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ポスター発表

+ 日時： 9月10日(火) 16:30-19:00 ポスター&企業セッション1
+ タイトル： サーマルカメラを用いた外乱光の影響に頑健なリアルタイム姿勢推定
+ 発表者： 進藤 羽流 (千葉大学), 舩冨 卓哉 (奈良先端科学技術大学院大学), 前島 謙宣 (OLM Digital/IMAGICA GROUP), 品川 政太朗 (奈良先端科学技術大学院大学), 向川 康博 (奈良先端科学技術大学院大学), 久保 尋之 (千葉大学)

【概要】 本研究では，サーマルカメラを用いた外乱光の影響に頑健なリアルタイム姿勢推定手法を提案する．遠赤外線を検出するサーマルカメラは可視光域の外乱光に頑健である一方，不均一性補正(Non-Uniformity Correction; NUC)により撮影が一時停止するため、リアルタイムでの利用に不適である．そこで，本手法はサーマルカメラを用いて推定したNUC以前の人物の情報からNUC実行中の人物領域を予測する．予測領域を姿勢推定の対象とすることで，人物がいない位置での誤推定を防ぎ，外乱光の影響に頑健な姿勢推定を継続して行う．人物付近に映像が投影されている動画を用いて実験を行い、外乱光への頑健性を示す．

ポスター発表

+ 日時： 9月10日(火) 16:30-19:00 ポスター&企業セッション1
+ タイトル： 少数の参照画を用いたアニメ線画の自動彩色
+ 発表者： 高野 悠 (早稲田大学), 前島 謙宣 (オー・エル・エム・デジタル, IMAGICA GROUP), 山口 周悟 (早稲田大学), 森島 繁生 (早稲田大学)

【概要】 本研究では参照画を用いてアニメ線画の自動彩色をする。既存研究では、シーンの一部のフレームを手作業で彩色し，それを参照画として残りの線画の自動彩色を行う．既存研究の一つであるパッチベース学習は動きの大きいフレームやオクルージョンに比較的強いが，目などの細部の彩色に弱い．一方、別の手法であるインクルージョンマッチングは細部の彩色に強いが，線画に対するオプティカルフローを使用しているため，動きの大きいフレームやオクルージョンに弱い．よって本研究ではインクルージョンマッチングをベースとして，フローの代わりにパッチベース学習を使うことで動きの大きいフレーム・オクルージョン・細部に強い自動彩色を目指す．