画像処理による３次元情報の抽出と物体検出・認識技術への応用・例

講師の言葉

　カメラによる撮影は、３次元のシーン情報を2次元の画像情報に変換する作業であると言えます。
　得られた２次元の画像情報から３次元のシーン情報を復元することは一般的には簡単ではありませんが、同時に２台のカメラを用いて撮影して得したステレオ画像や、ロボットなどの移動体に搭載したカメラを用いて撮影した多視点画像を用いることで、シーンの３次元情報を獲得することができます。
　本講座では、画像処理による３次元情報の抽出を目的として、その基礎となる画像特徴量の抽出と物体検出・物体追跡などに関して、基礎から応用まで分かり易く説明します。
　最初に、画像処理・コンピュータビジョンの基礎、カメラ撮影の定式化・モデル化について最初に解説します。
　次に、特徴抽出、物体検出，物体追跡などの２次元画像処理技術について説明します。
　続いて、ステレオ計測、エピポーラ幾何など３次元画像処理技術の基礎について説明すると同時に、画像処理による３次元情報抽出を用いた技術の実例として、視野明瞭化（画像からの物体消去・半透明化）、別視点映像提示、3次元地図生成（SLAMStructurefromMotion）などについて解説します。
　最後に、最新事例紹介や今後の展望について紹介します．

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