1口(1社3名まで受講可能)でのお申込は、

 受講料 1口(1社3名まで受講可能)でのお申込みは、受講料5 が格安となります。

     
 カメラを用いた
 自己位置推定・マッピングのための
 コンピュータビジョン技術


  ~オフライン型structure from motionから
                       オンライン型visual SLAMまで~




 S190524N

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★本セミナーは、定員満了につき、お申し込みを締め切りました。


開催日時:2019年5月24日(金) 10:30-16:30
 (10:00受付開始)

会  オームビル(東京都千代田区神田錦町3‐1)
                     【地下鉄】
                        メトロ東西線『竹橋駅』徒歩3分
                        都営三田線・新宿線・メトロ半蔵門線『神保町駅』徒歩7分
                        都営新宿線・メトロ千代田線『小川町駅』徒歩7分
                        メトロ丸ノ内線『淡路町駅』徒歩8分
                     【JR】
                        中央線・山手線・京浜東北線『神田駅』徒歩10分
                        中央線・総武線『御茶ノ水駅』徒歩11分

受 講 料:1人様受講の場合 47,000円[税別] / 1名

     1口でお申込の場合 59,000円[税別] / 1口(3名まで受講可能)

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 講 師


 内山 英昭 氏    九州大学 附属図書館 准教授


            < 略 歴 >
               2006年3月 慶應義塾大学 理工学部 情報工学科 卒業
               2007年9月 慶應義塾大学大学院 開放環境科学専攻 修士課程 修了
               2010年9月 慶應義塾大学大学院 開放環境科学専攻 博士課程 修了
               2010年10月-2012年6月 フランス国立情報学自動制御研究所 博士研究員
               2012年7月-2014年3月 株式会社 東芝 研究開発センター
               2014年4月 九州大学 大学院システム情報科学研究院 助教
               2018年4月 現職

               拡張現実感のためのコンピュータビジョン技術の研究に従事.2012年より3年間,拡張現実感に関する
               国際会議International Symposium on Mixed and Augmented Reality(ISMAR)の論文選定委員を歴
               任.2015年のISMAR及び2016年のVR学会で開催されたvisual SLAMの性能を競うトラッキングコンペ
               ティションを運営.visual SLAMのオープンソースのライブラリであるATAM(Abecedary Tracking and
               Mapping)を開発[1].拡張現実感に用いられる位置合わせ技術に関する本[2]や解説論文[3]を執筆.

                  [1] https://github.com/CVfAR/ATAM
                  [2] AR(拡張現実)技術の基礎・発展・実践 (設計技術シリーズ),科学情報出版(第一章担当)
                  [3] E.Marchand, H.Uchiyama and F. Spindler, “Pose Estimation for Augmented Reality:
                    A Hands-On Survey,” IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics,
                    vol.22, pp.2633-2651, 2016.



 講義項目

     カメラを用いた自己位置推定は,ドローン,ロボットや自動車の自動走行からスマートフォン向けAR/VRにいたるまで多岐に
   わたるアプリケーションで用いられつつある技術です.さらに,写真測量などの3次元計測(マッピング)とは表裏一体の関係に
   あります.その背景にある技術は,カメラ幾何・画像処理に基づくコンピュータビジョンです.他のセンサと比べ,センチ単位の位
   置・方向推定,高フレームレートな推定,さらには空間認識と組み合わせた高度な制御を実現できることが特徴です.
    本セミナーでは,コンピュータビジョンの初学者から包括的に学びなおしたい方,上記技術に従事することになった方など対
   象に,3次元的な自己位置推定・マッピング処理を対象としたコンピュータビジョン技術を初歩から概説します.カメラの投影
   モデルや特徴点トラッキングなどの基礎技術から,古くから研究がなされてきたオフライン型structure from motion(SfM),
   Hololens,ARCore,ARKitなどにも用いられるオンライン型visual SLAMの枠組みに至るまでを理解できることを目的とします.
   コンピュータビジョン技術を実運用する場合,動作が不安定であり,また,期待した精度が出ないといった問題に直面するこ
   とが多いと思います.そこで,上記技術の長所や短所,カメラのみでは解決できない問題点などを説明し,実務への導入可
   能性を適切に検討できる知識が得られることを目指します.最後に,最新の技術動向に基づいた今後の展望についても紹
   介いたします.

    1. カメラを用いた自己位置推定・マッピングとは
    2. カメラ幾何
    3. 3次元計測
    4. 特徴点マッチング
    5. structure from motion
    6. visual SLAM
    7. カメラと他センサとのフュージョン
    8. 最新の技術動向と今後の展望




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