研究者業績
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大澤 範高

オオサワ ノリタカ  (Noritaka Osawa)

基本情報

所属
千葉大学 大学院情報学研究院 教授
学位
理学博士(東京大学)
理学修士(東京大学)
J-GLOBAL ID
200901034686552918
researchmap会員ID
1000161923

研究キーワード

 4

研究分野

 3

経歴

 8
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学歴

 4

論文

 116
  • 大植悠斗, 梅澤猛, 大澤範高
    電子情報通信学会論文誌 B(Web) J106-B(3) 2023年  査読有り
  • 上妻 拓也, 梅澤 猛, 大澤 範高
    情報処理学会論文誌 62(6) 1358-1367 2021年6月15日  査読有り
    視覚の補完機能であるアモーダル補完を応用し，人間には負担が大きすぎず，自動文字認識には攻撃コストが増加し難度が高いCAPTCHA（Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart）を生成する手法を提案し，評価を行った．提案手法では背景色の図形によって文字の一部を欠けさせた欠損画像と，欠損画像上の欠けた部分を覆い隠すことができる図形を透明背景に描画したマスク画像の2枚を提示する．欠損部にマスクがかかるように2枚の画像を重ね合わせると，アモーダル補完の効果により人間にとっては容易に文字認識ができる．画像の重ね合わせ操作は，ボットが攻撃に必要とするコストを増大させると期待できるが，欠損画像のみから文字認識されると効果がない．そこで，3種類の認識困難化手法を組み合わせた欠損画像を生成し，畳み込みニューラルネットワークによる自動文字認識率を評価した．反転ノイズ重畳と文字幅・間隔不均一化の組合せが最も効果があり，正解率を認識困難化手法を使わない場合の0.946から0.788に低減可能であることを示した．また，被験者による文字列読み取り実験によって，提案したCAPTCHAに対する正解率と解答時間および操作に対する主観的な負荷について調査した．画像の重ね合わせを適切に行うことで，アモーダル補完の効果によって文字の認識が容易になることを確認し，画像の重ね合わせ操作に対する負担感軽減が必要であることも明らかにした．
  • Zheng Zhao, Takeshi Umezawa, Noritaka Osawa
    Lecture Notes in Computer Science 259-271 2021年  査読有り
  • Yuto Sekiya, Takeshi Umezawa, Noritaka Osawa
    Lecture Notes in Computer Science 109-122 2021年  査読有り
  • 清水目拓馬, 梅澤猛, 大澤範高
    電子情報通信学会論文誌 D(Web) J104-D(4) 388-396 2021年  査読有り
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MISC

 159
  • 阿部竜弥, 梅澤猛, 大澤範高
    電子情報通信学会技術研究報告(Web) 123(358(PRMU2023 39-50)) 2024年  
  • 中野, 春樹, 梅澤, 猛, 大澤, 範高
    第85回全国大会講演論文集 2023(1) 263-264 2023年2月16日  
    ドローンの屋内自律飛行において，ARマーカを用いた着地点指示は，単眼カメラによる相対位置測位と識別が容易である一方，遠距離の場合にはマーカの要求サイズが大きくなるという問題がある．本研究では，スマートフォン等の携行性に優れたディスプレイ搭載小型端末を用い，表示する図形の色を時間変化させてマーカとした．本稿では、色偏移変調を利用したマーカを単眼RGBカメラで撮影した映像から，マーカの検出・識別を行う手法について、検討および評価した結果を報告する．
  • 河, 竜星, 梅澤, 猛, 大澤, 範高
    第85回全国大会講演論文集 2023(1) 63-64 2023年2月16日  
    天井設置カメラを用いた人物再同定には真上からの画像から得られる色相ヒストグラムが用いられる．しかし，服装の変化や髪色の変化に対応できず日をまたぐような大きな時間差がある場合には再同定を行うことが困難である．本研究では，天井カメラにより撮影された人の歩行映像から特徴点の位置推定を行い，それらの時系列データを用いて人物の再同定を行う．俯瞰視点の動画から得られる情報を用いた人物検出および再同定を評価・検証することで，俯瞰視点の制限された動画による人物の再同定に有効な特徴量を検討する．
  • 滝口魁人, 梅澤猛, 大澤範高
    情報科学技術フォーラム講演論文集 22nd 2023年  
  • 阿部, 竜弥, 梅澤, 猛, 大澤, 範高
    第84回全国大会講演論文集 2022(1) 115-116 2022年2月17日  
    仮想現実環境において指先を使って操作を行う場合，手の画像から指先位置を取得する方法には，セルフオクルージョン下における位置推定が困難であるという課題がある．本研究では，深層学習を用いてセルフオクルージョンが含まれた手背画像から3次元指先位置を推定する．深層学習による推定精度を高めるためには大量のデータが必要であり，データ収集効率を高めるために複数台のカメラで同時撮影を行う．また，高精度に推定できるDenseNetなどの密結合畳み込みネットワークを基に推定モデルを構築する．これまでの研究で用いられた推定モデルと比較を行い，評価する．
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書籍等出版物

 1

講演・口頭発表等

 71
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所属学協会

 4

Works(作品等)

 3

共同研究・競争的資金等の研究課題

 27

産業財産権

 1
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