日中であれば太陽，また夜間であれば照明により，地面に投影された対象人物の全身の影を“影生体情報”と定義し，影生体情報を用いた個人認証手法を世界で初めて提案しました．より広範囲の監視システムの構築を目的として，建造物の屋上や低高度飛行船などに設置されたカメラ画像を用いる場合，生体情報の取得に必要な対象人物の領域は上方からでは十分に撮影されませんが，影生体情報を用いることで，この問題の解決を図りました．

影生体認証についての簡単な紹介ムービー(72秒)はこちら NEW

影生体情報の応用として，赤外線ライトを用いた歩容認証システムを構築しました．歩容による個人識別手法では，一般に複数視点からの歩行画像を用いた場合，単一視点からの歩行画像を用いた場合と比較して，より高い識別率で個人識別が可能です．しかし複数台のカメラを用いた場合，カメラ設置の手間や計算コストが高くなるため，多くの従来手法では単一カメラが用いられてきました．これに対して提案手法では，複数台の赤外線ライトと単一カメラを天井に配置し，赤外線ライトにより複数方向へ投影された歩行者の影を単一カメラで撮影します．ここで，地面に投影された歩行者の影は，光源を視点とした仮想カメラから撮影された画像と見なせるため，単一カメラを用いた場合でも高い識別率での個人識別が可能となります．

歩行画像列を用いた個人識別手法では，認識対象の人物像にデータベース作成時と異なる着衣や持ち物が存在した場合，一般に対象人物の見えが変化するために識別率が低下します．この問題に対して本研究では，着衣の変化や鞄などの持ち物により対象人物の見えが変化する場合でも，見えの変化を予め学習することなく，頑強な個人識別を実現する歩容による個人識別手法を提案しました．

準備中

これまでの一人称視点映像と異なり，人に代わり動物の視線に着目し，動物にカメラを装着して得られる動物視点の映像を用いた動作認識手法を提案しました．動物視点映像からの動作認識が実現できれば，動物の行動意図の自動理解による野生動物の生態調査や，ペットの安全を確保するためのモニタリングシステムなどへの応用が可能となると考えられます．これまでに，４頭の犬に対してGoProカメラを装着して10種類の動作の映像を収集し，動作認証実験を行いました．

低高度飛翔体（クアドコプター）により撮影された航空画像より，移動する人物の検出・追跡を行う手法を提案しました．撮影画像中では人物領域は幅10pixel以下と低解像度であるため，従来の人物検出手法で用いられていた見えの情報では，頑強に人物検出を行うことは困難です．そこで，人物の見え情報ではなく，物体追跡軌跡を用いた人物検出手法を提案し，その有効性を確認しました．

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移動体追跡や3次元幾何モデリングで用いられるLevel Set Methodは，曲面の分裂や結合など位相変化への対応が容易であるという，Snakesなどの従来の動的輪郭モデルと比較して優れた特徴を持ちます．しかし，この手法は初期化や更新時の計算コストが高く，リアルタイム性が要求されるアプリケーションには不向きであると考えられてきました．これに対し，高速で安定なLevel Set Methodの実現方法としてFast Level Set Methodを提案しました．
また，その応用アプリケーションとして， カメラを疎に配置した環境において，シーン内に複数存在する対象物体の任意視点画像を実時間で生成するための，複数対象物体の3次元形状の高速な復元手法の開発を行いました．これを実現するために，Fast Level Set Methodを複数距離画像に適用し，対象物体の3次元形状を高速に復元するシステムを提案しました．本システムでは，シーン内に複数物体が存在し，物体間に相互オクルージョン領域が発生する場合でも，それぞれの物体概形の復元，追跡を行うことができます．

上述したFast Level Set Methodを用いた3次元形状復元システムを拡張して，8台の計算機からなるPCクラスタへ実装し，Fast Level Set Methodの並列計算により高速な形状復元を実現するシステムを開発しました．動的に変化する対象物体の位置・形状によらず対象物体の３次元形状を高速に復元するために，復元した対象物体の3次元形状情報と対象物体の移動方向情報を用いた，並列Fast Level Set Method処理のための計算負荷の最適化手法を提案しました．