田内 康

本研究では，有意義な授業支援を提供することを目的として，以下に述べる3つの機能を備えた新しい授業支援システムを開発する．1)出席登録と着席状況の目視照合を可能とすることで，授業時間全体を通しての学生の着席状況と整合性が高い出席登録機能 2)授業内容に対する学生の関心を高めるために，簡潔かつ注意を引きやすい回答者選出機能 3)受講者の過去の出席位置情報を活用することで，受講者の出席位置の分布を視覚化する出欠履歴一覧機能

本研究では，写真画像から衣服モデルを生成する仮想試着システムを提案する．提案手法では，まず衣服の種類を指定した後，衣服の前面メッシュを構成する頂点座標として衣服領域上の格子点を取得する．次に，取得した格子点座標をもとにドロネー三角形分割を行い，衣服の前面メッシュを生成する．さらに，前面メッシュの情報をもとに，背面メッシュを生成する．輪郭線の接続の有無をもとに両面メッシュを接続し，衣服画像をテクスチャとして貼り付けて衣服モデルを生成する．仮想試着システムでは，深度カメラによって取得した利用者の姿勢を反映した衣服モデルのコーディネート表現が実現される．

先進運転支援システムの普及に伴い，車載カメラを用いた自動車の検出・認識精度の更なる向上が求められている．画像中の自動車の姿勢を推定することができれば，自動車がどの方向に移動し得るかを予測することが可能となり，より安全な先進運転支援システムが実現できる．本研究では，畳み込みニューラルネットワークを用いて自動車の姿勢推定を行う．特に，勾配消失を防ぐ効果のbatch normalizationや過学習を抑制するdropoutをネットワークに組み込むこと，及び，自動車の画像データセットに対して平滑化・鮮鋭化処理を行うことにより学習効率を高め，汎用性の高い姿勢推定を実現する．