TVRSJ Vol.10 No.3, 2005

基礎論文

ウェアラブル拡張現実感システムのための注目オブジェクトへの直感的な注釈提示手法
天目 隆平∗1

神原 誠之 *1

横矢 直和 *1

Intuitively Annotating A User’s Gazed Object for Wearable AR SystemsRyuhei Tenmoku∗1, Masayuki Kanbara*1 , and Naokazu Yokoya*1
Abstract – By realizing augmented reality on wearable computers, it becomes possible
to overlay annotations on the real world based on user’s current position and orientation.
However, it is diﬃcult for the user to understand links between annotations and realobjects intuitively when the scene is complicated or many annotations are overlaid at thesame time. This paper describes a view management method which emphasizes user’s
gazed real objects and their annotations using 3D models of the scene. The proposed
method eﬀectively highlights the objects gazed by the user. In addition, when the gazedobject is occluded by other real objects, the object is complemented by using an image,which is made from 3D models, on the overlaid image.

Keywords : wearable computer, augmented reality, view management, annotation, 3D
model

1.

はじめにトに対応するのかをユーザが認識することは容易でない．そこで本論文では，シーンの三次元モデルを利用

近年，計算機の小型化・高性能化に伴い，装着がして，生成画像においてユーザが注目する注釈情報と可能なウェアラブルコンピュータの実現が可能になっ対象オブジェクトを強調表示する情報提示手法を提案

た [1], [2]．また，実世界に仮想物体をシームレスに重する．

ね合わせる技術である拡張現実感の研究も盛んに行われている [3]〜[5]．

提案手法は，ウェアラブル拡張現実感システムにおける情報提示手法と位置付けられる．以下に，近年急これらの技術を組み合わせたウェアラブル拡張現実速に研究が進んでいる本分野における従来研究を概観

感システムでは，任意の場所において実オブジェクトにする．Azuma らは，現実のオブジェクトに対する CG対して CG で描画された注釈情報を重畳してユーザにで描画された注釈情報が多数存在するような拡張現実提示したり [6], [7]，街中や観光地等でユーザ位置に応シーンにおいて，注釈情報を重ならないように合成画じた情報を直感的に提示することが可能となる [8], [9]．

像上に配置する手法を提案した [16]．Bell らは，仮想ウェアラブル拡張現実感システムを構築するためには，現実空間や拡張現実空間において，環境のモデルを利広範囲でのユーザ位置の計測が課題である．これまで

用して注釈情報をオープンスペース等の適切な位置にウェアラブル拡張現実感システムは，GPS や環境中に移動させて表示する手法を提案した [17]．また，Julier配置した画像マーカ [10] やセンサ [11]，事前に撮影しらは情報フィルタリングにより合成画像を見やすく生ておいた環境中のランドマーク等 [12] を利用したユー成する手法の提案を行った [18]．しかし，従来研究のザ位置の計測手法とともに発展してきた．現在では，多くは環境中に多数の注釈情報が存在するときに，そネットワークを利用した注釈の共有データベース [13]

れらをどのように重畳表示画像上で配置してユーザにや動物体への注釈提示手法 [14]，さらには奥行き情報提示するかに焦点を当てたものである．提案手法では，や隠蔽関係を含めた注釈提示手法 [15] の提案等，様々注釈情報とその対象となる現実のオブジェクトの対応な側面からウェアラブル拡張現実感システムの研究がをユーザに明確に提示することを目的とする．提案手進められている．しかし，現状のウェアラブル拡張現法は，[16]〜[18] 等の先行研究と組み合わせることで，実感システムでは，複雑なシーンや複数の注釈情報がより効果的な情報提示の実現が期待される．

密集するシーンなどでは，注釈情報がどのオブジェク*1：奈良先端科学技術大学院大学 情報科学研究科*1：Graduate School of Information Science, Nara Institute ofScience and Technology

具体的に，提案手法では，形状のみの簡易的な環境のモデルを用いて，ユーザが注目する実オブジェクトとそのオブジェクトに対する CG で描かれた注釈情報

日本バーチャルリアリティ学会論文誌

入力

出力Vol.10, No.3, 2005

2. 2

提案手法の概要

従来手法および提案手法におけるデータの流れを図•ユーザの位置・姿勢•視点カメラの映像•注釈情報のデータ（注釈情報の内容・提示位置）

2 に，提案手法全体のフローチャートを図 3(a) にそれぞれ示す．提案手法では，以下の 2 種類の処理を行う．

• A) 注目オブジェクトのハイライト表示
注釈付加画像

ユーザが注目している実環境内のオブジェクトとそのオブジェクトに対する注釈情報をハイライト表

図 1 ウェアラブル拡張現実感システムの概要
Fig. 1 Outline of wearable augmented realitysystem.

示してユーザに提示する．これにより，ユーザの眼前の現実オブジェクトに対する注釈情報を直感的にユーザに提示できる．

• B) 注目オブジェクトの隠蔽領域の補完をハイライト表示した注釈付加画像をユーザに提示すハイライト表示に加えて，他のオブジェクトによっる．また，テクスチャ付きの詳細な環境のモデルを利て隠蔽される注目オブジェクトの画像上の領域を，用して，合成画像上での注目オブジェクトの他のオブ三次元モデルを用いて補完してユーザに提示する．

ジェクトによるオクルージョン領域を補完してユーザ

これにより，部分的あるいは全体的にユーザの死角に提示する．これらより，複雑なシーンや複数の注釈に存在するオブジェクトに対しても直感的な注釈提情報が密集するシーンなどにおいて，ユーザによる注示が可能となる．

釈情報と対象オブジェクトの対応付けの直感的な理解

それぞれの注釈強調表示画像の例を図 2 中の (a), (b)を支援する．オクルージョン領域の補完に関する従来に示す．以下，それぞれをハイライト表示画像，オク研究として，亀田らによるサーベイランスカメラの映ルージョン補完画像と呼ぶ．それぞれの注釈強調表示

像を利用したウェアラブルユーザへのオクルージョン画像の生成および表示における処理の流れを図 3(b),領域の補完提示 [19] が挙げられる．しかし，提案手法(c) に示す．これらのフローチャートはそれぞれ図 3(a)は，目的および手法において従来研究とは異なる研究中の「STEP4 注釈強調表示画像の生成および表示」のと位置付ける．

処理に該当する．

以下，2 節ではシーンの三次元モデルを用いた注釈

ハイライト表示画像およびオクルージョン補完画像

情報の強調表示手法について，3 節ではプロトタイプの生成には，注釈付けの対象となる現実環境の三次元システムを用いた注釈情報の強調表示実験について，モデルがそれぞれ必要となる．ハイライト表示画像の最後に 4 節ではまとめと今後の展望について述べる．

生成には，環境中の注釈付けの対象となる各オブジェ

2.

三次元モデルを用いた注釈情報の強調表示

クトに対して異なる色で色付けしたモデル（以下，オブジェクト別色付けモデル）を用い．オクルージョン補

本節では，ウェアラブル拡張現実感システムにおけ

完画像の生成には，注釈付けの対象オブジェクトのテるシーンの三次元モデルを利用した注釈情報の強調表

クスチャ付きのモデル（以下，テクスチャ付きモデル）

示手法について詳述する．以下，2.1 節では，提案手を用いる．オブジェクト別色付けモデルの方は CAD

法の適用が想定されるウェアラブル拡張現実感システ

データ等から比較的容易に入手可能であるため，注目ムについて述べ，続いて 2.2 節以降で提案手法についオブジェクトのハイライト表示のみなら，多くの環境て詳述する．に容易に適用できると考えられる．

2. 1

想定するウェアラブル拡張現実感システム

提案手法の適用が想定されるウェアラブル拡張現実

図 3(a) に示すように，提案手法ではユーザが注釈対象のオブジェクトを注目しているときのみ，注釈強感システムの概要を図 1 に示す．想定システムは，セ調表示画像の生成および表示を行う．以下に，STEP4ンサ等によりユーザの位置・姿勢の実時間計測が可能を除く各処理の内容について述べる．

であるものとする．これらの計測されたユーザ位置お[STEP1,5 注釈付加画像の生成および表示]

よび姿勢に基づいて，視点カメラから得られるユーザ

従来手法 [7] をもとに，図 4(a) に示す視点カメラかの眼前の風景に対して CG で描かれた注釈情報を拡ら得られる映像に注釈情報（図 4(b)）を重畳表示し，張現実感技術を用いて重畳し，小型ディスプレイを介ユーザに提示する．

してユーザに提示するビデオシースルー方式のウェア[STEP2 オブジェクト別色付けモデルの投影]

ラブル拡張現実感システムを想定している．その際，

図 2 中に示すオブジェクト別色付けモデル，ユーザ注釈付けの対象となるのは，建物等の静的な現実オブの位置および姿勢情報を用いて，図 4(c) に示す色ジェクトであるとする．

付けモデル投影画像を生成する．色付けモデル投影

天目・神原・横矢 : ウェアラブル拡張現実感システムのための注目オブジェクトへの直感的な注釈提示手法

従来手法

提案手法
B) 注目オブジェクトの隠蔽領域の補完提案手法A) 注目オブジェクトのハイライト表示

入力データ

ユーザ位置・姿勢視点カメラの映像
注釈情報のデータ

オブジェクト別色付けモデル
テクスチャ付きモデル
出力画像
注釈付加画像(a) ハイライト表示画像(b) オクルージョン補完画像

図 2 従来手法および提案手法におけるデータの流れと出力画像例

Fig. 2 Dataﬂow of conventional and proposed methods.
   !"# 

4565&'78(*+, -.
) /0&' $%
123&'
&'(a) A8BC 4565&'78



4565&'78
123 &'EFGHIJ


4565&'(b) A)D9:;<=4565&'78> 9:?@
123 &'(c) B)  9:;<KL

図 3 提案手法の処理の流れ
Fig. 3 Flowchart of the proposed method.

まる仮想カメラに現実環境と位置合わせ済みのオブ[4-A1 ハイライト表示マスクの生成]
図 4(d) に示すハイライト表示マスクを生成する．現

ジェクト別色付けモデルを透視投影することで得ら在のシステムでは，ハイライト表示マスクに，画像れる．

上のユーザが注目しているオブジェクトの領域以外[STEP3 ユーザの注目オブジェクトの特定]
色付けモデル投影画像を用いて，ユーザの注目オブの透過度を下げた黒色のマスク画像を利用している．

ジェクトを特定する．現在のシステムでは，ユーザ

注釈付加画像の上にハイライト表示マスクを重畳しの姿勢（頭部の向き）を利用して，合成画像上の中て表示することで，図 4(g) に示すように注目オブ央部分で捉えたオブジェクトを注目オブジェクトでジェクトのハイライト表示を実現する．

あると判断する．将来的には，[20] 等の手法を組み

2. 4

画像は，計測されたユーザの位置・姿勢によって決込むことで，ユーザの注目オブジェクトの特定精度を向上させる予定である．

2. 3

注目オブジェクトのハイライト表示

本節では，注目オブジェクトのハイライト表示について述べる．

[4-A2 ハイライト表示マスクの表示]

オクルージョン領域の補完表示

本節では，注目オブジェクトのオクルージョン領域の補完表示について述べる．4-B1 の処理は前節で述
べた 4-A1 の処理と同じであるので説明は割愛する．

[4-B2 テクスチャ付きモデルの投影]
図 2 中に示すテクスチャ付きモデル，ユーザの位置日本バーチャルリアリティ学会論文誌(a) 現実環境の映像(b) 注釈情報

Vol.10, No.3, 2005(c) 色付けモデル投影画像(d) ハイライト表示マスク

モデルによる補完部分(e) テクスチャ付きモデル投影画像(h) オクルージョン補完画像(g) ハイライト表示画像(f) オクルージョン領域

図 4 提案手法における生成画像の要素
Fig. 4 Elements of generated images.
表示デバイス Clip On
DisplaySV-6(MicroOptical)

視点カメラ
QV-700N(Logitech)

NAIST Office
Building (Office)Millennium Hall(Hall)Cafeteria

視点位置 A

IrDA受信機
オリジナル(MI Systems)

姿勢センサ

計算機

INERTIA
CUBE 2(INTERSENSE)

InterLink
MP-XP7310(Victor)

視点位置 B

デバイスの種類

型番
（製造元）

特徴

視点カメラ

QV-700N(Logitech)

640×480ピクセルのRGB24ビット
カラー画像を30fpsでキャプチャ可能

姿勢センサ

INERTIA CUBE
(INTERSENSE)

IrDA

オリジナル(MI Systems)

環境中に設置されるIrDA送信機の信号を識別することでユーザ位置を同定

テクスチャ付きモデル投影画像中の注目オブジェク

計算機

InterLink MP-XP7310(Victor)

CPU: Centrino Pentium M 1.0GHz,
メモリ: 768Mbyte

トの領域と色付けモデル投影画像中の注目オブジェ

表示
デバイス

Clip on Display
SV-6 (Micro Optical)

640×480ピクセルのRGB24ビット
カラー画像をユーザに提示可能

受信機

2

図 6 実験環境の様子
Fig. 6 Experimental environment.

3軸周りの回転角を256Hzで計測可能
地磁気センサ・重力センサ内蔵

図 5 プロトタイプシステムの機器構成および各機器の仕様

Fig. 5 Hardware conﬁguration of prototype
system and speciﬁcations of devices[4-B3 オクルージョン領域の算出]

クト領域を比較することで注目オブジェクトのオクルージョン領域を得る（図 4(f)）．

[4-B4 オクルージョン部分のモデルの表示]
オブジェクト投影画像から前項で求めたオクルージョン領域のみを切り出して，注釈付加画像およびハイライトマスクと合成することで，図 4(h) に示すオクルージョン補完画像を得る．

および姿勢情報を用いて，図 4(e) に示すテクスチャ付きモデル投影画像を生成する．本画像の生成は，

3.

注釈情報強調表示実験

STEP2 と同様に，計測されたユーザの位置・姿勢提案手法を用いたプロトタイプシステムを構築し，によって決まる仮想カメラに現実環境と位置合わせ本学構内においてユーザに対して提案手法による注釈済みのテクスチャ付きの注目オブジェクトのみのモ強調画像を提示する実験を行った．図 5 に構築したプデルを透視投影することで得られる．

ロトタイプシステムの機器構成および各機器の仕様を

天目・神原・横矢 : ウェアラブル拡張現実感システムのための注目オブジェクトへの直感的な注釈提示手法示す．本システムでは，視点カメラ，姿勢センサおよ

実験を通して認められた問題点として，図 8(a) のよび IrDA 受信機を利用して，ユーザの眼前の現実環境

うに，注目オブジェクトの画像上の領域が小さいとき，の映像，ユーザの姿勢及び位置情報を実時間で獲得すオクルージョン領域を補完する CG を見ようとユーザる [7]．図 6 に本実験の実験環境を示す．本実験では，が視線を移動させた際に，注目オブジェクトが切り替本学構内の建物（図 6 右端の建物）の 6 階（視点位わってしまうという問題があった．改善策としては，

置 A）および 3 階（視点位置 B）の 2 箇所に IrDA 送

注目オブジェクトのオクルージョン補完画像が提示さ信機を設置し，送信される ID を識別することでユーれたら，モデルによる補完部分も含めて注目判定を行ザの位置を特定する．本実験では，この 2 地点からうことで改善できると考えられる．

窓外に見える NAIST Oﬃce Building（以下 Oﬃce）,Millennium Hall（以下 Hall）, Cafeteria の 3 つの建物に対して注釈情報を重畳表示した．
図 7 および 8 にそれぞれ視点位置 A，B において生成された画像を示す．図 7(a) にオブジェクト非注目時の生成画像を，図 7(b), (d), (f)，および図 8(a), (c) にハイライト表示画像を，図 7(c), (e)，および図 8(b) にオクルージョン補完画像を示す．これらのうち，ハイライト表示画像より提案手法を用いて画像上の注目オブジェクトのおおよそ正しい領域をハイライト表示し，ユーザの注釈情報とその対象オブジェクトの直感的な対応付けの支援を行えていることがわかる．また，オクルージョン補完画像，特に図 7(c) より，Oﬃce のような複雑な形状の建物に対しても，注釈情報の対象となる建物の形状が明確に提示されていることがわかる．
さらに，図 8(b) より，他のオブジェクトに遮蔽されて，ユーザ位置からではほとんど見えないようなオブジェクトに対する注釈情報に関しても，対象オブジェクトとの対応付けが行えていることがわかる．本実験より，提案手法によって，注釈情報と対象オブジェクトの直感的な対応付けを支援する注釈情報の強調表示

4.

まとめと今後の展望

本論文では，ウェアラブル拡張現実感システムにおける新しい情報提示手法として，環境中の三次元モデルを用いた注釈情報の強調表示手法を提案した．提案
手法では，ユーザが注目するオブジェクトとそのオブジェクトに対する注釈情報をハイライト表示したハイライト表示画像と，入力画像における注目オブジェクトのオクルージョン領域をモデルを用いて補完したオクルージョン補完画像を生成した．また，プロトタイプシステムを用いた注釈強調表示実験を行い，提案手法の可能性を示した．今後の課題として，実オブジェクトの輪郭を抽出し，ハイライト表示領域の輪郭とのずれを補正することで，位置および姿勢計測の誤差による影響を軽減することが挙げられる．また，[16], [17]等の従来のビューマネージメント手法や [18] 等の情報フィルタリング手法と本手法を組み合わせることで，より効果的な情報提示を行うことを試みる．
謝辞

本研究の一部は、科学技術振興機構 (JST) の戦略的創造研究推進事業 (CREST)「高度メディア社会の生活情報技術」プログラムの支援によるものである．

が行えていることを確認した．
従来の注釈付加画像は 25 フレーム毎秒以上で表示されたのに対し，ハイライト表示画像・オクルージョ

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フレーム毎秒でユーザに提示された．これらのフレー
ムレートは，合成画像上の仮想物体（注釈情報やオクルージョン領域のモデル）のポリゴン数およびテクスチャの大きさ等によって変動する．本実験では，IrDA送受信機を用いてユーザ位置を計測しているため，計測誤差は 1 メートル以内である [7]．これは，本実験のように数十メートル以上離れたオブジェクトに対する注釈付けに及ぼす影響はわずかであると考えられる．
また，本実験で使用している姿勢センサは [7] に示すように利用時間とともに増加する蓄積誤差の補正は可能
だが，地磁気の乱れの影響を受けるため，環境によっては yaw 角に誤差が生じる．この yaw 角の誤差により，環境によっては，図 4(g),(h) に見られるような現実環境と，ハイライトマスクおよびオクルージョン領域の CG との間に位置ずれが見受けられた．また，本日本バーチャルリアリティ学会論文誌(a) オブジェクト非注目時の生成画像(d) ハイライト表示画像(Hall)

Vol.10, No.3, 2005(b) ハイライト表示画像(Office)(c) オクルージョン補完画像(Office)(e) オクルージョン補完画像(Hall)(f) ハイライト表示画像 (Cafeteria)

図 7 視点位置 A における生成画像の例
Fig. 7 Generated images from the viewpoint A.

(a) ハイライト表示画像(Office)(b) オクルージョン補完画像(Office)(c) ハイライト表示画像(Cafeteria)

図 8 視点位置 B における生成画像の例
Fig. 8 Generated images from the viewpoint B.

[7]

[8]

[9]

[10]

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(2005 年 4 月 15 日受付)
［著 者 紹 介］

天目 隆平 （学生会員）
2003 年奈良先端科学技術大学院大学
博士前期課程修了．同年同大博士後期課
程入学，現在に至る．ウェアラブル拡張
現実感システムに関する研究に従事．修士 (工学)．電子情報通信学会，IEEE 各
学生会員

神原 誠之 （正会員）
2002 年奈良先端科学技術大学院大学
博士後期課程修了．同年同大情報科学研
究科助手，現在に至る．コンピュータビジョン，複合現実感の研究に従事．博士(工学). 1999 年電子情報通信学会学術奨
励賞受賞．電子情報通信学会, 情報処理学会，IEEE 各会員

横矢 直和 （正会員）
1979 年大阪大学大学院博士後期課程修了. 同年電子技術総合研究所入所. 以
来, 画像処理ソフトウェア, 画像データベース, コンピュータビジョンの研究に従事. 工学博士. 1986〜87 年マッギル大知能機械研究センター客員教授. 1992 年
奈良先端科学技術大学院大学情報科学センター教授. 現在, 同大情報科学研究科教授. 1990 年情報処理学会論文賞受賞,
電子情報通信学会, 情報処理学会, 人工知能学会, 日本認知科学会, 映像情報メディア学会, IEEE 各会員.