藤野　秀則
「画像処理を用いた環境の変化にロバストな物体認識手法の開発と評価」

　 　物体認識技術はユビキタスコンピューティングを実現するために必要不可欠な技術である。物体認識技術はこれまで多くの手法が提案されているが、それらの中で画像処理技術を用いた物体認識手法を(1)遠距離の物体を認識できる、(2)位置情報も取得できる、(3)導入コストが安い、という特徴から特に重要な要素技術として注目されている。
　しかし、画像処理を用いた物体認識手法をユビキタスコンピューティングのための要素技術として用いるためには、物体の周囲の明るさや物体とカメラの距離、撮影角度が変化にもロバストに認識できる手法を開発する必要がある。
　そこで本研究では、画像処理を用いた物体認識手法の、（1) マーカを用いた物体認識手法と、(2) 物体の特徴量を用いた認識手法について、これらの環境の変化が起こった場合でもロバストに認識できる手法の考案を行う。

論文はこちら→ fujino.pdf