LSSN 0915‑5961

Vol.33 No.4 (2000.1)
発

行：視聴覚情報研究会(AVIRG)

代表幹事：伊 藤 崇

之〒157‑8510 世田谷区砧 1‑10‑11
日本放送協会放送技術研究所
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Ⅰ．11 月例会報告「情報空間の知覚化」
講演： 広池 敦 氏（日立製作所 中央研究所）
報告： 影広 達彦（日立製作所 中央研究所）《概要と感想》にどうやって知覚させるかという大きな課題に

5，6年ほど前までは，一般的なパソコンで多対し，3次元のVR空間を用いる手法を試みている．

量のカラー画像を扱うことは非現実的な事であ画像中の類似性を基準とした分類手段は多数見ったが，ここ最近は動画処理でさえも可能にな受けられ，市販のアプリケーションやシェアウりつつある．これは，コンピュータの計算能力エア等でも実現されている．この類似性の評価と記憶容量の爆発的増加，ネットワークインフ

方法は様々な基準が考えられるが，一長一短がラの整備，デジタルカメラやカラープリンタ等ありユーザーの意図している分類に適応できるの入出力デバイスの充実による恩恵である．こ

保証は無い．また，ユーザーの分類目的も刻々のようにハードウエアの発展により膨大なデーと変わり，ある分類目的には有効な手法でも，タを処理する事は可能になったが，ユーザーと次のオペレーションによる別の分類目的には全ハードウエアとの橋渡しとなるインターフェイ

く役に立たない場合も多々ある．このような課スの対応は充分とは言えない．コンピュータの題に対し，広池氏は画像を分類するというスタインターフェイスは，CUIに始まり，ここ10年ほンスからではなく，システムは人間の感覚器官どでGUIが主流となったが，多量なデータをユーの延長であり，ユーザーに対しなるべく多くのザーに直感的に知覚させるインターフェイスはデータの出会えるようにするべきであると主張

まだ存在しない．今回の広池氏の講演は，このしている．

ような多量なデータを用いたユーザーとコンピュータの橋渡しの一つ提案であった．
広池氏は，格納された莫大な画像をユーザー提案されたインターフェイスは，莫大な画像データ中のそれぞれの画像から多様な特徴量を抽出し，選択されたキー画像を原点とし，ある3つの特徴量を軸とした3次元空間に縮小画像を概念になるかもしれない．例えば，ユーザーがマッピングしユーザーに表示する[1]．ユーザーあるタスクを行おうとすると，3次元VR空間内では，特徴量の軸を自由に切り替えたり，視点を様々なデータがクラスタを形成し，その中でユ動かしたり，キー画像を選択し直したり出来る．

ーザーが忘れていたデータを再発見し，また新本インターフェイスをビデオで見せていたが，たなタスクへのきっかけになる．このように，縮小画像がキー画像を核としてクラスタを形成

非常にユーザーに対して親和性の高いインターし，特徴量の軸を変更するごとに，まるで意思フェイスになりうる．

を持ったかのように画像が移動する．また，キ提案されたインターフェイスは，多数の縮小ー画像を変更すると新しい核に向かい画像が群画像を3次元空間にマッピングし，ユーザーの操れをなして集まってくる．このデモを見ると，作に対しインタラクティブに反応する必要があ

画像を分類するという目的というより，莫大なるため，コンピュータに多大な能力を要求する．

画像データ中を漂って遊ぶという感覚に近い．

ビデオで見せていたデモも，実際にはSGI製のワ

これは，ある目的を持ってコンピュータと接すークステーションを用いて動作させていると話るという立場ではなく，無目的にコンピュータしていた．現状の一般的なPCでは実用にならなと接し楽しむという立場であると思う．最近ネいであろうが，近年のCPUの計算能力向上，メモットサーフィンをする際にも，何かを調査する

リ単価の下落，ビデオチップの性能向上を見る目的があって行う場合と，大して目的は無いがと，近い将来市販のPCでも動作可能になるであネットワーク上を漂って好奇心を満足させるとろう．ある意味，このような計算コストの高いいう場合がある．この後者の場合を，大量の画インターフェイスを一般ユーザーが用いるよう像データ空間中で実現できるインターフェイスになれば，年々倍増するデバイス能力の使い道であるよう感じた．

が見付かるかもしれない．今後は，コンピュー個人的な意見であるが，画像の特徴量をもっタのパワーをユーザーとのインターフェイスにと人間に一般的に理解しやすい軸に変換すれば，費やすことが，大きな流れになっていくものとより馴染みやすいと思われる．また扱うデータ思われる．

を画像データに限らず，音声，動画，テキスト，《参考文献》

Webアドレス，メイルアドレス，アプリケーショ[1] 広池, 武者, 杉本,

VR空間を用いた画像特徴量

ン等のコンピュータ内で存在しうるデータ全て空間の可視化− 画像データベースの検索・ブラを用いて，3次元VR空間上で関連付けられてクラウジングのためのユーザインタフェイス ，信学

スタリングすると，新しいインターフェイスの技報，PRMU98‑86, pp.17‑24, 1998.

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「撮像面上に処理機能を統合したイメージセンサ」
講演： 浜本 隆之 氏（東京理科大学）
報告： 川田 亮一（ＫＤＤ研究所）

像の利用や，高フレームレートでの動き予測な《概要と感想》

どの処理である．

本発表は，スマートセンサ（撮像面上に処理スマートイメージセンサを使用することによ機能を統合したイメージセンサ）についてのもるシステム全体に対する効果としては，のであった．内容としては，その研究動向に始(1) 処理の高速化（例：視覚情報でロボット

まり，浜本氏らが提案する次の4種類のイメージの動作を直接制御）

センサの解説が行なわれた．
(1) 動画像圧縮イメージセンサ(2) 高速／高精細撮像など撮像性能の改善(2) 適応蓄積時間イメージセンサ(3) 小型化(3) A／D変換搭載イメージセンサ(4) 低消費電力化(4) 空間可変サンプリングセンサなどがあげられる．また，課題としては，（1）

まず，スマートセンサの必要性が説明された．

処理アルゴリズムに関し，実装上の物理的制約

これには，画像入力部が抱える課題の解決があがあることや，アナログ回路の場合の演算精度る．撮像素子は，画像処理システム全体の画質の低さ（2）撮像性能の劣化（3）処理の特定化を支配する．このため，高S／N化，高感度化，／汎用性の欠如があげられる．しかし，これら

高ダイナミックレンジ化，高速度化，高精細化，は，アルゴリズムや回路，構造の工夫により解小型化，低消費電力化が必要である．

決されると考えられる．

すなわち，イメージセンサの高機能化というスマートセンサの研究は，アプリケーション課題がある．これには，(1)イメージセンサと制やアルゴリズムからのアプローチと，デバイス御回路の統合，(2)イメージセンサと画像処理のやインプリメンテーションの分野からのアプロ統合が含まれる．目的としては，カメラの小型ーチがあり，浜本氏らは前者に属するとのこと化や，高速化，画像処理システム全体の処理性である．
スマートイメージセンサの先駆的研究として能の向上があげられる．
続いて，スマートイメージセンサについてよは，80年代後半にカリフォルニア工科大学のC.

り詳細に説明された．これは，撮像面状での画Mead教授のグループにより行なわれた，人間の像情報の2次元性を利用し，おもにアナログ回路網膜の平滑化処理機能の模擬がある．以来，おによる高速並列演算を行なう． また，処理結果もにニューラルネットワークやマシンビジョンのみを転送することにより，情報量の圧縮が可の分野で，次のような研究が行なわれてきた．

能である．さらに既存の規格のビデオレートに(1) エッジ検出束縛されず，柔軟な読みだし形態の実現が可能（2）動き検出である．これには，XYアドレスによるランダム（3）位置方向検出

アクセスや，多重解像度出力などがあげられる．

（4）平滑化

従って，新しい画像アルゴリズムの開発の可能（5）距離計測センサ性が広がってくる．例えば，蓄積された中間画

これらに共通する特徴として，撮像よりも処3理重視であること，アナログ演算によるグロー

最近になってスマートセンサの研究が盛んにバルな処理であること，処理回路の中に開口部なった背景としては，試作環境の充実があげらをもつことがあげられる．

れる．LSIチップ試作製造サービス機関の誕生に

ここで，スマートセンサの中に実現するアルより，大学やベンチャー会社がプロトタイプLSIゴリズムの実装方法として，アナログ回路にすを簡単に試作することが可能となった．これら

るかディジタル回路にするかという問題がある．の例としては，米MOSIS（11プロセス，77ラン），アナログ回路の特徴として，高速処理可能，回仏CMP（8プロセス，44ラン），東大VDEC（3プロ路の小規模化が可能，制御動作が簡単というこセス，14ラン）がある．ここにプロセス数とはとがある．一方，ディジタル回路の特徴として選択可能な製造方式のメニューの数であり，ラは，処理の高精度化が可能，回路規模が大きい

ン数とは，年間に何回注文を受け付け可能かとということがある．従来は，アナログ処理によいう数字である．

る検討が多かった．しかし，最近では，東京大続いて，具体的研究例として，浜本氏らのグ

学計数工学科石川研究室の0.35ミクロンCMOSプ

ループによる動画像圧縮イメージセンサの例がロセスを用いたディジタル処理スマートセンサ説明された．これは，高解像度・高フレームレ開発のように，ディジタル処理のものも増加しートの画像を，圧縮することにより出力するもている．今後，CMOS技術の急激な進展にともなのである．条件つき画素充填法などにより実現

い，ディジタル処理の搭載がますます増えていされている．具体的応用例として，この圧縮セくのではないだろうか？

ンサチップを2個用いたステレオカメラシステ

スマートセンサの処理構成としては，ムの試作があげられる． また，同じグループに（1）画素並列処理

よる適応蓄積時間イメージセンサは，ダイナミ（2）列並列処理

ックレンジの改善や解像度の向上に大きな効果（3）行並列処理がある．
この他，A／D変換内蔵センサや，空間可変サ（4）シングル処理がある．（1）は高速処理が可能だが，開口率ンプリングセンサについて紹介された．とくに，が犠牲となる．
（2）（3）は，それぞれ列，行に1

空間可変サンプリングセンサは，今後様々なフ個の処理回路を有する．撮像部が独立のため，ォーマットが混在することになるであろうディ

開口率は従来センサと同等に保てる．また，1ジタルテレビの分野への親和性が非常に大きい

行または1列ずつの読みだし及び処理のため，従ように感じた．例えば，センサ自体にそのよう来のイメージセンサ技術と親和性がある．また，なサンプリング可変機能を搭載することにより，（4）は，センサ毎に処理回路を有するため，並プログレッシブやインタレース，フレームレー列処理が必要となる．

トや水平／垂直画素数など任意のフォーマット

スマートイメージセンサ開発におけるトレーで画像信号を出力できるカメラが実現できるのドオフは，次のようにまとめることができる．

ではないだろうか？ さらには，MPEG‑2エンコー（1）アナログ処理／ディジタル処理（2）センダ処理をも搭載することにより，マルチフォーサ内処理／周辺チップによる外部処理．これら

マットMPEG‑2 TS出力が可能なディジタルTV用は，小型化／高速化や，システムコスト／汎用カメラが考えられる．これらは，撮像の段階か性のトレードオフといえ，アプリケーションにら目的のフォーマットで出力することが可能な応じて最適な選択が決まるものといえる．

ため，方式変換による画質劣化を原理的に含ま4

ず，各フォーマットの特長を最も良く引き出せ機能CPU及びメモリを，センサと同一チップ上にることになるといえる．また，現在では装置化搭載することで，汎用性と高度処理機能を兼ねにコストがかかる超高精細動画像カメラにも，備えたチップが実現できるのでは，という意見応用可能と思われる．出力帯域幅が問題の場合も出され， 盛会のうちに研究会終了時刻となっは，センサで圧縮して出力すれば良い．感度のた．

問題さえクリアできれば，５kHzのフレームレー今後のこの分野のさらなる発展に期待して筆トでも実現可能とのことである．

をおくこととしたい．

さらに，会場からは，例えばPentiumなどの高Ⅱ． 1 月例会予定

AVIRG 2000年1月例会は，かわらず，知覚的には非順応領域が何秒間か揺

日時： 1月20日（木）14時〜17時

れ動いて見える (ジター錯視)．非順応領域を4

場所： 東京大学工学部6号館 2F 61号講義室

つに小分けしておくと，これら離れた場所でジで開催いたします．テーマは，『生体情報処理』

ター錯視は同期して生じる．また，試験刺激をです．講演者およびタイトルは以下の2件を予定

静止網膜像にすると錯視は生じない．したがっしております．奮ってご参加ください．て，ジター錯視とは固視微動に伴う網膜像スリップが知覚化されたものだと考えられる．この「ジター錯視の生成機序」

現象を説明し，日常の網膜像スリップをいかに講演者： 村上 郁也 氏補償するかをも説明できるモデルを提案した(NTTコミュニケーション[2]．このモデルでは，順応部位，補償部位とい科学基礎研究所人間情報研究部)うふたつの段階を仮定している．順応部位に関しては，錯視が両眼間転移しないこと，また方網膜像には眼球運動に由来するスリップが常向選択性があることから，単眼性でかつ方向選に発生している．外界を正しく知覚するために択的な部位であるといえる．補償部位に関しては，このような網膜像スリップを補償する必要は，錯視が左右視野間転移することから，全視がある．今回新たに発見した現象は，固視微動野を表現している部位であるといえる．のような眼球運動の補償に視覚運動情報が用い《参考文献》

られていることを示す[1]．この現象を生ぜしめ[1] Murakami, I. & Cavanagh, P. (1998). A jitter
after‑effect

るには順応パラダイムを用いる．まず，ある領revealsmotion‑basedstabilization of vision. Nature, 395, 798‑

域にダイナミック・ランダムノイズを呈示して601.

順応させた後，先の順応領域を含んでそれ以外[2] Murakami, I. & Cavanagh, P. (1999). Aの領域にまたがる静止ランダムノイズを試験刺

directionally selective monocular adaptation

激として与える．物理的に静止しているにもかprocess

5andadistinctive

bilateralcompensation
Investigative

processforvisualOphthalmology

andjitter.

プロセス制御という視点での違いは，目標のVisual設定と達成にある．コンピュータの直列型のア

Science, 38, S2.

ルゴリズムとは異なり，脳での行動発生には常に目標が存在し，それを達成するタスクやプロセスを経験で積み上げた持ち駒から選択して，「ブレインウェイコンピュータ行動を決定していく手法が採用されている．

（脳型コンピュータ）の開発に向けて」

また，汎化能力という視点でも，両者はほぼ講演者： 市川 道教 氏

逆の戦略で対処している．コンピュータは要素（理化学研究所脳創成デバイス研究チーム）

還元的な手法で上位概念を構成する手法を好むが，脳では，先に上位概念を作り，それに含ま今日のコンピュータは脳に迫るメモリー容量れる下位情報を選択していく戦略を取っている．と処理速度を数字の上では達成している．しかブレインウェイコンピュータは，この様な脳しながら，ある種の処理は明らかに脳に劣る．の特徴をハードウェアで実現しようという試み

そこには単にソフトウェアの問題というには大である．未だ途上ではあるが，参加者の何かのきすぎるギャップがあるように見える．我々はヒントになれば幸いである．

脳神経研究の成果をこのギャップを埋めるため《参考文献》に活用しようと考えている．

[1] 市川, 松本， ブレインウェイ・コンピュータの処理方法という視点で，脳とプロセッサー型開発に向けてコンピュータの最大の違いは，分岐のありよう,bit誌, 1998 11月号ー1999 4月号である．脳には戻れない分岐という概念は存在[2] http://brainway.riken.go.jp

せず，どのような局面でも後方を参照し，誤りを修正しながら答えにアプローチできる．

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