情報処理学会 第76回全国大会講演要旨

近年、画像用センサの小型化、低コスト化が進み、様々な場面で使用されるようになった。また、Kinectなど、光学画像に加え、関連する深度情報やアレイマイクの出力など、多様なデータが複合的に取得できるようになった。このような画像に関連する多様なデータを複合的に扱うため、Eigen-Image Decompositionに基づく手法を検討した。
複数の種類の関連データを結合してベクトルとして表し、統計的な処理により抽出した固有画像から各種のデータの復元や高精細化を可能にする手法を検討している。今回は、人物に関して取得したグレイスケール画像、深度情報、手描きによる輪郭などを復元する処理のシミュレーションを行なったので、報告する。