デザインテクノロジーの最前線 - 桐山孝司

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2008.06.10画像認識の進歩と拡張現実

ここ数年、カメラの画像から情報を取り出す画像認識技術の実用化が進んでいる。 ご存じのようにすでに顔認識技術はチップ化されてコンパクトカメラにも組み込まれている。 このようなカメラを使ってみると顔認識が非常に高速で、カメラを動かしても十分なスピードで顔の認識エリアが追従するのに驚く。 これは顔画像を事前に学習させたときに、特徴的なデータをうまく取り出しているためである。 実は顔認識アルゴリズムは顔の細かい造作の一つ一つを分析しているわけではないので、人間の顔の認識のしかたとは異なっている。 その代わりに画像を全体的に見たときの顔らしさを少数のパラメータでとらえることによって、実用的な速度でのマッチングをしている。

また顔だけでなく、複雑な細部のある人物などと、比較的単調な背景の部分とを区別する技術も開発されている。この区別ができると、 たとえばレイアウトの都合で写真の横幅を小さくしたいときに、全体を縮小するのではなく、 背景を一部削除して左右を詰めるような芸当ができる。実際にこの方法で幅を変えた写真を見ても、 人物などの縦横比は変わらないので不自然さがない。これも顔認識と同様に、画像に映っているものを完全にわかっているわけではないが、 その代わり実用的に十分な精度でパターンを取り出すことに特化して成功しているといえる。

現在実用化されている画像認識は静止画像が主であるが、その先には動画の認識も確実に開発されつつある。 たとえばオムロン社のOKAO Visionシステムでは、複数の顔を同時に認識するだけでなく、 それぞれの顔がどれだけ笑っているかという笑顔度も数値化している。 笑うとすぐ相手もそれに反応するというフィードバックは人間にとって非常に自然であり、 ビデオ映像からリアルタイムに笑顔度を検出できる利点は大きい。先日実際にデモを見せていただいたときに、 その場にいた人々も自分の表情でやってみようとカメラの前に笑顔で立って確かめていたのが印象的だった。

さらに2次元の動画から3次元情報を抽出する技術も進歩している。これまでも、 形がわかっている対象物を基準にしてカメラの3次元的な位置と姿勢を割り出す方法はあった。 しかしまったく新しい場所を映しているビデオカメラの映像から姿勢を判断するには、 新たに手がかりとなる特徴点をシーン内に見つける必要がある。 そして確実にカメラの視野内に特徴点があるようにして精度も上げるためには多くの特徴点を相手にしなければならず、 これまでは速度がネックになっていた。ところが最近オックスフォード大学から発表された研究では、 主に対象物は止まっているという条件はあるものの、 携帯やハンディカムなどカメラ側の動きが激しいビデオをリアルタイムで分析してカメラの位置や向きを割り出すことに成功している。 するとたとえば下のYouTubeの映像にあるように、 カメラの位置と姿勢の情報を使って画像の中の正しい位置にキャラクターを入れ込んだりできるようになる。

このように今、我々の周囲の様子をカメラから取り込んでコンピュータで分析し、 そこから情報を取り出したり付加情報をつけて表示することが、画像認識技術の進歩によって自在にできるようになりつつある。 従来はユーザインタフェースといえばコンピュータの画面を見るためのウィンドウであったものが、 現実の世界をリアルタイムで見ながらそこに付加情報を乗せることができるようになっている。 このような現実に付加情報を乗せて表示する技術は拡張現実(augmented reality)と呼ばれており、 完全にコンピュータで生成した映像を見るバーチャルリアリティとは一線を引いて区別されている。

Augmented realityにかかわる諸技術はまだ実験段階のものが多いが、 すでに現実となりつつあるユビキタスコンピューティングのインタフェースとしても必要性が認識されている。何よりも、 リアルタイムでユーザの周りの環境で起こっていることを見て反応するというシステムの考え方は、 これからのユーザインタフェースの作り方に大きく影響していくだろう。新しいユーザエクスペリエンスのもたらしかたを考えつつ、 その前提となる画像処理などの技術的な進歩に注目しておきたい。

 

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写真:映像からカメラの姿勢を判断し、机が正しく水平になる向きにダース・ベーダーのキャラクターを動き回らせている。

Parallel Tracking and Mapping for Small AR Worspaces
http://www.youtube.com/watch?v=F3s3M0mokNc