研究室紹介OPAL-RING
髙橋（裕）研究室

一つは写真などから被写体を抜き出すような場合に使える、機械学習を使った画像の領域分割の研究です。通常、撮影時は被写体にフォーカスするため、背景はボケたような画像になります。高橋准教授は、被写体までの距離によってボケの度合いが異なることを利用して被写体を抽出する手法を考案しました。現状でも対象物体の7割程度が正確に抽出できています。また、ボケの状態と奥行きに関係があることから、今後精度がさらに上がれば、奥行き方向の情報なども取得できるかもしれません。

「顔や指紋とは違って、多少遠くから撮影した映像でも認証できるため、利用のハードルは低いだろう」と高橋准教授はいいます。服装の違いや、バッグなど携帯品の有無でも変わらずに高い認識率を誇ります。似たような手法で、人が倒れ込んでいたり、人間同士がけんかしたりしているといった、通常とは異なる人の「異常行動」を検出する研究も進めています。
そのほか、半導体ウエハの不良パターンを識別して検出し、半導体の生産における歩留まり向上につなげたり、視線を認識することによって、視線だけでタブレット端末などを簡単に操作することを目指した「視線インタフェース」を開発したりもしています。

一方、CVの研究では、壁面などに模様が少ない屋内の動画を撮影し、そこから線分を抜き出して床面や壁面などの情報を組み立てて空間を再構成することを試みています。再構成した画像に矢印などを図示すれば、例えば駅の構内や大学の建物内など、全地球測位システム（GPS）の電波が届かない屋内のナビゲーションなどに利用できそうです。また、夜間の運転などで見にくくなる道路の区画線を可視化し、運転を補助する研究などもしています。
さらにAR技術では、現実の世界を撮影した画像にティーポットなどのCG画像を合成するために、光源の方向を推定してこのCG画像に適切な影をつけることができました。高橋准教授によると、「物体の色を再現することに加えて、影をつけることでより現実感が増す」そうです。部屋の隅に置いた人形を画面上で消去するDR技術もかなり精度が向上しています。

このほか、芸術分野では、一つの文字を逆さにすると違う字として読める「アンビグラム」を自動生成したり、「彫紙アート」の制作を支援したりしています。アンビグラムでは、文字の構造を解析し、異なる文字との間に共通する部分を見つけて対応づけを行います。ひらがなの全文字を使うと1081個（文字）のアンビグラムが作れる計算になりますが、そのなかで高橋准教授は、人間が作成可能な組み合わせの約45%であり、人間では作成が困難と思われる組み合わせの26%に相当する、418文字の印象的なアンビグラムを自動生成しています。彫紙アートでは、膨大な作業が必要な設計図の作製を補助することで、その後は制作者に作品作りに没頭してもらうことができるでしょう。このように、高橋准教授は視覚情報を使って多様な分野に応用の可能性を見いだしています。