論 文
ランダムパターン背景を用いた視体積交差法のためのシルエット
欠損修復
豊浦 正広Ý

   

飯山 将晃ÝÝ

  

角所

考ÝÝ

美濃 導彦ÝÝ          
Ý ÝÝ      ÝÝÝÝ

あらまし 視体積交差法は，複数のカメラで得られるシルエットから対象物体の形状を復元する手法である．
視体積交差法では，物体色と背景色が近い場合にシルエットが大きく欠損し，その結果，復元形状も欠損するという問題点がある．そこで本研究では，ランダムパターン背景を用い，物体色に依らず一定以上の割合で正しくシルエットを抽出できるようにすることを提案する．さらに，この処理によって残るシルエット欠損について，
複数のカメラが同じ物体を観測していることを利用して，物体色を推定し，これと背景色を比較して修復することで，さらに欠損を少なくする．実験では，シルエットを手動で抽出したときの復元形状と提案手法で得られる復元形状との比較を行い，提案手法によりシルエット欠損が修復され，その結果，復元形状も同時に修復されることを確認する．
キーワード 視体積交差法，シルエット欠損修復，物体色推定，ランダムパターン背景．

る   ．

はじめに

しかし逆に，視体積交差法ではシルエット形状のみ

視体積交差法  は，複数のカメラで形状復元の対に基づいて形状復元を行うために，シルエット抽出の象となる物体を観測して，画像上での物体存在領域を際に欠損が起こると，復元形状にも欠損が起こってし表すシルエットから，物体形状を復元する手法である．

まうという問題がある．一般にシルエット抽出は，物

視体積交差法は，形状復元にシルエットのみを用いる

体を観測したときの画像と背景画像とを比較して，各ので，対象物体の色や表面特性の影響を受けにくい汎画素ごとの差分を求めることで行う．このときの差分用的な形状復元手法である．物体表面がテクスチャにが大きな画素の集合がシルエットである．シルエット

乏しい物体やレーザを吸収する物体など，ステレオ視

は物体色が背景色と近い場合に大きく欠損する．たとやレーザレンジファインダを用いた形状復元手法では

えば，クロマキーなどで用いられる青色単一色背景を復元が困難であるような物体に対しても，視体積交差

設定した環境では，物体の中にたまたま青色の部分が法ではシルエットの抽出さえ可能であれば形状復元が含まれる場合に，その部分のシルエットは大きく欠損可能である．また，レーザ光の走査などを用いたステする．この結果，復元形状にも欠損が起こり，復元精レオ視による形状復元手法と比べて観測時間が大変

度は低くなる．近年，電子博物館や電子教材のための短く，運動物体の形状復元を行う際などにも有用であコンテンツ作成には多くの労力がかけられてきていることから，様々な物体をその色に依らずに形状復元で

Ý 京都大学大学院情報学研究科，京都市

                !ÝÝ 京都大学学術情報メディアセンター，京都市" #  # !$  %              !電子情報通信学会論文誌

きることは，身近にある様々な物体の三次元形状を手軽に電子化し，コンテンツ作成の労力を減らす上で重要な課題であるといえる．
従来，このような物体色に依らないシルエット抽出のための手法として，背景色を切り替えて撮影する手        年  月

電子情報通信学会論文誌

 



法が提案されている  ．これらの手法では，二つの異なる単一色背景を用意し，それぞれの背景の下で得られるシルエットを統合することで欠損のないシルエットを得ることを実現している．しかし，この手法
では物体を固定した状態で背景を切り替える必要があ
るため，前述のような観測時間が大変短いという視体積交差法の特長が失われてしまう．
また，異なる二色がストライプ状に配置されている
背景を用いてシルエット抽出を行う手法も提案されている ．この手法では，観測画像中のストライプ境界

図



付近で二色の混合色が観測されることを利用する．混

視体積交差法  



合色が成す直線が観測されない領域をシルエットとして抽出することによって，背景と同じ色を含む物体に体をまとめる．

対してもシルエット抽出を行うことができる．混合色

のなす直線の断点が物体領域の境界付近で観測される

視体積交差法とシルエット欠損の影響ので，この断点を結んでシルエットを抽出する．しか視体積交差法では，複数台のカメラで対象となる物

し，この手法では対象物体の境界線が複雑なものであ

体を観測する．ただし，物体はすべてのカメラの観測る場合に正しくシルエットを抽出することができない．

範囲内に収まるものとする．以下ではまずカメラ台数

上述のような従来研究に対して，本稿ではランダム

をとして，視体積交差法の原理を簡単に述べる．

実時間観測でシルエットを抽出することを提案する．

 番目のカメラ     の観測範囲に物体  が存在するとき，物体  は  の画像上に投影され，その投影像が  の画像上のシルエット 

ここでランダムパターンとは，別々の色を持つ多数のとして得られる．

パターンの背景を用いることにより，対象物体の形状の複雑さに依らず，物体色が背景色を含む場合でも，

ず常にある一定以上の物体投影領域をシルエットとし における物体  の が得られたとき， は  のレンズ
中心を端点とし， 上の任意の点を通る半直線の集て抽出できるようになる．さらに，ランダムパターン

合からなる錐体状の開空間に内接して存在することが小領域がランダムに配置されたパターンのことである．
ランダムパターン背景を用いることで，物体色に依ら背景を設置した環境下での視体積交差法では，物体の各部分に対して異なるカメラから見た背景部分の色が高確率で異なることが期待できることを利用して，あるカメラについて背景色がたまたま物体と同じような色となってしまった場合に，シルエットの欠損が起このことから，逆にカメラシルエット

 における 視錐体と呼び， で表す．これは  の画像から得られる
物体  の 次元形状に関する情報に相当する．このとき視錐体   &    について，式のような積領域  を考え， 視体積 と呼ぶ 図 ．
わかる．この開空間をカメラ

こったことを検出し，これを修復することができる．
以上のようにランダムパターン背景とシルエット欠

損修復手法とを組み合わせて用いることにより，物体色に依らず欠損の少ないシルエットを得ることができ，


'







その結果，シルエット欠損の影響が少ない復元形状を

この  を求めることで各カメラから得られる物体得ることができる．

の  次元形状に関する情報を統合することができる．

以下， 節ではまず視体積交差法の原理とシルエッ

本研究では，この視体積

 の表現にボクセルモデ

ト欠損が復元形状に与える影響について整理する．次ルを用いる．ボクセルモデルでは， 次元空間をボクに ， 節ではそれぞれ上述のようなランダムパター

セルと呼ばれる微小領域で分割し，各ボクセルが視体

ン背景によるシルエット抽出とシルエット欠損修復の積ための具体的な手法を提案する．さらに  節では実環
境での実験による提案手法の有効性を示し， 節で全 に含まれるか否かを二値で表現する．
 が持つ特徴と上のような手法で得られる視体積
して次の  つが挙げられる．

論文／ランダムパターン背景を用いた視体積交差法のためのシルエット欠損修復

 は視体積  に常に内接する



対象物体



カメラ台数

が増加すればするほど視体積

 の体積は減少する

これらの特徴より，カメラ台数
ど視体積
視体積

が多ければ多いほ に含まれる物体領域以外の領域が減少し，

 は物体形状に近づくといえる．つまり，復元

形状の再現性を向上させるためにはカメラ台数を増やせばよい．
しかしこのとき，物体色が背景色と近いことなどによりシルエットに欠損が生じると，視錐体も欠損し

図  ランダムパターン背景
      てしまう．視体積はそれぞれのカメラで得られるシルエットから計算される視錐体の積領域として求められるために， 台のカメラのシルエット欠損による影響

トが正しく抽出されるようになる．

は，視錐体の積領域である視体積にまで及び，結局，

図  は単色物体の物体色として様々な色を考えたと各カメラで生じる欠損はそのまま視体積の欠損としてきに，どの程度の割合のシルエット欠損が生じ得るか蓄積することとなる．つまり，視体積交差法ではカメを模式的に表したものである．横軸は物体色を，縦軸

ラ台数を増やせば増やすほど，原理的には真の物体領はシルエット欠損率をそれぞれ示している．単一色背域以外の余分な領域が減少し，視体積の再現性は向上

景を設置した環境下では，図  中の実線  で示すよするはずであるが，実際にはシルエット欠損が生じる

うに，背景色と異なる色の物体に対してはシルエット領域が増えるために視体積が欠損し，復元形状の再現を正しく抽出することができ，欠損の割合はほぼ  と性がかえって悪くなることも多いといえる．

なるが，物体色と背景色との差が背景差分に用いる閾

ランダムパターン背景の利用  物体色に依らないシルエット抽出
視体積交差法において，上のようなシルエット欠損が起こらないようにするには，背景色をなるべく物体

値 図中の  以下になると，シルエット欠損が物体全体にまで飛躍的に増加し，欠損の割合はほぼ  になる．これに対して，ランダムパターン背景を設置した環境下では，粗い点線  で示すように，物体色に依らずほぼ一定の割合 図中の & でシルエットが正し
く抽出されることになる．

と違う色にすることが望ましいが，物体色が未知であ

さらに，物体に含まれる色が複数である場合，単一る場合，同一の背景色によってこれを実現することは色背景を設定した環境下では，このようなシルエット

不可能である．その一方，物体によって背景色を変え

欠損率のピークが物体に含まれる色ごとに現れることることも，コストや手間の点で望ましくない．そこでになる．一方，ランダムパターン背景を設置した環境

本研究では，同一の背景を利用しつつ，物体の色に依下では，その場合でも引き続き，一定以上の割合でシらずシルエット欠損を常に少数の割合以下に抑えるとルエットが正しく抽出される．次節では，このようなともに，その欠損を修復するというアプローチを考

ランダムパターン背景を用いたシルエット抽出を行う

える．

ときの欠損率の大きさについて，より詳細に検討する．

従来のように単一色背景を設置した環境下でシルエットを抽出する手法では，背景色と同一色が物体に  ランダムパターン背景を用いたシルエット
抽出精度

含まれる場合にシルエットをほとんど抽出することが背景差分を求めるための色空間には様々なものがあできない．これに対して本研究では図  のように別々るが，以降では，その色空間の具体例として，

の色を持つ小領域がランダムに配置された画像を用意

表色系の輝度値  を除いた  空間を用いて説明をし，背景部分にこれを設置する．本稿ではこのような行う． 空間での背景差分は，物体や背景に生じる

背景を ランダムパターン背景 とよぶ．ランダムパ

影の影響を受けにくい．ただし，本稿で提案する手法

ターン背景を用いれば，どのような色を持つ物体に対自体は色空間の選択に依らず適用可能である．

しても，少なくとも一定以上の割合の領域でシルエッ

図  の六角形で示される範囲はカメラから得られる

Silhouette missing rate

電子情報通信学会論文誌

 





Similar color range
1

(a)
(b)

∆2

(c)
0

∆1

Object’s color

Backgrounds’ color (one-color)(a)(b)

One-color backgrounds
Random pattern backgrounds
Random pattern backgrounds+ Silhouette refining(c)

図  ランダムパターン背景による効果                       

図

物体色の推定!       が投影される画素が背景差分によってシルエットに含まれない確率  の取りうる値の範囲を示す

は， ，六角形の面積をとすると，

 


V
Red

2Uth

127.5

 

 





であると計算することができる．

以上から，ランダムパターン背景下ではどのようなU物体に対しても理論上は欠損の割合がBlue以下で抑えられるといえる．

Green-127.5

Cyan

Selected color
Same color region  



のときには

2Vth

0



以下となる．この結果，たとえば， 

Magenta

Yellow-127.5127.5

図  同一色の値の範囲

     ¢

複数のカメラの観測情報の統合によるシルエット欠損修復

  物体色推定によるシルエット欠損修復
で示したようなランダムパターン背景を設定し画像信号が  であり，それぞれ   の範囲た環境下で視体積交差法を行う場合には，ランダムパで得られるときの， のとりうる値の範囲を示して

ターン背景が物体の各部分に対して別々の背景色を与いる．物体色が図中の×印で与えられるとき，この画えるので，物体の同じ部分に対して背景色がカメラご素の色と同一であるとみなされる色の値の範囲は図のとに異なるものとなることが期待できる．このとき図四角形で示すように，×を中心として辺の長さがそれ



ぞれ 

では物体色と背景色が異なり，正しくシルエットが抽 ，  である長方形の内部となり，この範

に示すように，物体の各部分に対して多くのカメラ

囲を本稿では物体色の 類似色領域 とよぶ．ただし，出できる．

とする．一方，背景色に設定するランダムパターンのに対して，

 ， はそれぞれ背景差分の  ， に対する閾値

従来，少数のカメラでシルエット欠損が起こる状況 台以内のカメラにおいて視錐体外各領域が持つ色は， 空間で取りうる値の範囲に等と判定されるボクセルについて，これを復元形状に含確率に存在する．この確率に基づいて，物体のある部めることで，シルエット欠損の影響を軽減する手法が分の背景色としてその部分の類似色領域内の色が設定

提案されてきた ．ランダムパターン背景を設置しされていた場合，物体のその部分が投影される画素はた環境下で得られるシルエットに対してこの手法を適シルエットに含まれない．

用することで，欠損の少ない視体積を得ることができ

類似色領域は，最大で  の面積を占め，

 る．しかしこの手法では，得られるシルエットに対し物体色が  の取りうる値の範囲の境界近くにある場て，実際に欠損が起こっているかどうかの判定までは

合には，それより狭くなる．つまり，物体のある部分

せず， 台以内のカメラにおいて視錐体外と判

論文／ランダムパターン背景を用いた視体積交差法のためのシルエット欠損修復

定されるボクセルを無条件ですべて復元形状に含め期待できない．しかし，ここでは  で述べたようにてしまうため，その結果として余分な領域まで復元形状に含めてしまうことが起こる．そこで本研究では，



 



 



のときの復元形状を欠損修

復処理の対象としており，これは 台以外のカのとき

メラでシルエット内に含まれる領域を示す．一方，の視体積の差領域を対象として，その領域内の各ボクの議論から，あるボクセルを観測するできるカメラのセルにおける物体色を推定して背景色と比較を行うこ

台数を



のときと



とすると，シルエット欠損が起きるカメラ台とによって，各カメラの画像中での欠損領域を検出し，数の期待値はこの領域だけを修復することを考える．

ラ台数   の計算であり， は形状復元に用いるカメより小さいので，

たがって，



が成り立つ．しと設定すれば，物体色と背景色で述べたようにランダムパターン背景を設定しの偶然の一致によって生じたシルエット欠損の影響をた環境下で視体積交差法を行う場合には，物体の各部受けるボクセルのおおよそすべてを，処理の対象とし分に対して多くのカメラでは物体色と背景色が異なり，て選ぶことができる．



正しくシルエットが抽出できるため，そのような多数欠損修復の処理を行うには，まず，これらのボクセのカメラでの観測色から，各ボクセルにおける物体色

ルをその時点で得られている視体積に近いほうから順を推定することが可能である．この推定色が個々のカにその視体積に加えて仮の視体積を構成する．次に，メラにおいてそのボクセルの背景色と近いかどうかを

この仮の視体積を基にして  !" の計算をし，

調べることにより，そのカメラでシルエット欠損が起と  に述べる物体色推定と欠損修復を行う．このとこっているかどうかを判定することができる．その結きの仮の視体積は正しく  !" を判定するための果，シルエット欠損が起きていると判定された画素をものであり，物体色推定と欠損修復を行った結果，シ

新たにシルエットに加えることで，シルエットの欠損

ルエットが修復されなければ，仮に視体積に含められを修復できる．この処理によって，図  中の細かい点

たボクセルは最終的な視体積には含められないことに線  で示すように，どのような色の物体に対しても，なる．視体積に近いほうから徐々に視体積に加えるのさらに高確率でシルエットを抽出することができるよ

は，互いの  !" の計算に影響を与えにくいよううになる．

なボクセルだけを同時に修復処理対象とすることで，上で述べたような処理を行うために，まず多数のカ

正しい  !" の計算が行われるようにするためでメラ画像に基づいて各ボクセルにおける物体色を推定ある．さらに，修復されたシルエットを基に視体積とする必要がある．この物体色推定のためには，各カメ

欠損判定領域を再計算し，再度，仮の視体積を構成しラで得られる画像上でどの画素がどのボクセルを観測

処理を繰り返す．この処理は，新たにシルエットに含して得られたものなのかを知る必要がある．いま，複められる画素がなくなった時点で処理を終了する．最数のカメラで観測されるそれぞれの画素が同じボクセ

終的に得られた視体積を本処理により修復された視体ルを観測したものであるためには，各カメラのレンズ積とする．

中心とそれぞれの画素を結ぶ視線が同じボクセルで交わる必要がある．しかし，これを満たす場合でも，そ

欠損判定領域内のボクセル

物体色の推定 の物体色の推定には，に基づいて  を観測しているの視線上でそのボクセルをカメラから覆い隠す他のボ

クセルが存在するような自己隠蔽がどれかのカメラでカメラの画像を用いる．このようなカメラの集合を起きると，すべてのカメラから同じボクセルが観測されないことが起こる．このため，物体色の推定のためには，物体色推定の対象となる各ボクセルについて自己隠蔽の有無を判定する必要があり，これを  !"の計算 #  とよぶ．
 !"を正しく判定するためには，厳密には正しい三次元形状が必要となるが，本研究では三次元形状復元のためのシルエット抽出が目的であるので，
あらかじめ正しい三次元形状が得られていることはで述べた  !"  で表す．   のうち，欠損判定領域内のボク が投影される画素がシルエットに含まれるカメ 含まれないカメラの集合を   とし，   を  を観測しているカメラ台数とす
る．物体色は
 に含まれるカメラの画素の値を用いて推定する．このときの例として，，    の場合のこれらの関係を図 に示す．
カメラ  において  が投影される画素  のの値を        とする．
セル

ラの集合を 







 

 











電子情報通信学会論文誌

 



された色を持つように作成し，カラープリンタで印刷したものをプラスチック板に固定した．
カメラは設置する前に，それぞれ単独でカラーキャ
リブレーションを行い，同じ色が各カメラで同じ色に写るように調整した．また，シルエット抽出に用いる閾値   はいずれも定に用いる

 の値をとし，欠損判定領域の決とした．

  ランダムパターン背景とシルエット欠損
まずはじめに，ランダムパターンの設置によって生じるシルエット欠損の割合が，実際に  節で示したよ
図 " 各画素値の関係

うな割合となるのかについて調べた．

 "         # 

 の背景画像において  が投影される画素のの値を      
とする．このとき， の物体色のとの推定値
    が以下の式により求まる．
また，カメラ  ()      ()      

  $% &  $% !   

  シルエット欠損の検出と修復

    において，ボクセル  の推定色  ，  と  に対応する背景画像の画素のの値         とを比較して，シル
カメラ

 





エット欠損が生じているかを判定する．以下の条件を  では，シルエット欠損が起きていると判定し，  をシルエットに含めることとする．
満たす画素



 

   







 
実    '   $% 

 

'  

図 ( ランダムパターン背景下でのシルエット欠損修復 ( ) *   '        

図   は対象物体の写真であり，図   は観測時

または$% 

に得られた取得画像のうちの一枚である．この取得画






験

像に対して， 表色系においてシルエット領域を求めると，図   の白色で示す領域が得られる．このように面積の小さな少数のシルエット欠損しか観測されていないことから，ランダムパターン背景を持つ環 実 験 環 境

境下においては，シルエット欠損は生じるものの，一実験では表面に凹凸のある恐竜模型を形状復元の対定以上の割合の領域で正しくシルエットが抽出され，象とし，この物体を全方向から観測できるように配置

大きな欠損は生じにくいことが確認できる．

された # 台のカメラを用いて，各カメラの背景部分

実際に，# 台のカメラ画像のそれぞれについてシにランダムパターンを設置して観測を行った．ランダ

ルエット欠損の割合を調べてみると，平均   最ムパターンは各微小領域が  空間でランダムに選択

大   最小   の面積を占める領域でシル









論文／ランダムパターン背景を用いた視体積交差法のためのシルエット欠損修復

エット欠損が起こっていた．ただし，正解のシルエッ
トには，手動で抽出したシルエットを用いた．  式

によれば，シルエット欠損が理論的には   以下の領域で起こるはずなので，実際のシルエット欠損率
は，平均でこれを下回ることになる．ここで，最小値が理論値を大きく下回っているのは，物体色が図  の六角形のふちに当たる色にあたる場合に，類似色領域

  より小さくなるためであると考えられる．

が$% ) また，最大値が理論値を上回っているのは，ランダム+

パターン背景の各小領域は本来無限に小さい面積を持つべきであるが，実際にはある程度の大きさを持つので，たまたま物体色と背景色が同じ色になる場合には，小領域の大きさだけのシルエット欠損が一度に生じるためと考えられる．
求められたシルエットに対して， 節で述べたシルエット修復を行うと図  $ の白色で示す領域が得ら$% !   +

れ，物体の観測色と背景色の近さによる欠損が軽減されることが確認できた．欠損修復後のシルエットでは，







欠損領域が平均  # 最大   最小  # の面積を占めるにとどまった．シルエットの欠損が完全に修復されないのは，ランダムパターン背景がにじんで，複数のカメラで近い背景色が観測されたためだと考えられる．シルエットのにじみは，焦点ぼけ   によるものである．このことは，被写界深度が深くなる$% ,   +

ように撮影環境を設定できれば解決する．



図-提案手法で得られる視体積の評価

修復視体積の構築 - +   

次に， で述べたシルエット欠損の修復が，視体'  

積の欠損の修復にどの程度貢献するのかについて調べた．図   はすべてのカメラ画像について手動でシにおいて，手動でシルエットを抽出した視体積を正

ルエットを抽出したときに得られる正解の視体積であ解の形状として，得られた修復視体積に対する数値

る．図   は通常の視体積交差法で得られる視体積評価を行った．結果を表  に示す．数値評価は，正である．図   は提案手法を適用して得られた視体積

解形状に含まれずそれぞれの視体積に含まれる余分である．なお，図   ，  ，  は表示にあたって，なボクセル $$!%& %'(  ，正解形状に含まれそそれぞれの視体積に対しマーチングキューブ法  をれぞれの視体積に含まれない欠損しているボクセル

適用し，表面のパッチを構成して表示している．また，)&* %'( 

表面の色は各ボクセルに対する推定色を与えている．

(++%+ %'( ，さらに，両者を足し合わせたものを評価した．

図   に示した通常の視体積では，背中や尻尾の部分で大きな欠損を持つことがわかる．これは， 台のカメラにおけるシルエット欠損が，全体の復元形状

表

ランダムパターン背景下での誤差ボクセル数の変化である視体積に影響を与えるためである．これに対し!   +て，図   に示した提案手法を用いて得られた復元,   +

形状では，ほぼ欠損した領域以外だけが修復されてい"   *  %$  *  +   * -.($ 0%
//"$ 0%//$ ( 0%( $(0%" .($"/"0%(/$ /0%

ることがわかる．
さらに，ランダムパターン背景を設定した環境下

表  に示すように，通常の視体積 ,+*& - で

電子情報通信学会論文誌

は，正解の視体積に対して のボクセルが欠損しているが，修復視体積.+%/%($ -の視体積と比べて )&* %'(  が,+*&-では，通常大幅に減少している．一方，誤った欠損修復によって
$$!%&%'( 

については増加している．しかし，両者の和である (++%+ %'(  については，やはり通常の視体積に比べて大きく減少している．これらの結果から，シルエット欠損修復の割合がたとえわずかであっても，全体の統合結果である視体積の修復には大きく貢献することがわかる．



ま と め

本研究では，視体積交差法を行う際に，ランダムパ
ターンの背景を用いることにより，物体色が背景色を含む場合でも，物体形状の複雑さに依らず実時間観測でシルエットを抽出する環境を実現した．さらに，ランダムパターン背景を設置した環境下での視体積交差法では，物体の各部分に対する各カメラでの背景色が高確率で異なることを利用して，これに基づいて背景色がたまたま物体色と同じような色に設定されてしまった画素を検出することにより，シルエット欠損を修復した．
実験では，ランダムパターン背景の設定とシルエッ 

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1(2 縣 弘樹，山下 淳，金子 透，8動的輪郭モデルを用いたストライプ状クロマキー> : 5;D// ， - < .，// ．
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1 2 久保田彰，相澤清晴，8線形処理を用いた視差と焦点ぼけのレンダリングによる仮想カメラ画像の生成> : 5;D//>;;>  <"> //
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ト欠損修復の両方を行うことで，欠損の少ない復元形状が得られることを確認した．
今後の課題として，背景ににじみが生じないような環境設定を行うことを挙げる．このことは，カメラパ
ラメータの設定や物体に対する配置を考えることで実現されるはずである．
文平

献

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正広 （学生員）
京大・工・情報工学卒．平 ( 同大

大学院情報学研究科修士課程了．現在，同大学院・情報学研究科博士後期課程在学中．
コンピュータビジョン・三次元モデルの研
究に従事．

飯山
平成

将晃 （正員）年 京都大学大学院情報学研究科

知能情報学専攻博士課程指導認定退学．同年 京都大学学術情報メディアセンター助手．コンピュータビジョン・ 次元データ処理の研究に従事．

論文／ランダムパターン背景を用いた視体積交差法のためのシルエット欠損修復

角所
平成

考

（正員）

年 大阪大学大学院工学研究科博士課程修了．平成 年〜" 年スタンフォー
ド大客員研究員．平成 " 年 大阪大学助手．
平成 . 年 京都大学総合情報メディアセン
ター助教授．平成  年 同学術情報メディアセンター助教授．工学博士．視覚メディ
ア処理，コミュニケーション関係の研究に従事．

美濃 導彦

（正員）

昭和  年京都大学工工学部情報工学科卒業．昭和 - 年同大大学院博士課程修了．
同年工学部助手，昭和 " 年〜" 年 マサ
チューセッツ州立大学客員研究員，平成元年 京都大学工学部付属高度情報開発実験施設助教授，平成 ( 年 同教授，平成 . 年
京都大学総合情報メディアセンター教授，平成  年 京都大学
学術情報メディアセンター教授，画像処理，人工知能，知的コ
ミュニケーション関係の研究に従事．工学博士，;GGG，)A5，
情報処理学会，画像電子学会，日本ロボット学会各会員．

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