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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2025-08-05 13:00 Python-OpenCVを用いた動画トラッキング演習の提案 ○福井 大・野上保之・石原信也（岡山大）  IT2025-19 |
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| 抄録 | （和） | 近年，画像・映像処理における物体検出技術は学習済みモデルを用いた手法が主流であるが，マイクロコントローラユニット（MCU）のような計算資源およびメモリに制約のある環境での実装は決して現実的ではない．軽量かつ即時性の高い処理および電力効率が求められる場面においては，リソースの限られた環境下で動作可能な物体検出技術の重要性が高い． また，本学のリカレント教育における，画像・映像処理演習は主に顔認証など特定の分野に留まっており，汎用的で応用を扱う教材は十分に整備されていない．そこで，本報告ではMCU上での応用を意識した，特徴点抽出およびマッチングによる物体検出・追跡の基本的な実装を行う演習を設計する． 物体検出・追跡を仕様から直接実装する上で，学習者は仕様から「何を」そして，「どのように」実装すべきか考える必要がある．そこで，QAEx（Quality Assurance Programming Exercise）形式の枠組みとして，学習者があらかじめ「作るべき機能の仕様」として配布されるテストコードから物体検出・追跡のソースコードを完成させる演習形式で行う．これにより，学習者は何を実装すべきかを考えることなく，「どう実装するか」という本質的な部分に集中することができる． |
| （英） | Although object detection techniques using pre-trained models are now commonplace in image and video processing, implementing them on resource-constrained devices such as microcontroller units (MCUs) is often impractical. Object detection technologies that can operate in such limited environments remain important for applications where lightweight, real-time processing and power efficiency are required.As part of a continuing professional development programme at our university, we deliver image and video processing exercises targeting small-scale hardware. However, the current exercises using OpenCV often focus on specific areas such as face recognition, and there is a lack of educational materials for more advanced applications.This paper therefore proposes a practical exercise in object tracking, designed with MCU-based applications in mind. The exercise involves the basic implementation of object tracking through feature point extraction and matching. Furthermore, we adopt the Quality Assurance Programming Exercise (QAEx) format. In this format, the provided test code serves as a 'specification for the functions to be built'. This helps to address the two challenges that novice learners typically encounter: interpreting specifications and implementing the code. Consequently, learners can concentrate on the most important part of the task: implementing the solution. | |
| キーワード | （和） | 画像処理 / 物体追跡 / 特徴点抽出 / / / / / |
| （英） | Image Processing / Object Tracking / Feature Extraction / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 145, IT2025-19, pp. 1-6, 2025年8月. | |
| 資料番号 | IT2025-19 | |
| 発行日 | 2025-07-29 (IT) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | IT2025-19 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IT |
| 開催期間 | 2025-08-05 - 2025-08-06 |
| 開催地（和） | 東京工業高等専門学校 |
| 開催地（英） | Tokyo Kosen |
| テーマ（和） | フレッシュマンセッション，一般 |
| テーマ（英） | Freshman session, General |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IT |
| 会議コード | 2025-08-IT |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | Python-OpenCVを用いた動画トラッキング演習の提案 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A proposal for a video tracking exercise using Python and OpenCV |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 画像処理 / Image Processing |
| キーワード(2)（和/英） | 物体追跡 / Object Tracking |
| キーワード(3)（和/英） | 特徴点抽出 / Feature Extraction |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 福井 大 / Hiro Fukui / フクイ ヒロ |
| 第1著者 所属（和/英） | 岡山大学 (略称： 岡山大) Okayama University (略称： Okayama Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 野上 保之 / Yasuyuki Nogami / ノガミ ヤスユキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 岡山大学 (略称： 岡山大) Okayama University (略称： Okayama Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 石原 信也 / Nobuya Ishihara / イシハラ ノブヤ |
| 第3著者 所属（和/英） | 岡山大学 (略称： 岡山大) Okayama University (略称： Okayama Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2025-08-05 13:00:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | IT |
| 資料番号 | IT2025-19 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.145 |
| ページ範囲 | pp.1-6 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2025-07-29 (IT) |
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