., & Hinton, G. E. (2012). ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks. In Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS) (pp. 1106– 1114).  [Long2014] Long, J., Shelhamer, E., & Darrell, T. (2014). Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation. 2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 3431– 3440.  [Radford2015] Radford, A., Metz, L., & Chintala, S. (2015). Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative Adversarial Networks. arXiv, 1–15.  [Ren2015] Ren, S., He, K., Girshick, R., & Sun, J. (2015). Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks. Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS).

130. 参考文献 130  [Simonyan2014]Simonyan, K., & Zisserman, A. (2014). Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition, 1–13. Computer Vision and Pattern Recognition.  [Simo-Serre2016] Simo-Serre, E., Iizuka, S., Kazuma, S., & Hiroshi, I. (2016). Learning to Simplify : Fully Convolutional Networks for Rough Sketch Cleanup. In ACM Transactions on Graphics (SIGGRAPH),  [Szegedy2014]Szegedy, C., Liu, W., Jia, Y., Sermanet, P., Reed, S., Anguelov, D., … Rabinovich, A. (2014). Going Deeper with Convolutions. arXiv Preprint arXiv:1409.4842, 1–12.  [Taigman2014] Taigman, Y., Ranzato, M. A., & Wolf, L. (2014). DeepFace: Closing the Gap to Human-Level Performance in Face Verification. In IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR).  [Uijlings2013] Uijlings, J. R. R., Van De Sande, K. E. A., Gevers, T., & Smeulders, A. W. M. (2013). Selective search for object recognition. International Journal of Computer Vision, 104(2), 154–171.  [Vinyals2015] Vinyals, O., Toshev, A., Bengio, S., & Erhan, D. (2015). Show and Tell: A Neural Image Caption Generator. In IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition.

131. カメラの映像から三次元モデルを作る 131  カメラの基本的な仕組み  ２台のカメラによる三次元認識  複数カメラによる三次元認識  Structure-from-Motion [岡谷2010]  詳細な三次元モデルの構築  Multi-View Stereo [古川2012]

132. A カメラ１の撮影画像２つの直線O1A’1/O2A’2の交点カメラ１の焦点O1 カメラ２の焦点O2 A’1 A’2 ステレオカメラの原理  点Aが２台のカメラのどこに見えたかがわかれば、三角測量の原理で三次元的な位置が求まる  ただし、２つのカメラの位置関係等のパラメータがわかっていることカメラ２の撮影画像

133. (余談）Kinectの仕組み 133  Kinect version1は三次元認識にステレオカメラの原理を応用  プロジェクタから赤外線ドットパターン（Structured Light）を照射  赤外線カメラ取得したパターンと照射パターンを比較し、歪み具合で距離を算出 By User:Kolossos - Own work, CC BY-SA 3.0, https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=14650888 赤外線プロジェクタ赤外線カメラ照射された赤外線パターン

134. カメラパラメータがわからない場合 134  カメラの位置関係等のパラメータが不明の時、各カメラの焦点と対応点を結ぶ直線が交わるという条件を利用するカメラ１カメラ2

135. カメラパラメータがわからない場合 135  カメラの位置関係等のパラメータが不明の時、各カメラの焦点と対応点を結ぶ直線が交わるという条件を利用する →エピポーラ拘束カメラ１カメラ2 同一平面

136. カメラパラメータがわからない場合 136  最低でも８個の対応点を求めることで、カメラパラメータとそれぞれの点の三次元座標を逆算できる８つのエピポーラ拘束を満たすパラメータを算出カメラ１カメラ2

137. Structure from Motion (SfM) 137  同じ対象を撮影した複数の画像（例えば動画）から、対象の三次元形状を復元する

138. Structure from Motion (SfM) 138  同じ対象を撮影した複数の画像（例えば動画）から、対象の三次元形状を復元するバンドル調整を用いて、複数のカメラの相対位置、焦点距離、対象の三次元点座標を同時に推定する＜バンドル調整＞測定結果とパラメータから誤差を計算し、誤差を小さくする方向にパラメータを調整していく

139. バンドル調整 139 1. 三次元点群とカメラパラメータの初期値を設定する画像から見つけた点の三次元座標の初期値カメラの位置と焦点距離の初期値

140. バンドル調整 140 2. 三次元点群を各カメラの画像平面へ投影

141. バンドル調整 141 3. 投影された点と観測した点との誤差の総和を算出投影された点観測点誤差

142. バンドル調整 142 4. 誤差が小さくなる方向へ特徴点の三次元座標とカメラパラメータを調整（収束するまで２から繰り返す）

143. Multi-View Stereo 143 SfMで求めた形状は、特徴点の三次元位置のみ SfMで求めたカメラパラメータを元に各カメラから物体表面までの距離を画素ごとに算出（デプスマップ）全てのカメラのデプスマップを統合して物体の形状を算出

144. Multi-View Stereo 144  カメラ１の画素Aのデプスをカメラ２から算出する例  カメラ１の焦点から画素Aへの視線（エピポーラ線）上をカメラ２の画像から探索し、最も類似したテクスチャを求める。カメラ１カメラ2 Aのエピポーラ線 A d d 距離類似度

145. Multi-View Stereo 145  各カメラから求めたデプスマップを統合して三次元モデルを生成

146. 三次元モデル構築の流れ（まとめ） 146 マッチングキーポイント検出学習画像学習画像入力画像 Multi View Stereo 三次元モデル Structure from Motion 学習画像学習画像対応点学習画像学習画像カメラパラメータ

147. 参考文献 147  [岡谷2010] 岡谷貴之. (2010). コンピュータビジョン最先端ガイド３第1章バンドル調整. アドコムメディア. 1-32  [古川2012] 古川泰隆. (2012). コンピュータビジョン最先端ガイド５第2章複数画像からの三次元復元手法. アドコムメディア. 33-70

148. 148 コンピュータビジョンの活用例

149. コンピュータビジョンの活用例 149  ソーシャルメディア  拡張現実感 (Augmented Reality)  自動運転

150. ソーシャルメディアでの活用例 150 コンピュータビジョン  大量の画像/動画の整理/検索  よりリッチなコミュニケーション手段の提供 SNSなどのソーシャルメディア：  文字主体から画像/動画を駆使したコミュニケーションへ

151. ソーシャルメディアでの活用例 151  Facebook  投稿した写真に写っているのが誰かを自動で認識してタグ付け  一緒に写っている友人へ手早く共有（Moments） Facial tag Moments http://www.facebook.com

152. ソーシャルメディアでの活用例 152  Googleフォト  写真に写っている内容で写真を整理し検索可能に（例：犬、食事、山、etc）  顔を認識して、名前で検索  複数の画像をつなげてパノラマ生成  画像の自動補正 http://photos.google.com/

153. ソーシャルメディアでの活用例 153  Instagram  様々なフィルタを施すことで、写真の見た目を格好良く加工 Rise Original Toaster Willow http://www.instagram.com/

154. ソーシャルメディアでの活用例 154  Snapchat  顔の目、鼻、口などの器官を認識し、デコレーションすることで、チャットを楽しく http://www.snapchat.com

155. 拡張現実感（Augmented Reality） 155  “拡張現実は[中略]、その時周囲を取り巻く現実環境に情報を付加・削除・強調・減衰させ、文字通り人間から見た現実世界を拡張するものを指す”（Wikipediaより） http://www.magicleap.com

156. 拡張現実感（Augmented Reality） 156  “拡張現実は[中略]、その時周囲を取り巻く現実環境に情報を付加・削除・強調・減衰させ、文字通り人間から見た現実世界を拡張するものを指す”（Wikipediaより） Microsoft HoloLens https://www.microsoft.com/microsoft-hololens Google Project Tango https://www.google.com/atap/project-tango/

157. 拡張現実感（Augmented Reality） 157 ARの実現方法：  GPSと電子コンパス  一般物体検出  人姿勢推定  ARマーカー  自然画像マーカー  カメラを使ったSLAM  距離センサーを使ったSLAM

158. 拡張現実感（Augmented Reality） 158  GPSと電子コンパス  実現が容易  現実世界に仮想世界の情報を重ね合わせた時、揺らぎが大きいセカイカメラ (2014年1月サービス終了) 画像は頓智・広報ブログより引用 http://pr.tonchidot.com/2011/05/blog-post_1088.html

159. 拡張現実感（Augmented Reality） 159  一般物体検出  顔検出、顔器官検出、顔認証などを使用し、人の顔をデコレーションしたり、タグを可視化する  顔以外に手のひらなどを認識するものもある MSQRD Snapchat KDDI Satch Viewer http://viewer.satch.jphttp://www.snapchat.comhttp://msqrd.me

160. 拡張現実感（Augmented Reality） 160  人姿勢推定  人物のとっているポーズを推定し、重畳表示  Kinectに同梱されている姿勢推定機能を使うのが一般的 Kinectで取得したデプスから姿勢推定 [Shotton2011] Virtual Fittingの例（Fitnect） http://www.fitnect.hu/ https://www.youtube.com/watch?v=1jbvnk1T4vQ

161. 拡張現実感（Augmented Reality） 161  ARマーカー  専用のマーカーを印刷し、そのマーカーのカメラからの三次元的な位置を求め、重畳表示 ARマーカーの例 AR Toolkit http://artoolkit.org/

162. 拡張現実感（Augmented Reality） 162  自然画像マーカー  事前に登録した画像とのマッチングを行うことで、任意の画像をマーカーとして使用する。マーカーの例 OpenCV Markerless AR http://github.com/takmin/OpenCV-Marker-less-AR

163. 拡張現実感（Augmented Reality） 163  カメラを使ったSLAM  Simultaneous Localization and Mapping (SLAM)とは、カメラ位置の推定と、周辺の地図作製を同時に行う一連の手法  Structure-from-Motionは特にVisual SLAMとも呼ばれ、ARに応用されている。  事前にマーカーの登録が不要。 Sony SmartAR https://www.sonydna.com/sdna/solution/SmartAR_SDK.html

164. 拡張現実感（Augmented Reality） 164  カメラを使ったSLAMの例  Parallel Tracking and Mapping (PTAM) [Klein2007]  特徴点を使用したSLAM  https://www.youtube.com/watch?v=Y9HMn6bd-v8  Dense Tracking and Mapping (DTAM) [Newcombe2011a]  画像の輝度を使用したSLAM  https://www.youtube.com/watch?v=Df9WhgibCQA  Large Scale Direct Monocular SLAM (LSD-SLAM) [Engel2014]  輝度勾配が大きい画素のみ使用したSLAM  https://www.youtube.com/watch?v=GnuQzP3gty4

165. 拡張現実感（Augmented Reality） 165  点群を使ったSLAM  Kinectのような距離センサーで取得した点群を用いたSLAM  Visual SLAMと比べてテクスチャーの少ない環境でも使用できる Structure Sensor http://structure.io/

166. 拡張現実感（Augmented Reality） 166  点群を使ったSLAMの例  KinectFusion [Newcombe2011b]  空間をボクセルに分割し、デプスデータからどのボクセルが埋まっているかを判定することで空間を把握。  自己位置はICPアルゴリズムという手法を用いて推定  https://www.youtube.com/watch?v=quGhaggn3cQ  DynamicFusion [Newcombe2015]  KinectFusionを動的なシーンへ拡張  https://www.youtube.com/watch?v=i1eZekcc_lM

167. 参考文献 167  [Engel2014] Engel, J., Schops, T., & Cremers, D. (2014). LSD- SLAM: Large-Scale Direct monocular SLAM. In European Conference on Computer Vision (pp. 834–849).  [Klein2007] Klein, G., & Murray, D. (2007). Parallel tracking and mapping for small AR workspaces. 2007 6th IEEE and ACM International Symposium on Mixed and Augmented Reality, ISMAR.  [Newcombe2011a] Newcombe, R. A., Lovegrove, S. J., & Davison, A. J. (2011). DTAM: Dense Tracking and Mapping in Real-Time. In International Conference on Computer Vision (pp. 2320–2327).  [Newcombe2011b] Newcombe, R. a., Davison, A. J., Izadi, S., Kohli, P., Hilliges, O., Shotton, J., … Fitzgibbon, A. (2011). KinectFusion: Real-time dense surface mapping and tracking. 2011 10th IEEE International Symposium on Mixed and Augmented Reality, 127– 136.

168. 参考文献 168  [Newcombe2015] Newcombe, R. a, Fox, D., & Seitz, S. M. (2015). DynamicFusion: Reconstruction and Tracking of Non-rigid Scenes in Real-Time. Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 343–352.  [Shotton2011] Shotton, J., Fitzgibbon, A., Cook, M., Sharp, T., Finocchio, M., Moore, R., … Blake, A. (2011). Real-time human pose recognition in parts from single depth images. In IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition.

169. 運転サポート/自動運転での活用例 169  自動運転車はセンサーの塊  GPS、LiDAR,、レーダー、ステレオカメラ、ロータリーエンコーダ、etc  参考：センサーで見ている世界 (7:40くらいから)  https://www.youtube.com/watch?v=tiwVMrTLUWg https://www.google.com/selfdrivingcar Toyota Motor Co.

170. 運転サポート/自動運転での活用例 170  LiDAR (Light Detection and Ranging)  レーザーが周辺物に反射して戻ってくるまでの時間（または位相）を見ることで、点群データとして距離を取得 [Teichman2011] LIDARで取得した点群データ LiDAR

171. 運転サポート/自動運転での活用例 171  レーダー  反射率の大きい物体までの距離を測定  水平方向のみ。垂直方向の情報は取れない。  ドップラー効果で相対速度も算出加納  LiDARより精度は劣り、範囲も狭いが、測定距離が長く悪天候にも強いレーダー Toyota Motor Co.

172. 運転サポート/自動運転での活用例 172  ステレオカメラ  三角測量の原理で距離測定  前方または周囲の環境や物体を認識 A カメラ１の撮影画像２つの直線O1A’1/O2A’2の交点カメラ１の焦点O1 カメラ２の焦点O2 A’1 A’2 カメラ２の撮影画像

173. 運転サポート/自動運転での活用例 173 これらのセンサーの情報を統合することで  自己位置の推定  周辺環境の理解  予測  行動の決定を行う。以下、コンピュータビジョンの応用例をいくつか紹介

174. 運転サポート/自動運転での活用例 174  自己位置推定  正確な自己位置と時間変化を画像や点群から推定  カメラや点群からのSLAM  画像から取得したレーンの情報や他のセンサー情報を用いて確率的に自己位置を推定  カルマンフィルタやパーティクルフィルタを使用 [Ziegler2014] カメラ画像からのSLAM レーン位置からのSLAM

175. 運転サポート/自動運転での活用例 175  距離測定  ステレオカメラを用いた場合、レーザー系のセンサーよりも密な距離情報を得ることが可能  衝突防止に応用可  例：スバル「アイサイト」(http://www.subaru.jp/eyesight/） [Banz2010]

176. 運転サポート/自動運転での活用例 176  レーン/信号機/道路標識の認識信号機 [Wang2011] 道路標識 [Sermanet2011] レーン（画像から） [Time2008] レーン（LiDARから） [Kammel2008]

177. 運転サポート/自動運転での活用例 177  車両/歩行者/自転車/バイク等の認識時系列LiDARデータでの識別 [Teichman2011] 画像から検出 [Huval2015] 時系列距離情報および画像から領域分割 [Scharwaechter2014]

178. 参考文献 178  [Banz2010] Banz, C., Hesselbarth, S., Flatt, H., Blume, H., & Pirsch, P. (2010). Real-time stereo vision system using semi-global matching disparity estimation: Architecture and FPGA- implementation. Proceedings - 2010 International Conference on Embedded Computer Systems: Architectures, Modeling and Simulation, IC-SAMOS 2010, 93–101.  [Huval2015] Huval, B., Wang, T., Tandon, S., Kiske, J., Song, W., Pazhayampallil, J., … Ng, A. Y. (2015). An Empirical Evaluation of Deep Learning on Highway Driving. arXiv, 1504.01716  [Kammel2008] Kammel, S., & Pitzer, B. (2008). Lidar-based lane marker detection and mapping. IEEE Intelligent Vehicles Symposium, 1137–1142.  [Scharwaechter2014] Scharwaechter, T., Enzweiler, M., Franke, U., & Roth, S. (2014). Stixmantics: A Medium-Level Model for Real- Time Semantic Scene Understanding. European Conference on Computer Vision, 8693, 533–548.

179. 参考文献 179  [Sermanet2011] Sermanet, P., & LeCun, Y. (2011). Traffic Sign Recognition with Multi-Scale Convolutional Networks. International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 2809–2813.  [Teichman2011] Teichman, A., Levinson, J., & Thrun, S. (2011). Towards 3D object recognition via classification of arbitrary object tracks. Proceedings - IEEE International Conference on Robotics and Automation, 4034–4041.  [Time2008] Time, R., Detection, L., & Streets, U. (2008). Real Time Lane Detection in Urban Streets. In IEEE Intelligent Vehicles Symposium (pp. 7–12).  [Wang2011] Wang, C., Jin, T., Yang, M., & Wang, B. (2011). Robust and Real-Time Traffic Lights Recognition in Complex Urban Environments. International Journal of Computational Intelligence Systems, 4(6), 1383.  [Ziegler2014] Ziegler, J., Lategahn, H., Schreiber, M., Keller, C. G., Knöppel, C., Hipp, J., … Stiller, C. (2014). Video Based Localization for BERTHA. IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV), (Iv), 1231–1238.

180. 180 ライブラリ/API の紹介

181. オープンソースソフトウェア 181 コンピュータビジョン全般  OpenCV  定番C++ライブラリ。画像処理全般、物体検出、三次元復元、機械学習、動画像処理など広範囲な基本アルゴリズムが実装されている。  http://opencv.org/  Dlib C++ Library  画像処理だけでなく線形代数、機械学習、データ圧縮など様々なアルゴリズムが実装されたライブラリ。物体追跡や顔/物体検出、顔器官検出、Selective Searchなどのアプリケーションよりの実装が豊富。  http://dlib.net  VLFeat  特定物体認識、一般物体認識、一般物体検出のための特徴量（SIFT、HOG、Fisher Vector、 VLAD等）やアルゴリズム（k-mean, GMM, kd-tree, SVM等）。一般物体認識のサンプルアプリケーションあり  http://www.vlfeat.org/  SimpleCV  OpenCVや数値計算ライブラリをＰｙｔｈｏｎでラップし、シンプルな関数で使えるようにしたもの。  http://simplecv.org/

182. オープンソースソフトウェア 182 点群処理全般  Point Cloud Library  ロボットの分野でも多く使われている点群処理全般のアルゴリズムが実装された定番ライブラリ。  http://pointclouds.org/ 人/物体検出  ccv  画像の局所特徴量と物体検出用のコードが充実したライブラリ。Deformable Part ModelとＩｎｔｅｇｒａｌ Channel Featuresの実装がある。  http://libccv.org/

183. オープンソースソフトウェア 183 文字認識  TessearctOCR  C++文字認識実装。英語以外の様々な言語をサポート。  https://github.com/tesseract-ocr 三次元画像処理  OpenMVG  Structure-from-Motion等三次元画像処理に必要な関数を実装したライブラリ。テストとコードの読みやすさを重視して開発。  https://github.com/openMVG/openMVG

184. オープンソースソフトウェア 184 三次元画像処理（ワシントン大学提供）  Bundler  バンドル調整によってStructure-from-Motionを行うためのコード。  http://phototour.cs.washington.edu/bundler/  Multicore Bundle Adjustment  バンドル調整をマルチコア、GPU上で計算できるようにしたソフトウェア  http://grail.cs.washington.edu/projects/mcba/  Patch-based Multi-view Stereo Software  Multi-view Stereoのソフトウェア。入力として画像＋キャリブレーションデータを与えると密な３次元モデルを生成してくれる。ソフトウェア自体は以下のＣＭＶＳへと統合された。  Clustering Views for Multi-view Stereo (CMVS)  SfMソフトからの出力を元に画像をクラスタリングして、MVSソフトへの入力を効率化してくれる。  http://www.di.ens.fr/cmvs/

185. オープンソースソフトウェア 185 物体追跡  BGSLibrary  物体追跡で良く使用される背景差分について、様々なアルゴリズムを実装したライブラリ。ＧＵＩあり。  https://github.com/andrewssobral/bgslibrary 領域分割  Insight Segmentation and Registration Toolkit (ITK)  主に医療系で使うことを目的とした画像の領域分割や位置合わせのためのライブラリ。  https://itk.org/

186. オープンソースソフトウェア 186 拡張現実感  AR Toolkit  最も有名なARソフトウェア。ＡＲマーカーだけでなく、自然特徴点のマーカーもサポートされるようになった。  http://artoolkit.org/  PTAM  http://www.robots.ox.ac.uk/~gk/PTAM/  LSD-SLAM  http://vision.in.tum.de/research/vslam/lsdslam  SVO  Forster, C., Pizzoli, M., & Scaramuzza, D. (2014). SVO: Fast semi- direct monocular visual odometry. 2014 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), 15–22.  https://github.com/uzh-rpg/rpg_svo

187. オープンソースソフトウェア 187 深層学習（Deep Learning）各社が独自のフレームワークを出している。  Caffe  カリフォルニア大学バークレー校  http://caffe.berkeleyvision.org/  Theano  モントリオール大学  http://deeplearning.net/software/theano/  TensorFlow  Google  https://www.tensorflow.org/

188. オープンソースソフトウェア 188 深層学習（Deep Learning）  Torch  Facebook  http://torch.ch/  CNTK  Microsoft  https://www.cntk.ai/  DSSTNE  Amazon  https://github.com/amznlabs/amazon-dsstne  Chainer  Preffered Network  http://chainer.org/

189. オープンソースソフトウェア 189 深層学習の物体検出  R-CNN  https://github.com/rbgirshick/rcnn  Fast R-CNN  https://github.com/rbgirshick/fast-rcnn  Faster R-CNN  https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn

190. 商用ライブラリ 190  Qualcomm FastCV  ARM用コンピュータビジョンSDK。モバイル端末での開発用。ジェスチャー、顔認識、文字認識、拡張現実感など。  https://developer.qualcomm.com/software/fastcv-sdk  UncannyCV  ARM用コンピュータビジョンSDK。エッジ検出や射影変換のようなローレベルから、車両検知、レーン検知、人物検出、顔検出、物体追跡、ステレオビジョンなどのハイレベルまで。  http://www.uncannyvision.com/uncannycv/

191. 商用ライブラリ 191  OMRON, OKAO Vision  顔検出，顔認証，顔器官検出，顔属性判定（年齢、性別、表情、笑顔），人検出，ペット検出（犬、猫），ハンドジェスチャー、シーン認識（一般物体認識）、被写体認識（顕著性検出）  http://plus-sensing.omron.co.jp/technology/  沖電気, Face Sensing Engine (FSE)  顔検出，顔認証，顔器官検出  https://www.oki.com/jp/fse/  NEC, NeoFace  顔検出，顔認証  http://jpn.nec.com/face/  NEC 指紋/指静脈認証  http://jpn.nec.com/biometrics/fingerprint/index.html

192. 商用ライブラリ 192  PUX, FaceU,  顔検出，顔認証，顔器官検出，顔属性判定（年齢、性別、笑顔），ペット検出（犬、猫、小鳥），ジェスチャー/ハンドジェスチャー  http://www.pux.co.jp/softsensor/faceu.html  PUX, 画像認識ソフトウェア  シーン認識（一般物体認識），オブジェクト認識（特定物体認識）、手書き文字認識、人物検出/トラッキング、ジェスチャー認識、ナンバープレート認識  http://www.pux.co.jp/softsensor/  メディアドライブ，OCRライブラリ等  活字や手書きなど様々な用途向けOCRライブラリ。特定物体認識 SDKもあり。  http://mediadrive.jp/products/library/

193. 商用ライブラリ 193  Sony SmartAR SDK  自然画像マーカーの他にSLAMベースのARも使用可能。  https://www.sonydna.com/sdna/solution/SmartAR_SDK.html  Wikitude SDK  GPS+電子コンパス、自然画像マーカー、SLAMベースのＡＲも使用可能。  http://www.wikitude.com/products/wikitude-sdk/

194. Web API 194  Google Cloud Vision API  一般物体認識、顔検出、表情認識、ロゴ、ランドマーク、有害コンテンツ、文字認識  https://cloud.google.com/vision/  Microsoft Cognitive Service  顔検出、表情認識、年齢/性別認識、顔認証、一般物体認識、アダルト画像判別、動体検知、顔追跡、動画サムネイル作成  https://www.microsoft.com/cognitive-services/  IBM Watson Visual Recognition  顔検出、年齢/性別認識、有名人認証、一般物体認識  http://www.ibm.com/smarterplanet/us/en/ibmwatson/devel opercloud/visual-recognition.html

195. Web API 195  PUX Developers Site  顔検出、顔認識（認証）、オブジェクト認識（特定物体認識）、オンライン手書き文字認識  http://pux.co.jp/api_sdk/  ゼータ・ブリッジ, フォトナビ  顔検出，顔器官検出，顔属性判定（年齢、性別、笑顔）、一致検索（特定物体認識）  http://biz.photonavi.jp/  Face++  顔検出，顔認証，顔器官検出，顔属性判定（年齢、性別、人種、笑顔）  http://www.faceplusplus.com/

20160525はじめてのコンピュータビジョン

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