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研究会 発表日時 開催地 タイトル・著者 抄録 資料番号
NC, MBE
(併催)
2023-03-14
14:45
東京 電気通信大学
(ハイブリッド開催,主:現地開催,副:オンライン開催)
深度画像を用いた精密なロボットハンド制御のための把持対象物の特徴抽出
片山 哲松田 基福村直博豊橋技科大NC2022-105
近年では,人をサポートするロボット開発が進められている.生活空間で把持動作を行う多指ロボットハンド制御は予め用意した数パ... [more] NC2022-105
pp.78-83
EMM 2023-03-02
13:00
長崎 福江文化会館
(ハイブリッド開催,主:現地開催,副:オンライン開催)
[ポスター講演]深度画像での床面推定を利用した人流計測精度改善
永利拓也新見道治九工大EMM2022-74
空間内の人物数や動線を調べる人流計測は,避難険路や商品,店舗の陳列などを検討する際の有益な判断材料となる.
しかし,既... [more]
EMM2022-74
pp.38-43
MICT 2019-01-11
14:25
東京 明治大学 駿河台キャンパス [招待講演]深度画像を用いた嚥下機能評価とリハビリ支援
杉本千佳横浜国大MICT2018-62
超高齢化が進む中、飲み込む動作に障害が起きる嚥下障害を持つ高齢者の増加が懸念される。嚥下障害が起こる原因として、「加齢」... [more] MICT2018-62
p.17
SIS 2018-12-06
14:10
山口 萩市民館 室内環境におけるToFカメラを用いた水深の多点同時測定に関する検討
片岡駿之介古賀崇了徳山高専SIS2018-24
本研究では,室内環境におけるインタラクティブアートへの応用を目的とした水深の多点同時測定手法を提案する.一般的に,水深測... [more] SIS2018-24
pp.17-20
WIT, SP, ASJ-H, PRMU
(共催)
2015-06-19
15:15
新潟 新潟大学駅南キャンパス「ときめいと」 推定結果の信頼性に基づく選択的人体姿勢追跡法
金子直史吉田武史青学大)・斉藤友彦早大)・鷲見和彦青学大PRMU2015-65 SP2015-34 WIT2015-34
深度情報を入力とした姿勢推定法は近年様々な手法が提案され,主として機械学習を用いた手法のほか,特徴点追跡やICPアルゴリ... [more] PRMU2015-65 SP2015-34 WIT2015-34
pp.191-194
WIT 2014-12-11
15:20
東京 産業技術総合研究所 臨海副都心センター 深度画像センサを用いた拮抗体操支援システム
鎌田和樹渋沢 進茨城大WIT2014-66
現在,日本は超高齢社会であり,徹底した介護予防への取り組みが求められている.介護予防とは要介護状態の発生・悪化を防ぐこと... [more] WIT2014-66
pp.75-80
SIS 2013-03-07
16:00
静岡 クリエート浜松 深度情報を用いたエッジ保存平滑化の画像リサイジングへの応用
古賀崇了徳山高専)・末竹規哲山口大SIS2012-58
近年,スマートフォンなどの携帯電話端末やタブレット型の情報端末などの小型のディスプレイ上で,画像中の主体となる物体を適切... [more] SIS2012-58
pp.71-74
PRMU, MVE
(共催)
IPSJ-CVIM
(併催) [詳細]
2013-01-24
14:45
京都 京都大学 深度を用いた能動対象追跡
島田喜明和田俊和和歌山大PRMU2012-117 MVE2012-82
本報告では,Kinectによって得られる深度画像のみを用いて,首振りによる対象の能動追跡を行うシステムおよび方法について... [more] PRMU2012-117 MVE2012-82
pp.299-304
NC, IPSJ-BIO
(連催)
2012-06-28
13:00
沖縄 沖縄科学技術大学院大学 Virtual Fitting Roomに向けた実画像・深度画像を用いた衣服の特性推定
松葉有香船谷浩之中村彰宏池田和司奈良先端大NC2012-7
Virtual Fitting Room (VFR) は,あらかじめ入力した衣服の情報とユーザーの身体データを用い, あ... [more] NC2012-7
pp.37-41
PRMU, MVE
(共催)
CQ, IPSJ-CVIM
(連催) ※学会内は併催 [詳細]
2012-01-19
16:05
大阪 大阪電気通信大学 寝屋川駅前キャンパス シーンの色情報と深度情報の統合による自動物体セグメンテーション
米谷 竜NTT/京大)・木村昭悟坂野 鋭NTT)・福地 賢北陸先端大PRMU2011-158 MVE2011-67
画像中から所望の物体領域を切り出す物体セグメンテーション問題に対して,画像の色情報と深度情報を統合して用いる手法を提案す... [more] PRMU2011-158 MVE2011-67
pp.103-108
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