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263【特集 画像電子年報】【年次大会 2022 Journal Track 論文特集】◆【特集論文】
撮影者が写らない全方位画像生成のための撮影と合成◆【特集論文】
物理的複製困難な印刷コードを用いた高速真贋判定システムの産業応用◆【特集論文】
電線ケーブル3 次元X線CT画像からの素線検出と追跡による3 次元構造推定◆【特集論文】
遊色効果再現のための三次元ボロノイ分割を用いたオパールのモデリング◆【特集論文】
左心室の膨張と収縮を考慮した心臓内圧力変化シミュレーション◆【特集論文】
GPUを用いた多光源大域照明レンダリングにおける経路誘導の効率化◆【特集論文】
スマートデバイスへの実装を考慮した継続認証手法に関する一検討◆【特集実践論文】
3次元自然形状に適した輪郭追跡法と遺構図作成支援への応用◆【特集実践論文】
深度カメラを用いたアスパラガス収穫機の開発◆【一般論文】
ランダムな半径の円を敷き詰める高速サンプリング法とその絵画風画像生成への応用

一般社団法人Vol.52 No.1

2023

画像電子学会賛助会員
池 上 通 信 機 株 式 会 社
株 式 会 社A B . d o
科 学 技 術 振 興 機 構
公益財団法人画像情報教育振興協会
桂 川 電 機 株 式 会 社
株式会社 K D D I 総合研究所
株式会社ゲネシスコンマース（2022 年 12 月 31 日現在）

コニカミノルタ株式会社
シリコンスタジオ株式会社
大 日 本 印 刷 株 式 会 社
東 芝 テ ッ ク 株 式 会 社
凸 版 印 刷 株 式 会 社
日本テレビ放送網株式会社
日 本 電 信 電 話 株 式 会 社

日
本
放
送
協
会
株 式 会 社 日 立 製 作 所
富士フイルムビジネスイノベーション株式会社
古 野 電 気 株 式 会 社
三 菱 電 機 株 式 会 社
株 式 会 社 リ コ ー

編集委員会

入会のご案内（委 員 長） 内田 理
（副委員長） 小林直樹，竹島由里子．
（編集顧問） 安田靖彦，富永英義，小宮一三，小野文孝,
羽鳥好律，松本充司，田中 清，児玉 明．
（編集理事） 五十嵐悠紀，池田充郎，井尻 敬，吉川 浩．
（名誉編集
加藤茂夫
幹事）
（編集幹事） 河村尚登, 津田大介，森谷友昭，山田雄一郎．
（編集・
荒井良徳，石川知一，石川雅浩，上平員丈，
査読委員） 大木眞琴，木村俊一, 久下哲郎，倉掛正治，
櫻井快勢，佐藤甲癸，佐藤周平，白川真一,
新谷幹夫，関野雅則，田中賢一，田中 清，
N.P.チャンドラシリ，プレーマチャンドラ・チンタカ ，
豊浦正広，長谷川まどか，濱本和彦，藤澤 誠，
藤代一成，牧田孝嗣，吉田典正，若原俊彦，
Chee Seng CHAN,Paramesran RAVEENDRAN,
KokSheik WONG．

入会ご希望の方は下記ご参照の上，学会ホームページよりお申込頂くか，事務局にその旨ご連絡ください。

（査読委員）

荒川賢一，荒木昭一，有川智彦，伊藤貴之，
五十嵐悠紀，岩切宗利，岩橋政宏，大澤秀史，
尾上孝雄，金井 崇，金子俊一，金森由博，金子 格，
金田和文,北郷正輝，勝間ひでとし， 栗原恒弥，
黒沢俊晴, 洪 博哲，小館亮之，駒形英樹，
小町祐史, 今間俊博，斎藤隆文，齋藤 豪,
斉藤文彦，佐藤真知子，篠原克幸，島村 潤，
下馬場 朋禄，白井啓一郎，杉崎栄嗣，瀬崎 薫，
瀬政孝義，高島洋一，高野邦彦，田中芳樹，
高橋時市郎，谷口行信，田村 徹，辻 宏行，
鉄谷信二 ， 中村康弘 ，納 富一宏， 包 躍，
林 正樹，福江潔也, 堀田裕弘，本宮隆広，
茅 暁陽，松木 眞，松田浩一，三田雄志，
三ツ峰秀樹，六浦光一，森島繁生，柳原政弘，
藪下浩子，山口隆二，山崎龍次,Hernan AGUIRRE，
Yoong Choon CHANG，Robin Bing-Yu CHEN，
Mochamad HARIADI，Pizzanu KANONGCHAIYOS，
Teck Chaw LING，Keat Keong PHANG，
Nordin BIN RAMLI．

（事務担当）

浮ヶ谷 修，福島 理恵子，本田京子.

○会員の種別正会員：本会の目的に賛同する個人
学生会員：本会の目的に賛同する学生賛助会員：本学会を援助する個人または法人
特殊会員：本学会の目的に賛同する個人以外の図書室，研究室など○入会金および年会費
入会金：正 会 員 1,000 円
学生会員 500 円
年会費：正 会 員 10,000 円（口座振替 9,000 円）
学生会員 3,000 円
賛助会員 50,000 円（1 口）特殊会員 12,500 円○ご連絡先〒116-0002 東京都荒川区荒川 3-35-4
ライオンズマンション三河島第二 101 号
TEL (03)5615-2893
FAX（03）5615-2894
E-mail: hensyu@iieej.org（編集）kikaku@iieej.org（研究会・会員情報）
hyoujun@iieej.org（テストチャート）
http://www.iieej.org/
http://www.facebook.com/IIEEJ

画 像 電 子 学 会 誌
第52巻 第1号

通巻263号 （2023年1月）

目
随
1

次

想

新年挨拶 －画像電子学会の次の50年に向けて－

内田 理

特集 画像電子年報
2

画像電子年報特集号の発行にあたって

編集委員会

3

1. 編集委員会の活動
2．各種大会・イベントの取り組み

児玉 明

7
13
16

2‒1 年次大会
2‒2 セミナー
2‒3 IEVC
2‒4 画像関連学会連合会傘下イベント
2‒4‒1 FIS秋季大会

吉田典正，児玉 明，内田 理
深見拓史
内田 理

19
22
25

3. 第1種研究会の取り組み
4. 第2種研究会の取り組み

29
31

4-1 第2種研究会の位置付けと概要
4‒2 ビジュアルコンピューティング分野
4‒2‒1 ビジュアルコンピューティング（VC）研究会
4‒2‒2 多次元画像（MDI）研究会

33
37

4‒3 メディア応用分野
4‒3‒1 VMA（Versatile Media Appliance）研究会
4‒3‒2 デジタルミュージアム・人文学(DMH)研究会

39
41
44
46
48
50
54

4‒4 標準化関連分野
4‒4‒1 静止画符号化標準化（SIC）研究会
4‒5 生活支援分野
4‒5‒1 安全な暮らしのための情報技術（SSC）研究会
4‒5‒2 視覚・聴覚支援システム（VHIS）研究会
4‒6 表示技術分野
4‒6‒1 デジタルサイネージとインタラクション（DSG）研究会
4‒6‒2 スマートディスプレイ（SDP）研究会
4‒7 共通領域4‒7‒1 建築と画像電子の共通領域（AIM）研究会
4‒7‒2 ドローン（DRC）研究会

平山 亮
谷口行信
深見拓史
金井 崇
高田英明
深見拓史
平山 亮
小野文孝
中西 浩
平山 亮
大野邦夫
松本充司，渡部智樹
長尾嘉満，長谷川克也．小林利壽
長谷川克也，長尾 嘉満

5. 標準化動向
58
61
66
72
76
80
82
84
87
90

5‒1 国際照明委員会第8部会 ―画像技術―
5‒2 ITU-T SG16（マルチメディアとデジタルサービス）―第1 回会合報告―
5‒3 ISO/IEC JTC 1/SC 27 ―セキュリティ技術―
5‒4 ISO/IEC JTC 1/SC 28 ―オフィス機器―
5‒5 ISO/IEC JTC 1/SC 29 ―マルチメディア符号化―
5‒6 ISO/TC42/WG18, 20, 23, 26 ―ディジタル写真分野―
5‒7 IEC TC 100 ―オーディオ・ビデオ・マルチメディアのシステム
および機器―
5‒8 ISO/TC130 ―印刷技術―
5‒9 IEC SyC Smart Cities
5-10 IEC SyC AAL ―自立生活支援―

92
95
97
102
104
108
112
115
118
121
124

6‒1 デジタルカメラ
6‒2 デジタルビデオカメラ
6‒3 ディスプレイ・表示装置
6‒4 3Dスキャナ（3D入力装置）
6‒5 ウェアラブル機器
6‒6 スマートフォン
6‒7 3Dディスプレイ
6‒8 ファクシミリ
6‒9 複写機及び複合機
6‒10 ノン・インパクト・プリンタ
6‒11 ゲーム機・ゲームソフト

山口雅浩
山本秀樹
中尾康二
濵田信明
渡邊 修
永田 徹
寺崎 智
佐藤利文
平川秀治
杉浦博明

6. 装置動向
小野文孝
小川勝久
河村尚登
坂本静生
児玉 明
児玉 明
陶山史朗
山本賢治，安井芳昭，岡田佑樹， 八田拓也
吉田 健
松木 眞
今給黎 隆

127
130
134
137
140

鈴木洋佑，明石一希
児玉 明
植村八潮
長谷川克也
編集委員会

6‒12 BD レコーダ・プレーヤ
6‒13 タブレット端末
6‒14 電子書籍端末
6‒15 ドローン（無人航空機）
6‒16 各種装置の市場推移

年次大会 2022 Journal Track 論文特集
142

編集委員会

年次大会 2022 Journal Track 論文特集 に寄せて

論

文

143

撮影者が写らない全方位画像生成のための撮影と合成

河合紀彦，野田隆成

152

物理的複製困難な印刷コードを用いた高速真贋判定システムの産業応用

菅井和明， 金田北洋，岩村惠市

164

電線ケーブル3 次元X線CT画像からの素線検出と追跡による3 次元構造推定

上田 栞，藤井 亮，斎藤英雄， 星名 豊

174

遊色効果再現のための三次元ボロノイ分割を用いたオパールのモデリング横田壮真，杉田俊平，藤代一成

183

左心室の膨張と収縮を考慮した心臓内圧力変化シミュレーション

髙山康汰，夏目拓也，張 英夏，向井信彦

193

GPUを用いた多光源大域照明レンダリングにおける経路誘導の効率化

杉田俊平，藤代一成

205

スマートデバイスへの実装を考慮した継続認証手法に関する一検討

渡邊友花，山崎 恭

214

3 次元自然形状に適した輪郭追跡法と遺構図作成支援への応用

岩瀬隆志，岩切宗利，田中 清

221

深度カメラを用いたアスパラガス収穫機の開発

松原洋一

実践論文

一般論文
228

ランダムな半径の円を敷き詰める高速サンプリング法とその絵画風画像
生成への応用講237

山邉悠太，小玉周平， 森谷友昭，高橋時市郎

座

深層学習による画像編集技術の発展

飯塚里志

海外だより
241

Vrije Universiteit Brussels 滞在記

報
244

渡邊 修

告

Visual Computing ワークショップ2022 (VCWS 2022)報告

画像電子学会Visual Computing 研究会

グループ紹介254

お茶の水女子大学 理学部 情報科学科 五十嵐研究室

五十嵐 悠紀スキャニング
258

会
263
264
265
266
267
270
272
273

高田英明

新たな立体知覚現象に基づく裸眼3D 表示システムの研究開発

告・ニュース

理事会だより・協賛案内
2023年度会費自動引落しについて
画像電子学会研究会等予定
2023年度第51回画像電子学会年次大会1st Call for papers
画像電子学会 第303回研究会 in 広島 開催案内
画像電子学会 第5回 デジタルミュージアム・人文学(DMH)研究会講演募集
2023年10月号 ビジュアルコンピューティング論文特集号 論文募集
論文投稿の手引き

277
279
282
284
285
289
289
290

アレキサンダー・ベイン賞候補推薦募集
画像電子技術賞候補の推薦のお願い
フェロー候補推薦募集
代議員候補推薦のお願い
日本画像学会誌・日本写真学会誌・日本印刷学会誌目次
会 報
編集後記
総目次

The Journal of
the Institute of Image Electronics Engineers of Japan
Vo1.52 No.1 January 2023

CONTENTS
Foreword
1

Toward the Next 50 Years of IIEEJ

Osamu UCHIDA

Special Issue：Biennial Report of Image Electronics Engineering
2

Introduction to the Special Issue on Biennial Report of Image Electronics
Engineering

Editorial Committee

3

1. Activities of Editorial Committee

Mei KODAMA

7

2. IIEEJ Activities of Conferences and Events
2-1 IIEEJ Annual Conferences

Masanori YOSHIDA, Mei KODAMA, Osamu UCHIDA

13

2-2 Seminar

Takushi FUKAMI

16

2-3 IEVC

Osamu UCHIDA

2-4 Events organized by FIS (Federation of Imaging Societies)

19

2-4-1 Fall Meeting of Federation of Imaging Societies

Makoto J. Hirayama

22

3. Activities of IIEEJ Regular Conferences

Yukinobu TANIGUCHI

25

4-1 Position and Overview of IIEEJ SIGs

4. Activities of IIEEJ SIGs (Special Interest Groups)
Takushi FUKAMI

4-2 Visual Computing

29
31

4-2-1 IIEEJ SIG on Visual Computing

Takashi KANAI

4‒2‒2 IIEEJ SIG on Multi-Dimensional Image

Hideaki TAKADA

4-3 Media Application

33
37

4-3-1 IIEEJ SIG on Versatile Media Appliance

Takushi FUKAMI

4-3-2 IIEEJ SIG on Digital Museum and Humanities

Makoto J. HIRAYAMA

4-4 Standardization

39

4-4-1 IIEEJ SIG on Still Image Coding Standardization

Fumitaka ONO

4-5 Assisted Living

41
44

4-5-1 IIEEJ SIG of Social Secured Cybertechnology

Hiroshi NAKANISHI

4-5-2 IIEEJ SIG on Visual and Hearing Impaired Support

Makoto J. HIRAYAMA

4-6 Display Technology

46
48

4-6-1 IIEEJ SIG of Digital Signage and Interaction

Kunio OHNO

4-6-2 IIEEJ SIG on Smart Display

Mitsuji MATSUMOTO，Tomoki WATANABE

4-7 Jointed Fields

50
54

4-7-1 IIEEJ SIG on Architectural Industry Mondiale Expected by Image
Technology
4-7-2 IIEEJ SIG on Drone Research

Yoshimitsu NAGAO, Katsuya HASEGAWA, Toshihisa KOBAYASH
Katsuya HASEGAWA, Yoshimitsu NAGAO

5. Trends of Standardization

58
61
66
72
76
80
82
84

5-1 CIE Division 8: Image Technology

Masahiro YAMAGUCHI

5-2 ITU-T SG16 (Multimedia and digital services): The digest of first SG16i
5-3 ISO/IEC
JTC 1/SC 27: Security Technology

Hideki YAMAMOTO

5-4 ISO/IEC JTC 1/SC 28: Office Equipment

Nobuaki HAMADA

5-5 ISO/IEC JTC 1/SC29: Multi-media Coding

Osamu WATANABE

5-6 ISO/TC42/WG18, 20, 23, 25, 26 : Digital Photography

Toru NAGATA

87
90

Koji NAKAO

5‒7 IEC TC 100: Audio, Video and Multimedia Systems and Equipment

Satoshi TERASAKI

5-8 ISO TC130 : Graphic technology

Toshifumi SATOH

5-9 IEC SyC Smart Cities

Shuji HIRAKAWA

5-10 IEC SyC AAL: Active Assisted Living

Hiroaki SUGIURA

6. Trends of Equipment

92
95
97
102
104

6-1 Digital Camera

Fumitaka ONO

6-2 Digital Video Camera

Katsuhisa OGAWA

6-3 Display

Naoto Kawamura

6-4 3D Scanner (3D Input Device)

Shizuo SAKAMOTO

6-5 Wearable Device

Mei KODAMA

108
112
115

6-6 Smart Phone

Mei KODAMA

6-7 3D Display

Shiro SUYAMA

6-8 Facsimile

Kenji YAMAMOTO, Yoshiaki YASUI, Yuuki OKADA,
Takuya HATTA

118
121
124
127
130
134
137
140

6-9 Copier and Multi-Function PrinterKen YOSHIDA

6-10 Non-Impact Printing

Makoto MATSUKI

6-11 Gaming Platform and Game Software

Takashi IMAGIRE

6-12 BD Recorder/Player

Yousuke SUZUKI, Kazuki AKASHI

6-13 Tablet Device

Mei KODAMA

6-14 eBook Reader

Yashio UEMURA

6-15 Drone (Unmanned Aerial Vehicle: UAV)

Katsuya HASEGAWA

6-16 Market Transition of Various Equipment

Editorial Committee

Special Issue on Journal Track Papers in IIEEJ Annual Conference 2022
Editorial Committee

142

Upon the Special Issue on Journal Track Papers in IIEEJ Annual
Conference 2022

143

Photographing and Compositing for Generating Omnidirectional Image
Excluding Photographer

Norihiko KAWAI, Ryusei NODA

152

Industrial Application of a High-Speed and High-Accuracy Authenticity
Judgment System Using Unclonable Printed Codes

Kazuaki SUGAI ，Kitahiro KANEDA，Keiichi Iwamura

164

3D Structure Estimation by Wire-Detection and Tracking from 3D X-ray CT
Images of Electric Cables

Shiori UEDA, Ryo FUJII, Hideo SAITO, Yutaka HOSHINA

174

Modeling of Opal Using 3D Voronoi Tessellation for Simulating Playof Color

Soma YOKOTA, Shumpei SUGITA, Issei FUJISHIRO

183

Pressure Change Simulation in the Heart Considering Left VentricularExpansion and Contraction

Kohta TAKAYAMA, Takuya NATSUME, Youngha CHANG,
Nobuhiko MUKAI

193

GPU-based Acceleration of Path Guiding for Many-Light Global
Illumination

Shumpei SUGITA, Issei FUJISHIRO

205

A Study on Continuous Authentication Considering Implementation on
Smart Devices

Yuka WATANABE, Yasushi YAMAZAKI

214

Contour Tracking Method Suitable for 3D Natural Shapes and Its
Application to Support Drawing Map of Remains

Takashi IWASE, Munetoshi IWAKIRI, Kiyoshi TANAKA

221

Development of an Asparagus Harvester Using Depth Cameras

Yoichi MATSUBARA

Contributed Papers

Practice Oriented Paper

Regular Section
Contributed Paper
228

A Fast Sampling Method by Paving Disks with Random Radii and Its
Application to Various Painterly Style Image Generation

Yuta YAMABE, Shuhei KODAMA, Tomoaki MORIYA,
Tokiichiro TAKAHASHI

Tutorial
237

Advances in Image Editing Techniques with Deep Learning

Satoshi IIZUKA

From Overseas
241

On the Stay in Vrije Universiteit Brussels

Osamu Watanabe

Report244

The Report of Visual Computing Workshop2022（VCWS2022）

Visual Computing Committee

Research Group Introduction
254

Igarashi Laboratory, Department of Information Sciences,
Faculty of Sciences, Ochanomizu University

Yuki IGARASHI

Scanning
258

Glassless 3D Display System Based on a New 3D Visual Perception

Hideaki TAKADA

Published four times a year by the Institute of Image Electronics Engineers of Japan（Gazo Denshi Gakkai）
101，3-35-4，Arakawa，Arakawa-ku，Tokyo 116-0002，Japan
Tel：+81-5615-2893 Fax：+81-5615-2894 E-mail：hensyu@iieej.org http://www.iieej.org/

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

新年挨拶 ― 画像電子学会の次の 50 年に向けて ―内田 理（編集委員長，東海大学）

Toward the Next 50 Years of IIEEJ
Osamu UCHIDA（Editor in chief, Tokai University）
新年明けましておめでとうございます．令和 5 年 1 月号の発行にあたり，編集長としてご挨拶申し上げます．昨年 6月，学会創設 50 周年という節目のタイミングで編集委員長を仰せつかりました．まだまだ不慣れなこともあり，多くの会員諸兄姉，事務局の皆様にご迷惑をお掛けしておりますが，本学会の「次の 50 年」の第一歩である本年は，編集委員長としての業務を着実に遂行してゆく所存です．
2020 年（令和 2 年）1 月 15 日に日本国内で新型コロナウイルスの感染が初めて確認されてから 3 年が経ちました．当初はほとんどの方が，これほど長い期間，この感染症により世界中が大混乱に陥ることになるとは想定していなかったのではないでしょうか．最近，中国のゼロコロナ政策が転換され，日本でも感染症法上の分類が 2 類相当から 5 類に引き下げられることが決定するなど，ようやく世界的に騒動の収束が見通せる状況になりつつありますが，コロナ以前の状況に完全に戻るのはまだしばらく先の事になるかもしれません．
本学会も新型コロナウイルスの影響を大きく受け，2020 年度，2021 年度の年次大会は完全オンラインでの開催となりました．2021 年 9 月の IEVC2021 (The 7th IIEEJ International Conference on Image Electronics and Visual Computing) もハイ
ブリッド開催を目指して準備を進めましたが，ちょうど開催直前に第 5 波のピークを迎え，完全オンライン開催となりました．理事会や編集委員会，企画委員会，研究会も，そのほとんどがオンラインでの実施となり，人的交流が大きな役割の一つである学会にとって（本学会に限らず，多くの学会にとって），大きな痛手となりました．この間，会員数も大きく減少してしまいました．もちろん，ピンチの裏にはチャンスあり，オンライン化・リモート化を支える ICT 技術
はこのコロナ禍の 3 年間で劇的な進化を遂げました．関連した研究テーマが多数創出され，現在も活発な研究・開発が進められています．今後，学会・研究会，および理事会や編集委員会などは対面と遠隔の「いいとこ取り」，すなわちハイブリッド形式での開催が増加していくものと思われます．昨年 8 月 31 日～9 月 2 日に北海道知床で開催された 2022
年度の年次大会（学会創設 50 周年記念大会）はハイブリッド形式で実施し，多くの方が現地で参加する一方，事情により現地参加できない方にもオンラインで参加していただき，合計参加者数が 200 名を超える盛況となりました．年次大会では初の試みとなる Journal Track への投稿も多数に上り，本号はその論文特集号として，様々なジャンルの論文を 9編掲載しております．なお，2023 年度の年次大会も，昨年と同時期の 8 月下旬に富山県富山市で開催の予定であり，昨年度に引き続き，Journal Track の論文募集を予定しております．本号に 1st CFP が掲載されておりますので，是非ご投稿・ご参加を検討ください．
さて，編集委員長としての新年の抱負ですが，令和 4 年 7 月号の随想（編集委員長就任挨拶）でも述べさせていただ
きました通り，若手の会員の方にも積極的にご参加いただける編集委員会の構築，運営を目指していきたいと考えています．まだまだ若いつもりでおりますが，筆者は 30 代前半で編集委員に就任して 17 年がたちました．現在，編集委員会で活躍されている主要メンバーの皆様も，その多くは若手の時から本学会の各種委員会等に参加されております．しかし，残念ながら近年は本学会の各種委員会に新たな若手会員のご参加が大変少ない状況が続いております．これは本学会の「次の 50 年」に向けて由々しき問題であります．編集委員長就任挨拶でのお願いを繰り返すこととなり恐縮ですが，若手の会員の皆様，またそのような方々の活動をサポートする立場にある会員の皆様に，是非本学会の運営（委員会活動）へのご協力をお願いしたいと考えており，そのための有効な施策について広くご意見を募集し，議論を進めて
ゆきたく存じております．また，技術的には昨今 AI 分野の研究が劇的な進化を遂げており，特に画像生成 AI は昨夏より急速に普及しました．AI 分野は本学会の「次の 50 年」の屋台骨となる重要分野と考えております．是非若手の会員の皆様に積極的にこの分野の論文を執筆いただき，本学会誌や英文論文誌にご投稿いただくことで学会の魅力をより高めてまいりたいと存じます．
末筆ながら，年頭に当たり会員の皆様のご健勝とご多幸をお祈り申し上げますとともに，本学会への一層のご理解とご協力を賜りますよう，宜しくお願い申し上げます．

1

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

画像電子年報特集号の発行にあたって
Introduction to the Special Issue on Biennial Report of Image Electronics Engineering
編集委員会

本号は，隔年で発行している画像年報特集号の第 25 回にあたります．
本特集は，過去 2 年間の本学会の活動，画像関連技術の標準化の動き，および画像関連装置の業界動向などを定点観測により俯瞰し紹介するものです．時代とともに変化/進化する技術や製品の推移と，それらに対する本学会の活動を記録に残し後世に伝えることも当学会の使命と言えます．
本号の構成は，第 1～4 編が学会活動，第 5 編が国際標準化技術の動向，第 6 編が画像関連機器の業界動向で，それぞれの分野の専門家の方々に執筆していただきました．なお，第 6 編につきましては時代の動向を鑑み，構成を一部変更しておりますのでご確認ください．また，学会活動に関しては下記のコロナウイルスの影響で 12 月に延期開催された 2020 年度の年次大会に関する記述を
前回含められなかった記事もあり，項目によっては今回の年報特集に先送りされております．これに関連して，原稿の記述時点が記事により必ずしも統一されていないこともご了承ください．
さて，この 2 年間を振り返ってみますと，2020 年が明けて間もなく広まり，前回の年報に大きな影響のあった新型コロナウイルス（COVID-19）が引き続き大きな影を落としていたといえます．
2023 年 1 月現在，第 8 波が押し寄せており，患者数は極めて多い状況ですが，致死率は低く，今後行動制限がとられることはないと予想されています．コロナ禍の下で，ICT 技術は，在宅勤務（テレワーク），リモート会議，オンライン授業などの新たな生活様式を登場させ，新しい社会インフラとして定着させました．本学会のキー技術であるネットワーク通信技術，映像配信技術，帯域圧縮技術などの画像/映像関連技術が，この逆境において人類に大きく貢献できたといえるでしょう．
このインフラは，コロナ終息後も活用されるであろうと思われます．また，コロナの完全な終息，さらには将来のパンデミックの事前予防に向けて，医学，薬学のみならず，当学会関連の画像/映像
技術も何らかの貢献をなし得ることを，期待したいものです．
また，本学会は 2022 年に創設 50 周年を迎えました．学会誌で特集を行ったほか，記念の年次大会も北海道においてハイブリッド形式で開催でき，多数の参加者を得て大きな成功を収めました．
新たな 50 年に向け，気を新たにして本学会の果たすべき役割を熟考したいと考えております.
変化しつつある時代の一断面を定期的に切り取って紹介する本特集が，今後も多くの読者のお役に立つことを願っております．最後に，ご多忙の中，本特集号にご協力いただきました執筆者の皆様に改めて厚くお礼申し上げます．
（文責：小野文孝・河村尚登）

2

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

1．編集委員会の活動
児玉 明（フェロー）
広島大学

1. Activities of Editorial Committee
Mei KODAMA (Fellow)
Hiroshima University

1

この 2 年間での特筆すべき活動に学会創設 50 周年記念企画

本年報特集の趣旨と全体概要がある．
本学会の最初の総会が1972年4 月に開催されており，

本学会において，年報はその発足当初より重要な位置付け

2022 年 4 月号では 50 周年記念随想特集，及び資料「画像電を占めてきた．その過去の歴史は本特集のまえがきに記され子学会 50 年の歩み」を掲載し，2022 年 4 月号から 10 月号また通りである．学会誌に掲載される年報である以上，編集委

での 3 号に計 4 報の 50 周年記念招待論文を掲載した．

員会がその企画の責任をもつわけであるが，6 年前から企画

年次大会関係では 2021 年度の年次大会で，従来通り年次大委員会・年次委員会・セミナー委員会の協力も得てそれらの会特集を企画したうえ，特集投稿論文には無償で短期特別査委員会の活動も紹介し学会全体の活動の紹介を通じて学会活読の特典を希望者に提供した．また年次大会の中で「論文執動のさらなる活性化に資することを大きな目的としている．

筆講座」を実施した．

本年報の構成は前回と大きな変化はなく，第 1 編で編集委

2022 年の年次大会は 50 周年記念大会とし，従来の年次大員会，第 2 編で各種大会・連合大会，第 3 編で企画委員会，会と同様の講演募集（Conference Track）に加え，大会講演原第 4 編で第二種委員会の活動を紹介し，第 5 編で標準化，第稿（2～4 頁）と共に画像電子学会誌投稿論文として査読を受６編で装置動向について紹介する．本編集活動報告においてける論文（8 頁以内）を併せて提出する Journal Track を新た

は，その 2 章で論文特集・連載技術解説などを始めとする，に設けた．この形態は過去 2 回の IEVC に倣ったもので，年2021 年～2022 年における編集委員会の活動について紹介す次大会としては初めての実施である．Journal Track に投稿し，るが，3 章では本特集の第 2 編以降の内容も簡単に報告し，学会誌論文としても採択された論文は，画像電子学会誌 2023

本学会の 2 年間の取り組みを概観できるようにする．

年 1 月号に特集として掲載を予定している．

なお，2021 年度までは，編集委員長 児玉と，副委員長 小また，当学会の国際カンファレンス IEVC(International

林直樹氏，内田理氏，竹島由里子氏の 3 人体制であり，2022

Conference on Image Electronics and Visual Computing) に関し

年度以降は，編集委員長内田理氏，副委員長小林直樹氏，竹てはその企画・運営を，編集委員会が継続して行っており，

島由里子氏となっている．

IEVC2019 に続く当学会の国際カンファレンス IEVC2021 を

2
2.1

2021 年夏に北海道知床にて開催すべく準備を進めた．しかし，編集委員会の 2021－2022 年の活動

コロナの感染が収まらず，最終的にオンラインのみの開催と概要なった．IEVC2021 に関しては今回も Journal Track（JT）のカ

編集委員会は，学会誌及び英文論文誌の出版により，会員

テゴリを設け，Conference Paper と同時に Journal Paper の査読にとって有益な情報を論文や記事の形で提供する役割を担っを開始する特集号を 2021 年 12 月号に“Special Issue on Journalており，月に一回のペースで編集委員会会合を開催し，論文

Track Papers in IEVC2021’’として掲載し，Part II を 2022 年英の査読判定の審議や特集号の企画の議論などを行なっている． 文論文誌 6 月号に掲載し，国内外に向け最新の研究成果を発信している．
コロナ関連では 2020 年 3 月開催の編集委員会会合で，出入口に消毒液を用意し，ソーシャルディスタンスを考慮したう

IEVC 2021 の詳細な開催報告は，2022 年 1 月号の学会誌にえで対面で実施したのを最後に，緊急事態宣言の発令直前の掲載しているが，本特集第 2 編の 2-3 でもその概要を報告し4 月からは Zoom によるオンライン TV 会議に切り替えて編集ている．

委員会を開催している．
2021 年～2022 年の新型コロナウイル

2.2

スの影響下においてもオンライン TV 会議による編集委員会

学会誌及び英文論文誌の発行

2.2.1 概要

を毎月開催した．2022 年 12 月の第 581 回目には，約 2 年半ぶりに対面を含めたハイブリッド形式での開催を計画中であこの 2 年間の編集委員会の活動を振り返ると，まず学会誌

る．今後，対面とするかについては，情勢を見ながら判断すについて，2017 年より年間 4 冊の発行月を 1 月，4 月，7 月，

ることとしている．

10 月に変更している．また，英文論文誌は 2013 年 12 月号を

3

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

初号として従来通り 6 月と 12 月に年に 2 回発行している．
英

表 1 50 周年記念随想特集一覧

文論文誌は投稿論文及び招待論文のみであるが，学会誌には

表題

著者
田中 清

2

学会活動の思い出と今後に期待することビジュアルコンピューティング
研究会の楽しさ3

メタバースと第三の皮膚

藤代一成

4

近藤邦雄

長橋 宏

著名な学者や第一線の研究者による基調論文・招待論文，会1

員の研究成果を発表する原著論文（和文論文）に加え，話題の技術やトピックをシリーズでタイムリーに詳説する連載技
術解説や講座，様々な技術や製品をその誕生の契機から開発

斎藤隆文

グ，ちょっと一息できる記事として，興味深い知識や体験，

5

私の楽しい思い出と夢
半世紀におけるコンピュータグラ
フィックスの変遷

ハプニングなどをカジュアルに取り上げるコーヒーブレイク，

6

データサイエンス・AI 教育について

シンポジウムやセミナーの参加報告，読者に有益な学会情報750 周年記念メッセージ

松本充司

をまとめた会告などからなる．

8

二つの知

小野文孝

9

思い出から想われる本学会の未来

羽鳥好律

10

画像電子学会創立 50 周年記念号に寄せて

小宮一三

11

学会創立 50 周年を祝して安田靖彦に到るまで紐解き個人的な体験を背景に解説するスキャニン

2.2.2 トピックス
この 2 年間のトピックスを紹介すると，まず，「年報特集号」
を 2021 年 1 月号で企画し，各委員会の活動状況，標準化，及

西田友是

（敬称略）

び装置動向について掲載した．また，2022 年には当学会創立50 周年を記念して，記念随想特集，招待論文特集，学会と世表 2 50 周年記念招待論文特集の中の 50 年の歴史を振り返る，報告「画像電子学会 50 年の歩み」を企画した．50 周年記念随想特集は，2022 年 4 月号に掲載し，歴代会長の計 11 名の著者に随想をご執筆いただき，巻頭言を当時の田中会長に執筆いただいた（表 1）．また，招待論文特集は 4 月号から 10 月号にかけて計 4 報を順次掲載した（表 2）．
「画像電子学会 50 年の歩み」は学会の創立時から縁があり会長・編集委員長・企画委員長を務められた小野文孝名誉会員にお願いし 4 月号に掲載した．なお，編集委員会
として 4 月号に 50 周年特集の内容紹介をしている．

表題著者

こころまで伝わるコミュニケーション実現への挑戦

山田武士

画像圧縮・画像通信に対する深層学習応用と研究開発事例

甲藤二郎

2022 年
7 月号

地球温暖化の現状と衛星による海氷観測の重要性
光線再生によるフルパララッ
クス 3 次元映像表示技術

長 幸平，
直木和弘

2022 年7 月号

渡邉隼人，岡市直人，加納正規，佐々木久幸, 洗井淳

2022 年

また過去 2 年の技術解説としては，2021 年度の画像電子技掲載号
2022 年
4 月号

10 月号

（敬称略）

術賞受賞技術として“Value Estimation of SpO2 Using a
Non-Contact Method”，「非エピポータ光伝搬の計測と解析に基報告としては，「2020 年度画像電子学会年次大会報告」，

づく皮下血管のリアルタイムイメージング」
を 2021 年 7 月号，
「画像電子学会第 1 回デ「Visual Computing 2020 開催報告」に掲載している．なお，2022 年度の画像電子技術賞受賞技術

ジタルミュージアム・人文学（DMH）研究会」，「2021 年度については該当技術の学会誌掲載方法を現在著者に検討いた

第 49 回画像電子学会年次大会報告」，「DSG 研究会の足跡とだいている．

今後の展望」，「IEVC2021 実施報告」，「第 6 回アレキサンダ

講座としては，「HTJ2K（High Throughout JPEG2000）の概

ー・ベイン賞授賞報告」，「2022 年度 第 50 回 画像電子学会

要」，「ホロ HMD のすすめ」，「360 度カメラ THETA とその応

年次大会
（学会創設 50 周年記念大会）
報告」
を掲載している．

用技術」をそれぞれ，2021 年 4 月号，2022 年 7 月号，2022

以上についても，極めて有益な内容が含まれており，是非

年 10 月号に掲載している．

ご一読頂きたいと考える．

スキャニングにおいては，「大学人が進めた自由視点テレビ
2.2.3 論文特集

FTV の MPEG 標準化」
（2021 年 1 月），
「イマーシブライブエ
クスペリエンス（ILE）の標準化について」（2021 年 4 月），

次に，
「論文特集号」であるが，2017 年度の企画より年変「MOCHA：Bluetooth ビーコンを用いた学内位置情報サービ

わりの特集テーマを 2 種類とし，日本語，英語どちらでも論スの開発・運用－ウィズコロナ・アフターコロナに向けた安文投稿できるように CFP を改め，発行の近い学会誌と英文誌

心・安全・便利なキャンパスを目指して－」（2021 年 7 月），の両方で特集することとしている．前回の年報に引き続き，「メタデータ関連の活動」（2021 年 10 月），「MHEG —マルチ

以下では学会誌と英文論文誌を時系列的に紹介する．

メディア・ハイパーメディア符号化標準—」（2022 年 1 月），

まず，2021 年 1 月号の学会誌において，「自動化・省人化・「JBIG 2 規格の完結と JBIG SG の解散」
（2022 年 4 月），
「大増力化を支える画像処理関連技術論文特集」を企画し，論文

画面裸眼 3D ディスプレイの研究開発」（2022 年 7 月），
「算術

3 件を掲載し，2021 年 6 月号の英文論文誌（対応特集名:型 MELCODE の開発」
（2022 年 10 月）を掲載している．

“Special Issue on CG & Image Processing Technologies for

4The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

Automation, Labor Saving and Empowerment”）では論文 1 件，

今後も特集論文については，より魅力あるテーマを提案できるように，引き続き当委員会で検討してゆく予定である．

ショートペーパー1 件を掲載している．
2021 年 7 月号の学会誌においては，「年次大会論文小特集

また，事例研究，フィールド研究などの研究については，「実号」を企画し，論文 2 件を掲載した．2021 年 10 月号には，「ビ践論文」という新たなカテゴリの論文を導入しているので，ジュアルコンピューティング論文特集」
を企画し，論文 4 件，

新規カテゴリとして積極的な投稿を期待したい．

ショートペーパー2 件を掲載している．

2.2.4 発行論文のまとめ

2021 年 12 月英文論文誌においては，“Special Issue on Journal

まず，2021 年，2022 年の学会誌・論文誌における論文発行状

Track Papers in IEVC2021”を企画し，論文 4 件を掲載している．

況をまとめる．

なお，IEVC2021 特集論文は，2.1 節で紹介したように

和文誌（画像電子学会誌）

IEVC2021 投稿時から Journal Paper 版を編集委員及び査読委・50 巻第 1 号

員に査読して頂き，カンファレンス終了後に再修正・再査読（通巻 255 号）

2021 年 1 月発行「自動化・省人化・増力化を支える画像処理関連技術論文

を経て採択されたものである．

特集」特集論文 3 件，一般論文 2 編

2022 年 1 月号には「年次大会 2021 論文特集」を企画し論・50 巻第 2 号

文 1 件，ショートペーパー2 件を掲載した（通巻 256 号）

2021 年 4 月発行

一般論文 2 編，同 ショートペーパー3 編，

2022 年 6 月号英文論文誌において，“Special Issue on Journal

・50 巻第 3 号

Track Papers in IEVC2021 Part II”として，論文 9 件とショート（通巻 257 号）

2021 年 7 月発行「年次大会 2020 論文小特集」特集論文 2 編

ペーパー1 件を，“Special Issue on CG & Image Processing

一般論文 5 編，同 ショートペーパー1 編，

Technologies Supporting and Expanding Human Creativities”とし・50 巻第 4 号て，論文 1 件，ショートペーパー1 件を掲載している．

（通巻 258 号）

2021 年 10 月発行「ビジュアルコンピューティング論文特集」
特集論文 4 編，

2022 年 10 月号学会誌には，「ビジュアルコンピューティン

同 ショートペーパー2 編；一般論文 2 編，同 ショートペグ論文特集」を企画し，論文 1 件，資料論文 1 件，ショートーパー2 編

ペーパー2 件を掲載している．

・51 巻第 1 号

なお，特集号のテーマとして企画した，2021 年 4 月号掲載

（通巻 259 号）

2022 年 1 月発行「年次大会 2021 論文特集」特集論文 1 編，同 ショートペ

予定の「未来社会の実現に向けた画像関連技術」（英文論文

ーパー2 編；一般論文 3 編，同 ショートペーパー1 編

誌 ： Special Issue on Image-Related Technologies for the・51 巻第 2 号

Realization of Future Society”），2021 年 7 月号掲載予定の「オ（通巻 260 号）

2022 年 4 月発行

招待論文 1 編, 一般論文 2 編，同 ショートペーパー1 編

ンライン化・リモート化に係る画像利活用事例特集」（和文の・51 巻第 3 号

み），2022 年 1 月号掲載予定の「イマーシブメディア実現の（通巻 261 号） 2022 年 7 月発行

招待論文 2 編

た め の 画 像 関 連 技 術 」（ 英 文 論 文 誌 ：“ Special Issue on

・51 巻第 4 号

Image-related Technology for Realizing Immersive Media”），につ（通巻 262 号）

2022 年 10 月発行

招待論文 1 編，「ビジュアルコンピューティング論文特集」

いては残念ながら発行に間に合う時点で採録が決定した論文

特集論文 1 編，同資料論文 1 編，同ショートペーパー2 編

が特集を組むのに十分な数に達しなかったため，当該採録論

英文誌（IIEEJ Transactions on Image Electronics and Visual

文は一般論文として扱った．特に，実践論文特集として企画

Computing）

した「オンライン化・リモート化に係る画像利活用事例特集」
については，投稿はあったものの残念ながら，採録までには・9 巻第 1 号

（通巻 16 号）

2021 年 6 月発行

至らなかった．

「Special Issue on CG & Image Processing Technologies for
Automation, Labor Saving and Empowerment PartⅡ」：特集論

なお，2021 年に企画し，まだ発行に至っていない特集テー
マは，学会誌 2023 年 1 月号発行として，「データ連携・再利

文 1 編，同 ショートペーパー1 編；一般論文 1 編
・9 巻第 2 号

用を促進する画像電子関連技術」（英文論文誌では IIEEJ Trans.

（通巻 17 号）

2021 年 12 月発行

on Image Electronics and Visual Computing, Vol.11, No.1 (2023)「Special Issue on Journal Track Papers in IEVC2021」：特集論掲載の“Special Issue on Special Issue on Data Interwork, Sharing,

文 4 編；一般論文 1 編
・10 巻第 1 号

and Reusing Technologies Supporting Digital Transformation（通巻 18 号）

2022 年 6 月発行

Era”），学会誌 2023 年 4 月号発行として「デジタルファブリ「Special Issue on Journal Track Papers in IEVC2021 PartⅡ」：ケーションのための画像電子関連技術」（英文論文誌では特集論文 9 編，同 ショートペーパー1 編；「Special Issue on

IIEEJ Trans. on Image Electronics and Visual Computing, Vol.11,

CG & Image Processing Technologies Supporting andNo.1 (2023)掲載の“Special Issue on Image-Related Technology

Expanding Human Creativities」特集論文 1 編，同 ショートfor Digital Fabrication”）であり，現在査読評価を進めている．

ペーパー1 編；一般論文 3 編

5The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

・10 巻第 2 号（通巻 19 号）2022 年 12 月発行

表 3 20 年度発行分の構成と頁数

一般論文 4 編

記事名なお，最終的に，掲載全論文数は，学会誌（和文論文）では，2021 年は，論文 20 件，ショートペーパー8 件，2022 年
は，論文 7 件，資料論文 1 件，ショートペーパー6 件，英文
論文では，2021 年は，論文 7 件，ショートペーパー1 件，2022
年は，論文 17 件，ショートペーパー2 件であった．
表 3，4 に 2020 年度及び 2021 年度の全件数と頁数を示す．

2.3 論文賞の選定
2 年毎に実施している論文賞の選定は第 20 回を迎え，2020年，2021 年発行の学会誌及び英文論文誌に掲載の論文を対象

件数

頁数

随想

件数
4

頁数
6

報告

記事名

6

37

表彰

1

5

グループ紹介

4

13

役員紹介

1

4

スキャニング

4

14

論文･SP 等

38
(8)

327
(77)

図書紹介

1

1

コーヒー
ブレイク

4

15

学会記事

1

55

技術解説

2

9

会報その他

60

113

講座

2

12

総目次

1

5

国際会議

1

4
130

620

計

として，最優秀論文 2 件，優秀論文 5 件を選出し 2021 年度総（）内は英文論文誌会で表彰した．また，英文論文誌の円滑な J-stage への登録作

表 2 21 年度発行分の構成と頁数

業を進めるため，WG メンバ及び新たな事務補佐と協力して，支援ツールを利用した運用を継続して行っている．HP をは

題名

件数

頁数

題名

件数

頁数

じめ様々な媒体を活用して発行誌の内容や論文募集の広報を

随想

4

5

報告

1

8

行うなど，情報発信を積極的に行っている．

追悼文

3

3

グループ紹介

4

8

表彰

1

6

スキャニング

4

15

役員紹介

1

3

図書紹介

1

1

論文･SP 等

28
(12)

263
(125)

学会記事

1

52

年報

47

147

会報・他

65

115

ーストラリアで，第 2 回の IEVC2010 は 2010 年 3 月にニース・

コーヒー
ブレイク

4

9

総目次

1

5

フランスで，第 3 回の IEVC2012 は 2012 年 11 月にクチン・

講座

2

12
計

167

651

2.4 国際カンファレンス IEVC の開催
既に述べたように国際カンファレンス IEVC についてもその発足の経緯を含め編集委員会がその企画・運営を受け持ってきた．第 1 回の IEVC2007 は 2007 年 11 月にケアンズ・オ

マレーシアで，第 4 回の IEVC2014 は 2014 年 11 月にサムイ・
タイで，第 5 回の IEVC2017 は 2017 年 3 月にダナン・ベトナ（）内は英文論文誌

ムで，第 6 回の IEVC2019 は 2019 年 8 月にバリ・インドネシ
アで，第 7 回の IEVC2021 は，2021 年 9 月に北海道，日本で児玉 明（フェロー）

企画し最終的にオンラインで，それぞれ開催した．詳細については，それぞれの会議後に学会誌に掲載の IEVC 報告記事
もしくは年報の IEVC 記事を参照いただきたい．

3. むすび
本稿では編集委員会のこの 2 年間の活動について紹介した．
また，本年報特集の他の記事で紹介している年次大会・研究会・第 2 種研究会・画像関連連合会イベント，などの活動・成果・今後の展望，更に，標準化動向，装置動向についてもご一読をお願いしたい．
この年報が起爆剤となり，画像電子技術に関連する市場規模が増大し，
新製品の開発が促進されることを祈るとともに，会員の皆様の研究会や年次大会などへの発表・参加の促進，
掲載論文数の増加と研究開発分野の拡大などを通して，より魅力ある学会誌・英文論文誌が発行できるよう，当編集委員
会委員一同さらに議論を深めていきたいと考えている．
また，編集委員会に限らず会員の皆様の積極的な参画により当学会を活発な意見交換の場として，これまで以上に活用
頂けると幸いである．

6

1992 年 早稲田大学理工学部電子通信学科卒業．1994 年 同大学大学院理工学研
究科前期修士課程修了．1997 年 早稲田大学大学院理工学研究科後期博士課程修了．1995 年 早稲田大学理工学部助手，
1998 年 広島大学地域共同研究センター
助教授を経て，現在，広島大学大学院総合科学研究科／大学院先進理工系科学
研究科／総合科学部／情報メディア教
育研究センター准教授．主に，画像通信，
動画符号化，スケーラブル符号化，画像検索方式，マルチメディア情報構造化などマルチメディア通信サービスの研究に従事．工学博士．電子情報通信学会，
情報処理学会，映像情報メディア学会，
電気学会，IEEE, ACM 各会員．本学会，
前副会長，理事，前編集委員長．

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

2. 各種大会・イベントの取り組み
2-1 年次大会
吉田 典正†（正会員） 児玉 明††（フェロー） 内田 理‡（正会員）†日本大学 ††広島大学 ‡東海大学

2. IIEEJ Activities of Conferences and Events
2-1 IIEEJ Annual Conferences
Masanori YOSHIDA† (Member), Mei KODAMA†† (Fellow),

Osamu UCHIDA‡ (Member)†Nihon University ††Hiroshima University ‡Tokai University
ョン 9 件，学生ポスター4 件，インターンセッション 4 件，

1. はじめに

企画セッション 26 件，オーガナイズドセッション 10 件，特本報告では 2020 年度から 2022 年度までの年次大会の概要， 別講演 2 件（1 件は VC），追悼セッション 1 件であった．企開催準備，開催後の分析結果等について述べる．まず，2020
画セッションの内訳は，AIM/SDP/DRC 研究会で 17 件（8 件
年度は新型コロナの感染蔓延のため，当初の 6 月実施(慶応大+9 件の 2 セッション），DSG/MUS 研究会で 5 件，VMA 研究

学で開催予定)を 2020 年 12 月に延期したものの，結局対面で会で 4 件であり，オーガナイズドセッションは 2 テーマで「画の開催は叶わずオンライン開催となった．このため時期的に像符号化の新たな潮流」（SIC 研究会）4 件，「マルチスペク

前回の年報 1)に報告が間に合わず，今回の年報に含めている．

トル画像技術」（企画委員会）6 件であった．インターンセッ

2021 年度は従来通り 6 月実施（当初広島大学で開催予定）
で，ションは，別途予定していた開催がコロナ禍でできなくなっ

たとえコロナ禍により対面での開催が見送りになっても時期てしまったため，年次大会の一部として開催した．なお，年の延期は行わないこととして企画し，実際オンラインで開催

次大会の発表内容に基づく学会誌論文を例年通り「年次大会された．2022 年度は学会創設 50 周年の記念大会でもあり，

ショートペーパー特集」で募集した．

開催を大学等が休みになる 8 月下旬から 9 月で企画し，場所

特別講演 I は 12 月 3 日に Cem Yuksel 氏（ユタ大学）にも避暑地といえる北海道・斜里町としてハイブリッド開催を「Simplifying Complexity in Computer Graphics」というテーマ目指して計画し，実際，ハイブリッド形式で実施できた．以で講演していただき，特別講演 II は， 12 月 4 日に国立天文下，それぞれの大会ごとに報告を行う．

台 水沢 VLBI 観測所の田崎文得氏に「ブラックホール画像化

2.

－EHT プロジェクトによる史上初の成果－」というテーマで2020 年度 年次大会

講演をして頂いた．表彰式は Zoom で行い，表彰状は事前に2.1 概要

発送しておき，受賞者には一言感想を述べて頂く形式で行っ2020 年度の第 48 回画像電子学会年次大会（Visual/Media

たが，例年行われてきたインターンシップ相談コーナー，企Computing Conference 2020）は，公益財団法人 画像情報教育

業展示，技術賞展示，懇親会などは，残念ながら実施を見送振興協会（CG-ARTS）の特別後援，日本画像学会，日本写真った．表 1 に年次大会の各種実績を示す．

学会，日本印刷学会の協賛を得て，2020 年 12 月 2 日（水）年次大会の実行体制は以下のとおりである（敬称略）．実～4 日（金）にオンラインで開催された．例年通り Visual

行委員長：吉田 典正；実行副委員長：藤代 一成（VC）；プ

Computing （VC2020）とも併催した． 詳しい報告は文献 2)

ログラム委員長：安藤 慎吾，向井 智彦（VC）；プログラムを参照いただきたい．

副委員長：児玉 明；オーガナイズドセッション担当：小野文

本大会のテーマは，「今日も画像電子技術の一日なり」と

孝, 柿本正憲；大会サポート担当 斎藤・北研究室（東京農した．このテーマは，当初の開催予定場所が慶應義塾大学の工大学），田中研究室（信州大学），吉田研究室（日本大学），

来往舎であったことから福沢諭吉翁の「今日も生涯の一日な

杉浦 裕太（VC）．ホームページ制作および予稿集制作は事務

り」にちなんだものであり，コロナ禍の下でも画像電子技術

局に担当頂いた．

の研究を一日一日しっかりと進めて頂きたいという願いを込

2.2 開催の経緯と使用ツール等

め，オンライン開催となってもこのテーマを引き継いだ．

2020 年度の年次大会は，当初，2020 年 6 月 25 日（木）～

年次大会の発表件数は，一般セッション 6 件，学生セッシ

6 月 27 日（土）に慶應義塾大学の来往舎で開催の予定であっ7

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

た．しかし，コロナ禍により対面での実施ができないことにオンライン開催された．大会テーマはコロナ禍の下での開催

なり，5 月の委員会で（対面での開催への期待も残して）12を意識し「オンライン化・リモート化を支える画像関連技術」

月に延期とした．とはいえ，やはりコロナの収束が見えないとした．詳細報告は文献 3)を参照いただきたい．なお，これことから，8 月初めにオンライン開催を決定し，開催システ

まで同時に開催してきた Visual Computing （VC2021）とは開ムの検討を開始した．その結果，口頭発表については Zoom

催時期の相違もあり，切り離して開催した．

によるリアルタイムの研究発表と，YouTube を利用したオン

年次大会の発表件数は，一般セッション 11 件，学生セッシ

デマンドでの視聴という 2 つの選択肢を用意し，発表者に委ョン 28 件，高大連携セッション 1 件，
企画セッション 15 件，

ねた．オンデマンドの質疑には，Slack というシステムを利用

オーガナイズドセッション 4 件，基調講演 2 件，及び技術賞

した．ポスター発表については VC2020 と共通の Remo とい講演 2 件の合計で 63 件であった．

うシステムを利用することとした．
コミュニケーションの「場」

学生セッションでは，「VC・VR，画像，点群，システム，

としては，Gather.town の利用を検討したが，安定性に関するドローン，動物」などをテーマにした発表が，一般セッショ懸念などもあり，年次大会での利用は断念した．

ンでは，「点群，システム，3 次元画像処理と画像システム」

Zoom の URL，Slack のアドレスなどは，オンラインのプロなどをテーマとした発表が行われた．企画セッションでは，

グラム(HTML)に記載した．学生アルバイトは，1 セッション「ドローン：4 件」（建築と画像電子の共通領域(AIM)研究会に，異なる大学から 2 名ついてもらい，1 名にタイマー画像／ ド ロ ー ン (DRC) 研 究 会 ），「 Beyond 5G Communication

を表示してもらって発表者が時間を確認できるようにし，ベSystems：3 件」(スマートディスプレイ（SDP）研究会)，「デルは手動で鳴らしてもらった．

ジタル人文学とメタデータ：4 件」（デジタルミュージアム・

2.3 分析とまとめ

人文学(DMH)研究会），「多様化する社会でますます高まるユ
ニバーサルでデザインの重要性：4 件」（VMA（Versatile Media

2020 年度の年次大会は，学会初のオンライン開催となり，Appliance）研究会）を，オーガナイズドセッションとしては，

どのようなシステムを用いてどのように開催するかの検討に「新たな検証時期を迎えた画像符号化：4 件」（静止画符号化

大きな力が割かれた．
まず，トラブル対応用に専用の mail アドレスを設定したが，接続などのトラブル相談は 1 件もなかった．口頭発表につい標準化(SIC)研究会）を実施した．
基調講演は 2 件を MC で企画し，基調講演 1（Q1）は，6
月 24 日 13:00～14:00 に「こころまで伝わるコミュニケーシ

ては，Zoom とオンデマンド(YouTube 利用)のうち，オンデマ

ョン実現への挑戦」と題して，山田武士氏（NTT コミュニケ

ンドの希望者は 4 件に過ぎなかった．また，オンデマンドでーション科学基礎研究所）に，基調講演 2（Q2）は，6 月 26

質疑用に用意した Slack の活用度はセッションにより様々で

日 13:00～14:00 に「画像圧縮・画像通信に対する深層学習

あり，Slack に質問などを書き込めることを，座長や関係者の応用と研究開発事例」と題して甲藤二郎氏（早稲田大学）に方からもっと周知しておくべきであったと思われる．ポスタ

講演頂き，両講演については，事前申し込みによりどなたもー発表については，Remo の利用にその一因があったかもし

無料で聴講いただけるようにした．

れないが参加者はそれほど多くはなかった．とはいえ，ポス

通常は年次大会で行われている技術賞展示は，見送り，替ターならではの密な議論ができていたと思う．

りにその講演をプログラムに組み込んだ．講演は，賞の選考終わってみると，オンライン開催は，位置の制約，さらには時間の制約からも解放されるというメリットがあるものの，やはり対面の持つ良さも再認識される結果となったといえる．
2020 年度の年次大会の総参加者数は 499 名で，過去 10 年が遅れ，昨年度の年次大会で発表ができなかった，昨年度受
賞テーマの「非接触式血中酸素飽和度測定装置」（長尾嘉満）と本年度受賞テーマの「非エピポーラ光伝搬の計測と解析に基づく皮下血管のリアルタイムイメージング」（久保尋之，

間の中で最大であった．参加者数が最大となった要因として

S. Jayasuriya，岩口尭史，舩冨卓哉，向川康博，S.G. Narasimhan）

は，オンラインであったこと，関係者（理事や VC 委員など）の計 2 件（敬称略）であった．また，表彰式，ベイン賞授与の指導学生の聴講を無料としたことが考えられる．一方で，式も年次大会プログラムに組み込みオンラインで実施した．

有料参加者の人数は減少しており，今後さらに増やしていく

表 2 に年次大会の各種の実績を示す．なお，年次大会のために様々な取り組みを検討していくことが重要と考える．

実行委員会体制は以下のとおりである（敬称略）．実行委員長:3. 2021 年度 年次大会

児玉 明（広島大）；実行副委員長: 土橋 寿昇（NTT テクノ
クロス（株），全般），谷口 行信（東京理科大，賞選定・企画

3.1 概要委員割当担当）；プログラム委員長: 田中 清（大妻女子大）；2021 年度の第 49 回 画像電子学会年次大会（Media

プログラム副委員長: 森谷 友昭（東京電機大，オンライン担

Computing Conference 2021）は，日本画像学会，日本写真学

当），向井 智彦（東京都立大，オンライン担当），前川 拓也会，日本印刷学会の協賛を得て，2021 年 6 月 24 日（木）～（三菱電機株式会社，発表広報・投稿数増加促進担当）；特別26 日（土）に，Zoom を利用したシングルセッションとして，アドバイザー: 小野 文孝（東京大学）

8

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

3.2 開催の経緯と使用ツール等

会テーマは「これまでの 50 年・これからの 50 年」とし，主今回は前回大会から約半年での開催となり，準備期間が短

催は画像電子学会で，日本画像学会，日本写真学会，日本印

かったため，魅力ある年次大会とするため，まず特別講演の

刷学会が協賛し，株式会社 AB.do に特別協賛して頂いた．ま

企画強化を図った，また，前回のオンライン開催での経験をた現地開催にあたって，斜里町と公益財団法人 知床財団の協活かすため，オンライン担当のプログラム副委員長を 2 名設力を得た．

け，それぞれ発表方法，及び今回初めてとなる懇談会開催方

本大会は新型コロナウイルスの市中感染の影響等で現地法を中心に担当いただいた．その結果，それぞれ Zoom と参加できない参加者のためにオンライン環境も用意する，ハGather.town を活用して実施することとなった．また，前者にイブリッド開催とした．過去 2 年間の年次大会がオンライン

ついては各セッションにおいて，タイムキーパーとして学生開催であり，主に対面会合として開催するのは 3 年ぶりであ

運営補佐員を配置し，発表者が時間を確認できるように運営ったが，合計 213 名(現地参加 143 名)の参加者を集め盛況な

補佐員用の Zoom アカウント映像部分（画面表示）にタイマ会議となった．

ー画像を表示し，指定講演時刻に対して，自動的にベルを鳴講演は一般セッションが 6 セッション 31 件，学生セッシ

らす場合と，声を掛けてもらう形式とを併用した．ポスター

ョンが 11 セッション 62 件，企画セッションが 7 セッションについては昨年度の Remo が必ずしも使い勝手がよくなかっ42 件行われ，その他に招待講演 1 件，特別講演 1 件，パネルたこと，シングルセッションでも時間的な余裕があったこと

ディスカッション 1 件，表彰式，アレキサンダー・ベイン賞

から，すべてオーラル発表とした．

授与式等が開催された．なお，従来のオーガナイズドセッシ

近年，発表件数が伸び悩んでいる一般・学生セッションにョンは今回企画セッションに含めたが，運用としてはオーガ

ついては，HP や会員メーリングリストを活用した広報の実

ナイズドセッションに近い取り扱いとした．各セッションは施に努めると共に，例年同様の「年次大会 2021 論文特集（年

3 つの会場（公民館ホール，会議室 1，会議室 2）に分かれ並

次大会の発表を発展させた論文特集；学会誌 2022 年 1 月号・行して実施された．
詳細な報告は文献 4)を参照いただきたい．

英文論文誌 2021 年 12 月号で企画）」への投稿論文に「短期企画セッションとしては，企画委員会による「360 度空間

特別査読制度」を無償で提供し，年次大会発表と学会誌論文

コンピューティング」，DMH 研究会による「デジタルミュー

投稿をセットで取り組む特典をアピールした．さらに，9 月

ジアム・人文学に役立つ技術」，SIC 研究会の「画層符号化と初旬開催であった IEVC2021 への投稿スケジュールも勘案し標準化 –その歴史と今後–」，AIM 研究会及び DRC 研究会にて主要期日を設定し，両イベントの活性化を目指した．

よる「建築と画像電子の共通領域・ドローン」が開催された．
招待講演は，明治大学 荒川 薫 教授を迎え，「機械学習に

3.3 分析とまとめよるヒューマンセントリック画像処理」というテーマでご講

本大会実施状況について総括すると，各基調講演では参加演頂いた．特別講演は，本学会名誉会員である東京工芸大学

者が約 60 名，各セッションでも平均約 30 名を超える聴講が小野 文孝 名誉教授から「学会創設 50 年を振り返る –これまあり，大変盛況であった．ただし，オンライン運用上の問題

での歩みと将来展望–」というテーマでご講演を頂いた．

として，時間の関係で質問できなかった場合の質問手段の確パネルディスカッションは，「画像電子技術 これまでの 50

保及び発表者への発表後の質問の伝達方法については今後の年・これからの 50 年」と題して今後，学会で取り組む技術や検討課題となった．

学会の運営改善をテーマとし，
モデレータに宇都宮大学 長谷久しぶりの年次大会の単独開催となったこと，短期間での川まどか 教授，パネリストとして企業研究者の立場から募集であったことにも関わらず，若手を中心として発表者及NTT 人間情報研究所 木下真吾 所長，女性研究者の立場からび参加者が集まり，発表件数を 7 年前の水準に戻すことがでお茶の水女子大学 五十嵐 悠紀 准教授，
学会代表で本学会のき，活発な議論が行えたことの価値は高いと言える．高大連

小林 直樹会長（埼玉医科大学教授）を招いて実施した．

携セッションについても発表件数は少なかったが，高校生に

表 3 に各種実績を示す．なお，実行委員会体制は以下のと学会発表の場を提供することで，物事を深く追求する楽しさ

おりである（敬称略）．実行委員長：田中 清（信州大学），内や，聴講者からの様々な見解を知る喜びを経験して貰いたい

田理（東海大学）；副実行委員長：金田北洋（長瀬産業），谷

ので，次年度以降も引き続き，開催できるよう努力したい．

口行信（東京理科大学），平山亮（大阪工業大学），児玉 明（広4. 2022 年度 年次大会

島大学）
，田中清（大妻女子大学），日和崎裕介（NTT テクノ
クロス）；プログラム委員長：石川 雅浩（埼玉医科大学）．

4.1 概要4.2 開催の経緯と使用ツール等

2022 年度 の第 50 回画像電子学会年次大会（Media

本大会の開催地には記念大会にふさわしい会場として，世Computing Conference 2022）は学会創設 50 周年記念大会とし

界自然遺産に登録された景勝地を有する北海道・斜里町の公て，2022 年（令和 4 年）8 月 31 日（水）〜9 月 2 日（金）に，民館である「ゆめホール知床」を選定した．この会議場はそ

北海道・斜里郡斜里町の「ゆめホール知床」で開催した．大9

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）の 1 年前の 2021 年 9 月に，本学会主催の IEVC2021（The 7th

択し，感染蔓延に伴う行動制限の心配もある中，何とかハイIIEEJ International Conference on Image Electronics and Visual

ブリッド開催を実現できた．

Computing）の実施を予定していた場所であり，新型コロナ

表 4 に 2010 年以降の年次大会の実績をまとめておく．
2022

ウイルス感染拡大のため，IEVC2021 の開催場所としては陽年度の大会の成功を受けて8月末から9 月にかけての開催は，の目をみなかったのであるが，本大会では前年度の準備を活

従来の 6 月末頃よりも参加しやすいという声が多数の参加者用し，また IEVC2021 の準備に当たってもお世話になった現から聞かれた．このため，次年度以降も 8 月〜9 月上旬を開地，斜里町及び知床財団の協力を得て，遂に現地開催が実現

催時期とすることを検討したい．

できたといえる．一方で，新型コロナウイルス感染が収束し参考文献ていない状況において現地での参加が難しい参加者の事情も1)

考慮し，Zoom を用いたオンライン配信環境を準備してハイ

柿本正憲：“画像電子学会年報 2-1 年次大会”，画像電子学会誌 Vol.49, No.1, pp. 8-10 (2021)

ブリッド開催とすることとした．

2)

ハイブリッド開催においては，発表者は現地参加でもオン

吉田典正：“2020 年度画像電子学会年次大会報告” 画像
電子学会誌 Vol.49, No.2, pp. 8-10 (2021)

ラインでも Zoom に接続して画面共有することとした．これ

3)

によりオンライン参加者に対しスライドを提示することがで

児玉 明：“2021 年度画像電子学会年次大会報告” 画像
電子学会誌 Vol.50, No.2, pp. 8-10 (2021)

きる．また，Zoom 経由で受信した映像を会場でプロジェク

4)

タ投影することにより，原則として Zoom には接続しない現田中 清：“2022 年度画像電子学会年次大会報告” 画像
電子学会誌 Vol.49, No.2, pp. 8-10 (2021)

地の聴講者もオンラインの聴講者と同じスライドを見ることができるようにした．ポスターについてはハイブリッド開催

吉田 典正

（正会員）
1997 年 博士（工学）早稲田大学．1997
年 東京農工大学助手．2003 年 日本大学
生産工学部専任講師．2005 年 同准教授．
2009 年～2010 年 米国ブリガムヤング大
学客員研究准教授．2012 年 日本大学生
産工学部教授．現在に至る．形状処理，
特に曲線曲面に関する研究に従事．

において，想定した通信環境を現地で構築することが困難であるため，すべてオーラルとし，最大 3 セッションパラレル
発表により増加した発表件数を消化した．また，参加者との連絡用に“Discord”を準備したがトラブルや予定変更もなかったため，使う必要性はほぼ生じなかった．

4.3 分析とまとめ
今回の大会では現地会場へ足を運べない参加者のために児玉 明（フェロー）
1992 年 早稲田大学理工学部電子通信学科卒業．1994 年 同大学大学院理工学研
究科前期修士課程修了．1997 年 早稲田大学大学院理工学研究科後期博士課程修了．
1995 年 早稲田大学理工学部助手，1998
年 広島大学地域共同研究センター助教授を経て，現在，広島大学大学院先進理工系
科学研究科／総合科学部／情報メディア
教育研究センター准教授．主に，画像通信，
動画符号化，スケーラブル符号化，画像検索方式，マルチメディア情報構造化などマルチメディア通信サービスの研究に従事．
工学博士．電子情報通信学会，情報処理学会，映像情報メディア学会，電気学会，
IEEE, ACM 各会員．本学会元副会長，前編集委員長．

Zoom を利用してオンライン参加できるようにしたが，現地設備とオンライン設備を用いた発表や質疑を両立するハイブ
リッド開催に関してはいくつかの問題点も生じ，ハイブリッ
ド開催の難しさも痛感させられた．
2022 年度 年次大会は，学会創設 50 周年記念大会として多くの関係者にご尽力いただき，コロナ禍が終息しない中で，3年ぶりの対面主体の会合が何とか開催でき，予想以上の参加者を得ることができたことは感慨深いし，記憶に残る大会を実現できたと考えている．

5．むすびと今後の課題
この 3 年間の年次大会はコロナ禍の中ということ，50 周年

内田 理

（正会員）
1995 年 明治大学理工学部電子通信工学科卒業．1997 年 北陸先端科学技術大学院大学 博士前期課程修了．2000 年
電気通信大学大学院 博士後期課程修了．博士 （工学）．同年，神奈川工科大学助手． 2002 年 東海大学電子情報学
部情報科学科講師．現在，同情報理工学
部情報科学科教授．2014 年ハワイ大客員研究員．2012 年 本学会 学会活動貢
献賞受賞．現在，本学会編集委員長．

記念の大会を含むということなど，従来とは大きく異なる環境の中での開催となった．2020 年度は当時の世の中の動きがそうであったように感染の収束時期が読めず，半年遅らせることで対面開催の可能性を期待したが，半年では事態の好転に到らず，結局オンライン開催となった．翌 2021 年度は前回との開催間隔は短くなるものの，最初からオンライン覚悟で
従来の 6 月実施のスケジュールに戻し，前回のオンライン開催で蓄えた知識と経験を活かし，予定時期に開催できた．
2022
年度は 50 周年記念大会にふさわしい開催地として前年のIEVC2021 で現地開催を見送らざるを得なくなった知床を選

10

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

表1

第 48 回（2020 年）年次大会実績

発表形式件数オンライン （口頭発表は Zoom＋Youtube，ポスター発表は Remo を利用）懇談会無し
2020 年 12 月 2 日(水)・3(木)・4 日(金)「今日も画像電子技術の一日なり」（「今日も生涯の一日なり」福沢諭吉）
特別講演/一般/学生/企画/オーガナイズドセッションはシリアルに実施，ポスターセッション・インターンセッショ
ンは VC と合同で実施
Q2(3 日 13:00-14:00）「Simplifying Complexity in Computer Graphics」 Cem Yuksel 氏（ユタ大学）
Q3(4 日 13:00-14:00）「ブラックホール画像化 －EHT プロジェクトによる史上初の成果－ 」 田崎 文得氏（国立天文台 水沢 VLBI 観測所）
総発表件数：163 件（VC2020 を含む）
一般セッション
6 件 (20 分講演)
学生口頭セッション 9 件 (15 分講演)
学生ポスター 4 件，インターンセッション（ポスター）4 件 （→VC ポスターと合同実施）
企画セッション
26 件 (約 20 分講演) AIM，SDP，DRC，DSG，MUS，VMA 各研究会
オーガナイズドセッション 10 件 (20～25 分講演）SIC 研究会「画像符号化の新たな潮流」4 件
企画委員会「マルチスペクトル画像技術」6 件
特別講演 2 件（内 1 件は VC 特別講演）(60 分講演)
追悼セッション 1 件(30 分)
VC2020： 108 件（口頭発表 36 件，ポスター49 件，招待+企業招待及びスポンサー講演 20 件）

参加者数

総参加者数 499 名（有料参加者数 212 名）

場所
日程
テーマ
セッション構成

オンライン （ポスター発表無し，すべて口頭発表: Zoom を利用）
（懇談会は Gather.town を利用）
2021 年 6 月 24 日（木）・25 日（金）・26 日（土）「オンライン化・リモート化を支える画像関連技術」
基調講演/一般/学生/企画/オーガナイズドセッション（VC2021 は 9 月に別途開催）
Q1. (24 日 13:00～14:00）「こころまで伝わるコミュニケーション実現への挑戦」
山田武士氏（NTT コミュニケーション科学基礎研究所）
Q2. (26 日 13:00～14:00）「画像圧縮・画像通信に対する深層学習応用と研究開発事例」
甲藤二郎氏（早稲田大学）
総発表件数：63 件 (技術賞講演 2 件を含む)
基調講演
2 件 (60 分講演)
一般セッション
11 件 (20 分講演)
学生口頭セッション 29 件 (15 分講演) （高大連携発表 1 件含む）
企画セッション
15 件 (20 分～30 分講演) AIM/DRC, DMH, VMA 各研究会
オーガナイズドセッション 4 件 (25 分講演）
「新たな検証時期を迎えた画像符号化」 (SIC 研究会)
総参加者数 134 名（有料参加者数 76 名）

場所
日程
テーマ
セッション構成
特別講演

表2

基調講演

発表形式件数

参加者数※基調講演及びベイン賞授賞式には，聴講無料にて参加可能とした．
表3

場所
日程
テーマ
セッション構成
基調講演
特別講演
パネル討論
発表形式件数参加者数

第 49 回 （2021 年）年次大会実績

第 50 回 （2022 年）年次大会実績

ハイブリッド（ゆめホール知床＋オンライン；Zoom 利用口頭発表，ポスター無）（懇親会 ガーデンハウス藤苑）
2022 年 8 月 31 日（水）・9 月 1 日（木）・2 日（金）「これまでの 50 年・これからの 50 年」
基調講演／特別講演／パネル討論／一般／学生／企画（オーガナイズドと統合）セッション（VC2022 は 10 月に別途開催）
Q3.（2 日 9:15～10:15）「機械学習によるヒューマンセントリック画像処理」
荒川 薫 氏（明治大学）
Q1.（1 日 13:20～14:20）「学会創設 50 年を振り返る –これまでの歩みと将来展望–」小野文孝 氏（東京工芸大学）
Q2.（1 日 14:30～16:10）「画像電子技術 これまでの 50 年・これからの 50 年」木下 真吾 氏（NTT 人間情報研究所），
五十嵐 悠紀 氏（お茶の水女子大学），小林 直樹 氏（埼玉医科大学），長谷川まどか 氏（宇都宮大学）
総発表件数：138 件
基調講演 1 件(60 分講演)， 特別講演 1 件(60 分講演)，パネル討論 1 件（100 分）
一般セッション
31 件 (18 分講演)
学生セッション
62 件 (13 分講演)
企画セッション
42 件 (18 分講演) 企画委員会，DMH，SIC，AIM/DRC 研究会
総参加者数 213 名（有料参加者数 193 名）
基調講演者，表彰受賞者は招待とした．

11

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

表4

年度

最近の年次大会実績

開催

有料参

総参加

一般 S 講学生 S 発

企画 S

OS

VC

者数

講演件数

VC ポス

VC 招待

場所

加者数

演件数

表件数

講演件数

講演件数

ター件数

講演件数

2010

神奈川

191

372

15

30

29

20

30

1

2011

島根

198

238

17

38

28

21

26

2

2012

東京

264

387

26

51

26

23

30

2

2013

青森

203

231

28

32

21

22

30

4

2014

東京

240

336

17

36

23

27

28

5

2015

姫路

142

186

11

19

25

19

17

7

2016

東京

202

324

9

19

39

18

26

6

2017

東京

332

382

11

17

24

22

23

9

2018

山形

189

241

13

15

6

23

20

30

21

2019

東京

309

419

9

10

47

11

14

52

12+5

2020

オンライン

212

499

6

13

26

10

36

49

15+2

2021

オンライン
知床
ハイブリッド

76

134

11

29

15

4

-

-

-

193

213

31

62

42

-

-

-

2022

12

6

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

2-2 セミナー
深見 拓史†（正会員）†インターメディアジャパン

2-2SeminarTakushi FUKAMI† (Member)†Inter Media Japan

1．はじめにーも実施が見送られた．
その後 2016 年に国際標準化教育研究会が秋期セミナーを実施したものの収益をあげるには至らず，

セミナーは学会として最新技術，最新動向，基本技術に関2018 年も秋期セミナーの実施は見送られている．また VC 研

する情報を参加者に提供するもので学会の企画としても極め究会が担当の 2019 年度秋期セミナーについても聴講者を集て重要な位置づけにあるといえる．本学会ではセミナーとしめるのが大変な状況であり CG-ARTS 協会への依頼が難しいて原則一年に一回，年度の始めに行う AIS（Advanced Imageのであれば，以前のように学会主導で学生向けのチュートリ

Seminar）と秋に開催する秋期セミナーを実施してきたが 2018

アルなどを検討してはどうか？また聴講者を学生メインに考

年以降中止が続いている．一方で，第 2 種研究会で新たに発えるのであれば，学生が参加できる参加費に設定する必要が足したドローン(DRC)研究会が第 1 回ドローンセミナーを実あるのでは？などの検討を行ってきたが結局実施には到らず施した．本稿ではこの 2 年間のセミナーの実施状況について中止となった．
また 2020 年は新型コロナウイルス感染拡大に報告する．

ともない，やむなく中止となった．

2011 年までの学会セミナーの歴史については文献 1）が詳

表 1 に 2010 年以降の秋期セミナーの概要を示す．

しいので参照いただきたい．

表 1 2010 年以降の秋期セミナーの概要

2．秋期セミナーとドローンセミナー
2.1 秋期セミナーの現況
秋期セミナーは，1976 年より開始されたセミナーである．
2 日間にわたる開催で，当初はファクシミリ事業に参入する

回数

実施日程

テーマ

34

2010 年
10 月 5 日
2011 年
9 月 29 日
2013 年
9 月 13 日

ビジュアルコンピューティングの最先端技術とその新展開

37

2015 年
10 月 12 日

ビジュアルコンピューティングの最先端技術とその新展開

38

2016 年
11 月 11 日

標準化: 研究の出口をこれからのビジネス視点で考える392017 年
11 月 15 日

ビジュアルコンピューティングの新奇性
と未来

35
36

企業向けの技術教育の意味が大きく，続いてカラー画像機器の開発競争の激化を受けてカラー関係の話題が中心になった．
その後，1991 年に学会のセミナーとして AIS（1 日開催）が創設され，時代に応じたトピックス的なものを AIS が受け持つという役割分担になった．
その中で 2004 年に画像電子学会の新たな柱である Visual

ビジュアルコンピューティングの基礎と新展開「コンピュータグラフィックス」執筆者による最新技術解説

Computing（VC）をテーマとして秋期セミナーを開催したと2018 年～2022 年は実施見送り

ころ，多くの学生の参加が得られたため 2004 年から毎年秋期

2.2 ドローンセミナー

セミナーは VC 関係のテーマで実施することになった．しかドローンがこれからの社会インフラに役立つことを目指し毎年の開催ではさすがに集客力の維持が困難になり，2010

して発足したドローン（DRC）研究会が第 1 回ドローンセミ

年からは 1 日のみの開催とし，2011 年の開催以降は 2 年間隔

ナーを開催した．本セミナーについては今回の年報特集のドとすることになった．このため，その後は西暦奇数年のセミローン研究会の報告を参照いただきたい．

ナーは VC 研究会が担当し，西暦偶数年は主として他の第 2

日時：2020 年 10 月 3 日（土）種研究委員会からセミナー企画を募集することとなった．し場所：山梨県 大月エコの里，大月市民会館

かし 2012 年は適当な企画が出されず秋期セミナーが見送り

内容：ドローン操縦指導，参加者各自ドローン操縦，ライブになった．続く 2014 年の秋期セミナーの可能性を探るためとトークショー，セミナー講義

VMA 研究委員会が 2013 年に試験的にセミナーを開催したがこのセミナーは好評であったので 2021 年度にも 2021 年 10

集客力が期待レベルに至らず，
結果的に 2014 年の秋期セミナ

月にドローンセミナーの開催を計画している．

13

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

3．AIS 実施報告
3.1

メラで撮影するだけで作業内容の特定を行い，作業ミス・無駄を自動検出して生産性向上に貢献する．

概要

AIS は技術専門理事 4 名を中心に企画し，最新技術動向の3.3

紹介が主なテーマである．表 2 に 1997 年以降の AIS のテー

2022年度は以下のテーマでオンライン形式でAISセミナー

マ一覧をあげる．本稿では，2021 年度と 2022 年度の AIS のを開催した．

実施内容について報告する．なお 2020 年度の AIS について

・日時：2022 年 6 月 16 日（木） 12:45-16:25

は計画立案まで進めたが新型コロナウイルスの感染拡大で残・場所：オンライン開催

念ながら中止となった．
3.2

2022 年度の実施内容

・テーマ：「研究から実用まで，AR/VR ユーザインタフェー

2021 年度の実施内容

スの最新動向」AR/VR は近年飛躍的な進歩を遂げており，研究段階を超え

2021年度は以下のテーマでオンライン形式でAISセミナーて広告やエンターテイメントなどの実用の場でも活用され，を開催した．

近年はメタバースをはじめ，より一層その影響範囲を拡大さ

・日時：2021 年 6 月 16 日（水）13:00-16:40

せている．

・場所：オンライン開催

・講演内容：

・テーマ：「画像認識技術とヒューマンインタフェースの最新

1) 「メタバース時代の人間の界面：アバター技術と UX の探

動向」

求」

画像認識技術は，深層学習の進展と共に近年飛躍的な進歩を遂げており，
日常の様々な場面で活用されるようになった．
特に 2021 年はオリンピックが東京で開催されたこともあり，
スポーツへの応用にも期待が高まった．また AR/VR やタッを行う．

・講演内容：

2)「AR/VR×公共メディアの視聴スタイル」

1)「フォトリアル CG 表現技術」を核とした VR の取り組み

講師：NHK 放送技術研究所

関口 弘樹 氏川喜田 祐之 氏

AR/VR が普及した時，公共メディアの視聴スタイルはどの商品を販売する店舗の在り方やショッピングスタイルがように変化するのか？NHK では報道や製作現場と連携しな変化している中，フォトリアル CG による実物以上の顧客体

がら一般向けを想定した AR/VR 提示方式を開発している．

験によって，新しい商品の購買判断ができる「DNP バーチャ

その事例紹介と公共メディアの未来の展望について解説する．

ルエクスペリエンス VR ショールーム・VR モデルルーム」

3）「空中像の原理，シミュレーションおよびインタラクショ

サービスと今後の展開について紹介する．

ン」

2) 話した言葉を指でなぞった軌跡に表示する「しゃべり描き

講師：電気通信大学

アプリ」の開発

小泉 直也 氏空中像とは映像装置を光源として用い，反射・屈折させる

平井 正人 氏ことで空中に結像させる表示技術である，映像と実物を融合「しゃべり描きアプリ」は，世界初の話した言葉を指でなさせた情報提示が可能な新しい映像表現であり，映像と鑑賞

ぞった軌跡に表示するアプリで，聴覚障害者や外国人との円者が物理的に同じ場所を共有するという意味でインタラクシ

滑で多様なコミュニケーションを実現する．このアプリは，ョンデザインツールとなる．空中像の原理の説明から，イン

自由な発想で未来の社会や生活を豊かにする新コンセプトを

タラクションの事例紹介，設計のためのシミュレーションツ

提案することを目的に，2013 年にデザイン研究所で取り組みールの紹介を行う．

を開始した自主研究プロジェクト「Design X」における成果

4．まとめの一つである．
3) 「作業分析ソリューション『骨紋』」
講師：三菱電機株式会社

近年「メタバース」が注目されてきている．近未来に必要とされるアバター技術と未来のユーザ体験についてバーチャ
バース研究開発分野の最先端や海外動向，考え方や事例紹介サービスも日々生み出されている．

講師：三菱電機株式会社

白井 暁彦 氏ルライブ配信アプリ「REALITY」の研究開発をはじめ，メタチデバイスなど，新たなヒューマンインタフェースを用いた

講師：大日本印刷株式会社

講師：REALITY 株式会社

本稿では，2021-2022 年における秋期セミナーの状況（残草野 勝大 氏念ながら実施見送り），第 1 回ドローンセミナーの開催，

工場では生産性改善のため，監督者が目視で作業者を監視

Advanced Image Seminar のトピック紹介を行った．これらをし，作業時間や作業手順などからボトルネック工程を特定する作業分析を行っている．
この監督者の負荷を軽減するため，カメラ映像から抽出した作業者の骨格情報により作業を分析通じて，本学会が関係する画像処理関連技術の最新動向や応用についてもご理解いただけたと思う．一方で偶数年での秋期セミナーの企画についての苦労を紹介したように学会のセする技術「骨紋」を開発した．生産現場の作業者の動きをカ

ミナーについては本学会に限らず難しい局面を迎えている．

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The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

あわせて新型コロナウイルスの感染拡大にともなう経験から

深見 拓史（正会員・参与）
1968 年 東京工業大学理工学部卒．1970 年
同大学院修士課程修了．1968 年 凸版印刷入社．画像情報センター長・本社技術企画部長を経て 2000 年（株）廣済堂・専務執行役
員，2004 年廣済堂スピーチオ販売（株）代
表取締役．2011 年,（有）インターメディア
ジャパン・代表取締役．IEC TC 100 のメン
バとして，マルチメディア機器・システムの国際標準化作業に参加．IEC1906 受賞．元
千葉大学講師．元専修大学講師．日本印刷学会会員．元本学会セミナー委員長．

リアルとオンラインセミナーのハイブリッド開催なども増えて行くであろう．
コロナ前でもいくつかのセミナーは集客が十分期待できないことで実施に到らなかったことを今後の反省材料にしたい．

参考文献
1) 関沢秀和：“引越し，断捨離，電子化そして原点回帰”画像電子学
会誌 Vol.41，No.1，pp.84-87 (2012)．

表 2 Advanced Image Seminar 過去テーマ一覧(1997 年以降）

開催日

開催場所

テーマ

1997 年 4 月 25 日

工学院大学

マルチメディア符号化国際標準とその応用技術の最新動向

1998 年 4 月 24 日

工学院大学

マルチメディアコンテンツの最新技術動向1999 年 4 月 23 日

工学院大学

臨場感を高める最近の画像処理技術

2000 年 4 月 21 日

工学院大学

インターネットで生かされる画像処理技術

2001 年 4 月 20 日

工学院大学

高臨場感を支える最近の画像処理

2002 年 4 月 12 日

工学院大学「ブロードバンド時代のデジタルコンテンツ技術」－次世代画像メディアの方向性を探る－

2003 年 4 月 18 日

工学院大学「ブロードバンド時代のデジタルコンテンツ技術」－ブロードバンドコンテンツ流通におけるキーテクノロジー－

2004 年 4 月 23 日

工学院大学

ビジュアル・ネットワークを支える技術－画像圧縮と配信の最新技術動向－2005 年 4 月 22 日

工学院大学

ビジュアル・ネットワークを支える技術－メディアセキュリティの最新技術動向－

2006 年 4 月 21 日

日本印刷会館

IP 時代のデジタルコンテンツ

2007 年 4 月 16 日

日本印刷会館

次世代コンテンツサービスをささえるディスプレイ技術

2008 年 4 月 18 日

凸版印刷

ハイクオリティ・メディアを追求する映像システム技術の最新動向

2009 年 4 月 16 日

三菱電機

デジタルサイネージの最新動向

2010 年 4 月 21 日

日本未来科学館

携帯端末向けマルチメディア放送の全貌

2011 年 5 月 13 日

NTT

3D 映像技術の最新動向

2012 年 5 月 10 日

早稲田大学

スマートフォンの現状と展望

2013 年 6 月 3 日

早稲田大学

ポストテレビ －未来の映像プラットホーム－

2014 年 7 月 25 日

早稲田大学

リアルとバーチャルとの融合：AR 技術最前線

2015 年 6 月 3 日

早稲田大学

画像認識技術の最新動向と応用2016 年 6 月 1 日

早稲田大学

次世代人工知能技術の最新動向と応用2017 年 7 月 3 日

早稲田大学

VR の実用化と未来2018 年 5 月 22 日

早稲田大学

映像セキュリティ技術の最新動向

2019 年 6 月 12 日

早稲田大学

世の中を変革する AI の最新技術，役に立つ AI 技術の最新動向～放送・インターネット・携帯のメディアミックスを支える技術～

2020 年 5 月 12 日

（中止：新型コロナウイルスの感染拡大のため）2021 年 6 月 16 日

オンライン

画像認識技術とヒューマンインタフェースの最新動向

2022 年 6 月 16 日

オンライン

研究から実用まで，AR/VR ユーザインタフェースの最新動向

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The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

2-3 IEVC
内田 理（正会員）
東海大学

2-3 IEVC
Osamu UCHIDA (Member)
Tokai University

1.

う決断をせざるを得なかった．

まえがき

IEVC2021 の発表総件数は 95 件（基調講演・招待講演を含

本稿でとりあげる国際会議（IEVC）は，本学会創立 35 周む）で，総参加者数は 166 名（内外国人参加者 48 名）であっ

年記念事業の一環として創設され，学術界，産業界におけるた．これは件数では前回に達しなかったが参加者数としては

画像関連技術の最新成果の国際的な研究発表・討議の場と，前回とほぼ同じであった．

若手研究者・開発者・学生等が手軽に国際学会を経験できる

2.2 投稿形態とその結果機会の提供を目的としている．また，開催後には，英文論文

IEVC2021 への投稿については，従来の IEVC カンファレン

誌において IEVC 特集号を企画発行することにより，初学者

スの基本的な流れを踏襲しながらも，以下に述べるような形の英文論文執筆の取り組みの推進，及び本学会の国際化の促

で見直しを行った．

進を狙いとしている．これまで，第 1 回を 2007 年にオースト

まず投稿形式は，前回（IEVC2019）と同様に，Journal Track

ラリア・ケアンズで開催し，続いて第 2 回を 2010 年にフラン（JT），Conference Track（CT），Late Breaking Paper（LBP）のス・ニースで，第 3 回を 2012 年にマレーシア・クチンで，第3 種類とした．

4 回を 2014 年にタイ・サムイ島で，第 5 回を 2017 年にベト前回から開始した JT はカンファレンス原稿（2~4 頁）と画

ナム・ダナンで，第 6 回を 2019 年にインドネシア・バリ島で像電子学会の英文論文誌投稿（8 頁）の両方を同時に募集し，開催している．第 7 回は初のオンライン会議となり，2021 年

同じ査読者が査読を行うことにより査読を効率化し，2021 年

9 月に開催した 1)．本報告では前回年報以降の開催会議であ12 月号発行の論文誌 IEVC2021JT 特集に，論文掲載が可能とる第 7 回の IEVC2021 の開催内容について，
以下で報告する．

2.

いうメリットが得られるものである．

IEVC2021 開催内容

締め切りについては，前回はカンファレンス原稿の締め切り時に英文論文誌投稿（8 頁）の締め切りを設定し，カンフ

2.1 カンファレンス概要
本学会の国際カンファレンスとして第 7 回となる

ァレンス原稿（2~4 頁）はカメラレディに合わせて遅れて投IEVC2021（The 7th IIEEJ International Conference on Image

稿いただく形式であったが，今回はカンファレンス原稿の締Electronics and Visual Computing 2019）は 2021 年 9 月 8 日（水）

め切り時にはカンファレンス原稿（2~4 頁）のみを送付いた～9 月 11 日（土）の 4 日間，初めて完全オンラインで開催しだき，英文論文誌投稿（8 頁）の締め切りはそれより 6 週遅た．
本カンファレンスの準備を開始したのは 2020 年の年始でれに設定し，より投稿しやすくした．また，査読体制，学会あり，3 月頃には新型コロナの感染が拡大し始めたため，安誌の投稿システムへの移行手段など前回での評価に基づきい全を最優先として初めて開催地を国内とすることとなった．

くつかの細かい見直しを行った．
結果的に JT への投稿件数は
前回より下回ったものの 24 件の投稿があった．

まず，開催時期を IEVC2019（開催地バリ<インドネシア>）に倣い大学の夏休み期間とした．このため，涼しい北海道が次に，やはり前回から開始した LBP は速報性の高い発表を第一候補となった．次に北海道の中でどこがよいかという議

Proceeding 1-2 ページで投稿いただくもので，査読がないため，論になり，最終的に世界自然遺産の地である知床（斜里町公

ぎりぎりまで投稿が可能という設定であり，今回も同様の時

民館「ゆめホール知床」）での開催を決定した．

期に締め切りを設定したが，コロナの状況が改善されなかったこともあってか，駆け込みでの投稿は伸びず，今回の投稿

開催形式については論文の採択も決まり参加費を決定する
時点ではコロナの感染状況が小康状態であったため，ハイブ

件数は 14 件にとどまった．

リッド開催を前提に，会議やバンケット開催での技術的諸問

2.3 会議の詳細

題の検討，現地参加とオンライン参加の参加費設定などの議

今回は従来より長い実質 3 日半での開催とし，基調講演や論を進めていた，しかし，コロナの第 5 波による緊急事態宣ポスター発表を除き 2 講演をパラレルに進めることを基本と言の解除の見込みが立たず，最終的には完全オンラインといした．まず，本カンファレンスにおける 3 件の基調講演リス

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The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

表 2 IEVC2021Awards

表 1 基調講演リスト
番号

題目・講演者

1“Global Warming and Importance of Sea Ice
Monitoring from Space”; Prof. Kohei Cho (Directorof Tokai University Research & Information Center)“The World Heritage Registration of Shiretoko andthe Environmental Conservation Efforts”; Mr.
Ryousuke Murata (Director of Shiretoko Nature
Foundation)“DeepIPR - Intellectual Property Protection for Deep
Learning Model”; Dr. Chee Seng Chan (Associate
Professor, Faculty of Computer Science andInformation Technology, Universiti Malaya)2

3

トを表 1 に示す．オンライン開催でのソフトウェアについて
は，基調講演や口頭発表は Zoom を使用し，パラレル講演はZoom の Break out 機能を利用した．またポスター発表は東京工科大学 戀津先生開発の Teleagora を本会議のために調整いただいたうえで使用した．さらにバンケットでは Gather.
Town を，実行委員会からのアナウンスや参加者間のコミュ
ニケーションには Discord を使用した．
初日（9 月 8 日）は 10:00 から開始式典を行い，まず本学会の田中 清 会長（信州大学）から開会宣言があり，次に，
東海大学 内田 理 大会委員長から開会挨拶とともに会議のロジスティクスに関する案内が行われた．続いて 10:30 より
最初の基調講演が行われ，東海大学 総合情報センター所長の長 幸平 教授から“Global Warming and Importance of Sea Ice
Monitoring from Space”というタイトルでご講演を賜った．午後は，前半(1A,1B)，後半(2A,2B)とも 2 セッション並列の口
頭発表をそれぞれ行い，計 16 件の発表の後，ポスター発表のショートプレゼンテーションが行われた．
2 日目（9 月 9 日）は，午前に 2 セッション並列（3A,3B）の口頭発表（8 件）を行ったのち．午後から 2 番目の基調講演が行われ，知床財団理事長の村田良介氏から“The World
Heritage Registration of Shiretoko and the Environmental
Conservation Efforts”というタイトルでご講演を賜った．なお，
本講演はスライドでは英語字幕を用いたが例外的に日本語で行われた．このあと 2 セッション並列（4A,4B）の口頭発表（8 件）を行ったのち第 1 回のポスター発表（General Paper

Best paper Awards
1A-4 “Interpreting Evaluation Criteria of Running Foot
Strike Classifier Using Kinematic Model” ：Chanjin Seo, Yuta Goto, Koji Tagami, Hiroyuki
Ogata, Kazuyuki Kanosue, and Jun Ohya
“Positon
Based Hair Plastic Deformation Due to
2B-1
Interaction with Liquids”：Shoki Imai, Makoto
Fujisawa and Masahiko Mikawa
8B-2 “A Digital Transformative Education Method forJapanese Classical Literature －Hyakunin-Isshu
E-Learning Application－”：Eri Yokoyama andHiroshi Sunaga
Excellent Paper Awards
4B-4 “Background Music Search System to an Input
Video Using Factor Analysis for Impression
Words”：Tomokazu Ishikawa
5B-4 “Improved Projection Mapping for Reproducing
Proper Occlusion and Grasping Positional
Relationship between Mid-Air 3DCG Images anda Hand”：Mayumi Takazaki and Shinji Mizuno
7B-4 “A Finger Motion Tracking Display System forJapanese Sign Language Demonstrations” ：Makoto J. Hirayama, Akira Asada and Ritsuko
Kikusawa
Best Student Paper Awards
3A-2 “Accurate Indoor Localization Using Multi-View
Image Distance”：Xinyun Li, Ryosuke Furuta, Go
Irie and Yukinobu Taniguchi
andAccurate
Authenticity
8A-3 “High-Speed
Judgement Using Physically Unclonable Functionof InkjetPrinted Code”：Kazuaki Sugai, Kohei
Shirai, Kitahiro Kaneda and Keiichi Iwamura
Poster Awards
1P-12 Pose Estimation of Human Body Parts from RGB
Images for AR Display of Photoacoustic 3D
Data：Mizuki Obayashi, Masahiro Yamaguchi,
Ryo Hachiuma, Hideo Saito, Hiroki Kajita andYoshifumiTakatsume
2P-12 Attribute Preserved Face de-Identification by
Using Conditional Generative Adversarial
Network：Yuka Nokihara, Ryo Hachiuma, Ryo
Fujii and Hideo Saito

12 件）を実施した．
3 日目（9 月 10 日）は，午前に 2 セッション並列（5A,5B）に同じ料理が配達される民間サービスを利用した．このサーの口頭発表（8 件）を行ったのち．午後から 3 番目の基調講

ビスは参加者がそれぞれ料理の配達先を提供元に指示できる演が行われ，Universiti Malaya の Dr. Chee Seng Chan 先生からもので，事務局としては配達先の管理が不要であり，参加者“DeepIPR - Intellectual Property Protection for Deep Learningにも大変好評であった．なお，料理は既存のものから選択す

Model”というタイトルでご講演を賜った．午後の前半は第 2るため，北海道の地元料理を味わうという期待は叶わなかっ回のポスター発表（LB Paper 14 件）が行われ，後半は 2 セッ

た．また，バンケットの空き時間では実行委員が現地下見のション並列（6A,6B）の口頭発表（11 件）が行われた．また，際に撮影した知床の風景ビデオをバックグラウンドで流した．
Award については論文評価委員会において今回見直しを行

この日の夕刻にはバンケットと Award 発表が行われた．

い最優秀論文賞 3 件，
優秀論文賞 3 件，
学生優秀論文賞 2 件，

オンラインでの開催におけるバンケットとしては参加者

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The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

これについては 2022 年度年次大会報告 2)を参照いただきたい．

ポスター賞 2 件とした．表彰者には画面を通じて表彰状が読国際カンファレンス IEVC は，発足の時点から編集委員会

み上げられ，賞品と賞状は後日郵送された．受賞者のリスト
を表 2 に掲げる．

が継続してその企画・運営を受け持ってきた．次回の第 8 回

最終日（9 月 11 日）は．前半(7A,7B)，後半(8A,8B)とも 2についても現在，編集委員会と連携して，準備を進めており，

セッション並列の口頭発表をそれぞれ行い，
計 15 件の発表をIEVC2024 として 2024 年春に開催し，これまでと同様に論文行った後，内田大会委員長から閉会の挨拶があり閉幕した．

特集号も発行したいと考えている．皆様の積極的なご投稿を3.

期待している．

むすび

参考文献

今回の国際会議は，コロナの感染状況が早期には収束しないことを予想して初めて国内での開催を計画したものであり，

1)

国内実施の国際会議という点で若干の懸念はあったものの過“IEVC2021 実施報告” 画像電子学会誌 Vol.51, No.1,
pp.66-74 (2022).

去の本学会の国際会議の内容を評価していただいた結果か，
2)

海外実施の場合と比べ遜色のない発表件数・参加者数を達成

田中 清：“2022 年度 第 50 回 画像電子学会年次大会

することができた．また，何とかハイブリッドでの開催を実（学会創設 50 周年記念大会）報告” 画像電子学会誌

現すべくぎりぎりまで最終決定を遅らせたが，残念ながら完Vol.51, No.4, pp.346-351 (2022).

全オンラインとせざるを得ないという判断に到った．新型コロナの感染蔓延に伴う行動規制から止むを得ない結果とはいえ，現地参加を期待して投稿してくださった皆様には申し訳

内田 理

（正会員）
1995 年 明治大学理工学部電子通信工学科卒
業．1997 年 北陸先端科学技術大学院大学
博士前期課程修了．2000 年 電気通信大学大学院 博士後期課程修了．博士 （工学）．同年，神奈川工科大学助手． 2002 年 東海大学電子情報学部情報科学科講師．現在，同情報理工学部情報科学科教授．2014 年ハワイ大客員研究員．2012 年 本学会 学会活動貢
献賞受賞．現在，本学会編集委員長．

ないという気持ちを禁じえない．
技術的には完全オンラインであってもポスターの実施な
どで多くの検討課題があったが，関係者の皆様のご尽力で無事終了できた．また，国際会議の開催に向けて斜里町の関係者の皆様には大変お世話になったものの，そのご厚意に結果的に報えなかったことは心残りであった．そのため，次回のIEVC を待たず，IEVC2021 の 1 年後の本学会年次大会を知床で行うこととし，結果的にハイブリッド形式で実施できた．

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The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

2-4 画像関連学会連合会傘下イベント
2-4-1 FIS 秋季大会
平 山 亮†（フェロー）
大阪工業大学2-4 Events organized by FIS (Federation of Imaging Societies)
2-4-1 Fall Meeting of Federation of Imaging Societies
Makoto J. HIRAYAMA (Fellow)
Osaka Institute of Technologyをしていたがコロナ禍が収まらず，オンライン開催について

1. 概要とこれまでの活動

も，連合大会として開催する上での十分な検討が行えないこ2014 年 4 月 1 日に，日本画像学会，画像電子学会，日本写とから開催を断念することになった．

真学会，日本印刷学会により画像関連学会連合会が設立 1)さ2.2

れ，2014 年度より 4 学会合同で画像関連学会連合会秋季大会

2022 年度秋季大会

2022 年の秋季大会については事前準備が進んでいなかっを開催してきた．その第 1 回（2014 年）～第 6 回（2019）にたが，2022 年 6 月ごろに当学会より連合会へ秋季大会の開催

ついては，既にこれまでの年報 2)-4)で報告している．

検討状況を問い合わせたことがきっかけとなり，秋季大会開続く 2020 年度については，画像関連学会連合会の国際会催の機運が急遽高まった．

議 International Conference on Advanced Imaging 2020 (ICAI2020）が ICAI2015（2015 年 6 月開催）以来 5 年ぶりに開催

従来，開催会場はずっと京都工芸繊維大学であったが，紅することになっていた．(ICAI2015 については 2017 年 1 月号

葉シーズンの京都は宿泊施設の確保が困難であること，これの年報における報告記事 5)を参照いただきたい．)

まで便宜を図ってくださっていた先生のご退職などもあってこの ICAI2020 の開催が 11 月となったため，画像関連学会

今回は他の会場を探すことになり，最終的に写真学会のご尽連合会としては秋季大会の開催をこの年に限り早め，第 7 回

力により名古屋大学から開催場所の提供を得ることができた．

は春季大会として 2020 年 6 月に実施することになった．
しかその結果，2022 年の第 8 回秋季大会は 2022 年 11 月 21 日・

し，画像電子学会にとって 6 月は独自に開催する年次大会の22 日に名古屋大学 野依記念学術交流館でオンライン併用の開催月でもあるため，春季大会への共催は断念し，他 3 学会

ハイブリッド開催，画像関連学会連合会と東海国立大学機構の合同大会となって，本学会は協賛することになった．なお，

名古屋大学 未来材料・システム研究所との共催という形式でICAI2020 についても同様に本学会は共催を断念し，他 3 学会

開催の運びとなった．
当学会からは，
平山亮（大阪工業大学），の合同共催，本学会は協賛となった．

横山恵理（大阪工業大学），甲斐隆浩（Plus Project）の 3 氏に実行委員に就任いただいた．

ところが，2020 年 2 月頃より，新型コロナが蔓延し始めた
ため，第 7 回画像関連学会連合春季大会は，予稿集のみ発行

全体の発表件数は 79 件（オーラル 52 件，ポスター26 件，

し，投稿者は発表扱いとして，実開催は見送った．以上は前基調講演 1 件）で，本学会からは 11 件（オーラル 5 件，ポス

回の年報 4)でも触れている．ちなみに，ICAI2020 は予稿集のター6 件）の発表があり，本学会からの参加者合計は 21 名でみ発行という形式で成立した．
さらに翌年には ICAI2021 が，あった．

完全オンライン形式で 2021 年 10 月 4 日から 10 月 8 日に開基調講演は「タウニュートリノの発見と原子核乾板を用い催され，本学会はこれに関しても協賛として名を連ねた． 今

たダークマターの探査」と題して丹羽公雄氏（名古屋大学 名

回はその後の FIS 関連の活動を報告する．

誉教授）に 11 月 21 日 15 時よりご講演を賜った．
図 1 と図 2 に基調講演開催時の講演者と会場風景の写真を

2. 2021~2022 年度の活動

掲げ，表 1 に基調講演の講演タイトルを示す．

2.1 2021 年度秋季大会

オーラルセッションは大会初日に画像電子学会と印刷学会，
2 日目に写真学会と画像学会を割り当てること基本として実2021 年度については従来通り秋に開催をすることで計画

19

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

表があり，第 1 日目午後 4 時から各学会合同で，2 会場で 13
件ずつ，同時に実施した． ポスターセッションに先立ち，ショートプレゼンテーションが同日の午後 1 時から行われた．
1
件あたりの持ち時間は 2 分で，こちらも会場ごとにパラレルで実施した．ポスターセッション後に，優秀ポスターの選定が行われ閉会前の表彰式で以下の 2 件が表彰された．
P08 : 高さの異なるブロックを用いたブロック作品自動組
立手法

川上 ふう

P11 : AI を用いた絵本の自動生成の試み

本多 夏音

3. 総括と今後の展望
2014 年度に始まった画像関連学会連合会秋季大会は，所属の 4 学会が合同で実施するイベントの中で中心的なものとなっている．
図 1 基調講演 講演者

ポスターセッションは早くから合同で実施しており，2019

Fig.1 Speaker of the keynote speech

年の第 6 回にはオーラルセッションにおいても学会横断的に
技術分野別のセッションプログラムが組まれるなど，学会間の連携も次第に強化されてきている．しかし，2020 年の第 7
回はコロナ禍で予稿集の発行のみとなり，2021 年は中止され，2022 年の第 8 回はハイブリッド開催ができたものの，準備が遅れ各学会独立のプログラムに戻らざるを得なかった．次回以降は平常の開催形態に戻れることを期待したい．
秋季大会が実施される 11 月頃は，8～9 月頃，3 月頃の学会
集中シーズンの中間的な時期にあたり，この頃に発表の機会があることは有効で，参加費が低く抑えられていることも魅力的である．第 8 回は初めて東海地区での開催となったが，首都圏に比べ学会開催の少ない関西・東海地区の学生が発表

図 2 特別講演 会場

するよい機会ともなっている．関西・東海地区，さらには中Fig.2 Keynote speech attendances

国・四国地区における画像電子学会の活動を活性化することにも貢献できており，今後も継続して秋季大会を実施していくことが望まれる．

表 1 第 8 回秋季大会基調講演
Table 1

参考文献

Keynote speech in 8th FIS Fall Conference

講演タイトル1) 画像関連学会連合会: 画像関連学会連合会設立趣意書 (2014).

講演者

タウニュートリノの発見と原子核乾板を用いたダークマターの探査

2) 平山亮：“FIS 秋季大会”，画像電子学会誌，46(1)，pp. 12-15 (2017).

丹羽公雄（名古屋大学
名誉教授）

3) 平山亮：“FIS 秋季大会”，画像電子学会誌，48(1)，pp. 17-19 (2019).
4) 平山亮：“FIS 秋季大会”，画像電子学会誌，50(1)，pp. 17-19 (2021).
5) 黒川利明：“ICAI” 画像電子学会誌，46(1)，pp. 16-19 (2017).

表 2 第 8 回秋季大会 オーラルセッション発表件数
Table 2 Oral session papers in 8th FIS Fall Conference

日程
23
22/23
22
22

学会
写真学会
画像学会
印刷学会
画像電子学会合計

平 山 亮（フェロー）
1985 年 早稲田大学理工学部電気工学科卒．日本
ヒューレット・パッカード，ATR 視聴覚機構研究所，ATR 人間情報通信研究所，ヒューレット・
パッカード日本研究所，金沢工業大学情報フロ
ンティア学部メディア情報学科を経て，現在 大阪工業大学情報科学部情報メディア学科教授．
博士（工学）．マルチメディア応用研究に従事．

件数
22
16
9
5
52

施された．表 2 にオーラルセッションのそれぞれの学会からの発表件数を示す．ポスターセッションは，総計で 26 件の発20

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

表 3 第 8 回秋季大会における本学会からの発表一覧
Table 3 List of papers presented from IIEEJ in 8th FIS Fall Conference
発表番号

タイトル

著者

オーラル
利用者の嗜好情報に基づいた優先度算出によるキャッシュ型映像
配信システムの効率化に関する一考察
利用者の嗜好と行動の視聴確率に基づいたキャッシュ映像管理方
式の一考察

河野 真也，児玉 明／広島大学

E03

Multi Eff-UNet+を用いたペットボトルとキャップの識別

森塚 俊介，神谷 亨／九州工業大学

E04

シエラレオネ共和国における UAV 空撮によるマラリア対策の研究

金 周会 1,2，梅田 昌季 2，長谷川 克也 2,3 ／ 1) 東京大学，
2) SORA Technology，3) 宇宙航空研究開発機構

E05

VR 映像視聴時における視線動作が映像酔いに与える影響の検討

山﨑 美空，石川 雅浩，小林 直樹／埼玉医科大学

P07

パッケージデザインにおける色特徴抽出手法の一検討

小林 智史，張 英夏，向井 信彦／東京都市大学

P08

高さの異なるブロックを用いたブロック作品自動組立手法

川上 ふう，張 英夏，向井 信彦／東京都市大学

洛中洛外図屏風の VR コンテンツ製作

渡部 大輔 1，横山 恵理 1，鈴木 卓治 2，平山亮 1／ 1) 大阪工業大学，2) 国立歴史民俗博物館

VR 空間での教室システムの構築

冨高 翼，平山 亮／大阪工業大学

P11

AI を用いた絵本の自動生成の試み

本多 夏音, 浦本 匠, 藤井 美穂, 前原 秀明／福岡工業大学

P12

トイドローン「Tello」を用いた屋外物体測量の精度改善

浦本 匠, 本多 夏音, 藤井 美穂, 前原 秀明／福岡工業大学

E01
E02

児玉 明／広島大学

ポスター

P09
P10

21

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

3．第 1 種研究会の取り組み
谷口 行信（正会員）
東京理科大学

3. Activities of IIEEJ Regular Conferences
Yukinobu TANIGUCHI (Member)Tokyo University of Science

1．第 1 種研究会の位置づけと概要
第 1 種研究会は，本学会会員に対して，研究発表並びに討論の場を提供することを目的としたものである．学会全体として行う研究会であり，特に後述の一般の研究会は企画委員会が中心になって企画し実施している．
研究会の目的は，論文誌投稿前の内容を発表し参加者との質疑を経て研究内容を高めることである．最終的には学会誌の原著論文発表に至ることが研究会発表者の目標となる．学図 1 Gather.town による懇親会会場

会としても，すぐれた原著論文が増えることは最も大きな存
在意義の一つである．その意味で，広い分野の研究者と議論期に開催している．8－9 月開催の回は映像情報メディア学会

できる第 1 種研究会は学会の中核的な場といえる．

コンピュータグラフィックス研究会との共催で東日本または本学会では 1972 年に第 1 回研究会が開催され，2021 年末

北日本での開催，2 月または 3 月の回は本会単独主催で中国・までに計 300 回開催された．かつては年 6 回程度開催されて四国・九州での開催を慣例としている．テーマは，画像認識，いたが，近年は国際会議 IEVC や画像関連学会連合会秋季大会が新設された影響もあり，年 4 回程度の開催となっている．
表 1 に 2021 年～2022 年に開催した第 1 種研究会の一覧を符号化，画像生成，可視化，各種応用など，本学会がカバーする領域全般にわたる．一般講演が主体であるが，毎回招待講演も行っている．一般講演は企業よりも大学関係者とくに示す．これらは，関連の幅広い分野から講演を募集する一般の研究会と，
テーマを定めたフォーラムの二つに分けられる．
後者は複数の他学会との共催で行う研究会であり，「高臨場感

大学院生による講演が多い．
第 295 回研究会を 2021 年 2 月に開催した．当初は松山大学にて開催予定であったが，新型コロナウイルス感染症緊急

ディスプレイフォーラム」と「映像表現・芸術科学フォーラ

事態宣言の発出に伴い完全オンライン開催に切り替えて 2 日ム」が該当する．

間で開催した．第 294 回研究会(2020 年 9 月開催)の参加者からオンライン開催でも雑談等ができる場を設けてほしいとの2．一般の研究会
一般の研究会は主に地方にて年に 2 回，夏期および冬（春）意見があったため，本会として初の試みとして gather.town を利用したオンライン懇談会を実施した（図 1）．

表 1 過去 2 年間の第 1 種研究会開催状況
研究会
第 295 回

開催日
2021 年 2 月 23 日～24 日

開催場所

講演件数

講演件数内訳

参加者数

オンライン

20

招待 1, 一般 1942

第 296 回（映像表現） 2021 年 3 月 13 日

オンライン

104

招待 1, 一般 103

222

第 297 回

大阪工大 枚方キャンパス

13

招待 1, 一般 12432021 年 9 月 5 日～6 日＋副：オンライン
第 298 回（高臨場感） 2021 年 11 月 29 日

オンライン

7

招待 7

51

第 299 回

えぴたホール愛媛（愛媛 PTA 会館）

33

招待 1, 一般 32562022 年 2 月 27 日～28 日＋副：オンライン
第 300 回（映像表現） 2022 年 3 月 8 日

オンライン

129

招待 1, 一般 128

237

第 301 回

オンライン

14

招待, 一般26

2022 年 10 月 30 日～31 日

22The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

第 297 回研究会は映像情報メディア学会との共催で 2021

た．コメント・サービスはコメント提供者及び事務局の負担

年 10 月にハイブリッド（大阪工大枚方キャンパス＋副：オン

軽減が課題であり，費用対効果を評価して見直しが必要であライン）にて開催した（図 2）．2021 年度の画像関連学会連る．

合会秋季大会が新型コロナウイルス感染拡大の影響で中止と研究会発表者増加に向けて，研究会若手奨励賞が 2021 年なったことから，関西在住の会員の発表機会を確保する目的

度に新設された．この賞は，第 1 種研究会（一般の研究会）

で大阪での開催とした．ハイブリッド開催としては初の研究において優れた研究発表を行った若手研究者（研究会におけ会であったが，現地幹事（大阪工業大学 平山亮教授）によるる発表登壇時において 35 歳以下）に対して授与するものであ

入念な準備のおかげで，ハウリング等のトラブルも無く成功る．選定委員会を設置し，297 回・299 回研究会からそれぞれ

裡に終了した．発表 13 件のうち，会場での発表が 4 件と現地

1 名，3 名を研究会若手奨励賞の受賞候補者として選出した．

発表者は少なかったが，オンライン・オフライン混在の質疑第 324 回理事会(2022 年 1 月 21 日)における承認を経て，2022

応答もスムーズに行われた．

年度第 50 回年次大会 (2022 年 9 月 1 日) で表彰式が行われた．

単独主催の第 299 回研究会は，2022 年 2 月にえぴたホール

4．高臨場感ディスプレイフォーラム

愛媛（愛媛 PTA 会館）＋副：オンラインにて開催した（図 3）．
当初は松山大学での開催を予定しリハーサルまで実施済みで高臨場感ディスプレイフォーラムは次世代の映像ディスプあったが，新型コロナウイルス感染症まん延防止等重点措置

レイを主たるテーマとした研究会である．本学会のほか，電の発出に伴い，急遽，えぴたホール愛媛に会場を変更しての

子情報通信学会，電気学会，映像情報メディア学会，日本バ実施となった．現地幹事（松山大学 檀 裕也教授）のご尽力

ーチャルリアリティ学会の各学会が共催し，毎年 11 月に開催に感謝申し上げる．

している．原則としてすべて招待講演で構成されており，研第 297 回，299 回研究会は，完全オンラインではなく現地究会というよりもセミナーの性格が強い．2020 年度は新型コ開催を組み合わせたハイブリッド開催としたためか，発表件

ロナウイルス感染症の影響で中止となったが，2021 年度第数・参加者数はともに 2020 年度より増加した．

298 回研究会は 2021 年 11 月 29 日にオンラインで開催された．

3．一般の研究会の活性化の試み

5．映像表現・芸術科学フォーラム

論文誌への論文を促すための施策として「コメント・サー

映像表現・芸術科学フォーラムは，画像や映像による表現

ビス」を第 284 回研究会から実施している．発表者の最終予技術ならびにコンテンツ生成に焦点をあてた研究会である．

稿提出のタイミングで希望をとり，希望発表者には論文採録

本学会，映像情報メディア学会，芸術科学会，画像情報教育のためのアドバイスを講演後に文書で提供するものである．

研究会(CG-ARTS)の 4 団体共催で，
毎年 3 月に開催している．

第 294 回研究会では 4 件，第 295 回研究会では 8 件，第 296

一般講演は口頭発表のほかポスター発表がある．

回研究会で 5 件，第 299 回研究会で 14 件の希望があり，アド

本フォーラムの発表件数や参加者数は，この数年間，第 1バイザ（コメント提供者）として企画委員，編集委員，座長

種研究会のなかでも圧倒的に多く盛況が続いている．主な要などが各発表 1 名ずつ担当している．研究発表は論文誌投稿

因として，企業提供によるローカルアワードが多く設定されへとつなげるための重要な場であることを発表者に十分に周ていること，卒論・修論が完成したタイミングでもあり多く知していく必要がある．
第 299 回は希望者数が多かったため，の学生が発表に集中できること等が挙げられる．第 300 回研コメント・サービス対象として 11 件を選抜せざるを得なかっ究会(2022 年 3 月 8 日)はオンラインで開催され，多くの学生
発表(研究発表 129 件)があった．

図 2 第 297 回研究会会場（大阪工業大学）．発表者卓の隣
図 3 第 299 回研究会会場（えぴたホール愛媛）．スピーカに映像スイッチャ，音響ミキサ，Zoom 配信用 PC を設置している．

マイクを使用した簡易な構成とした．

23

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

6．まとめ

（正会員）
谷口 行信
1990 年 東京大学工学部計数工学科卒業．1992
年 同大学大学院工学系研究科修士課程修了．
同年 日本電信電話（株）入社． 2012～2015 年
NTT メディアインテリジェンス研究所．現在，東京理科大学工学部情報工学科教授．博士（工学）．映像メディア処理技術の研究に従事．画像電子学会，ACM，映像情報メディア
学会，電子情報通信学会，情報処理学会各会
員．本学会総務理事(2012 年～2014 年)，企画理事(企画委員長)（2021 年～2022 年）．

第 1 種研究会は，学会全体として会員に対する研究発表の場を提供し，研究者のすそ野を広げ，研究発表の中から優れた成果を押し上げていくコミュニティである．学部学生から企業のベテラン研究者・技術者まで，様々な立場の方から多くの発表をしていただき，聴講にも多数参加していただくことが本学会の発展につながる．本学会の研究会で発表すると多くの参加者に聴いてもらうことができ，有意義な意見も多数いただける，という評判を定着させることが会員の満足度向上と学会誌論文の増加につながると考えている．
なお，報告者は 2 年間の任期を終え，2022 年 6 月から企画委員長を高田英明氏に引き継いだ．新たな委員長の下でも企画委員会への一層のご支援をお願いしたい．

24

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

4. 第 2 種研究会の取組み
4-1 第 2 種研究会の位置付けと概要
深見 拓史†（正会員）†インターメディアジャパン

4. Activities of IIEEJ SIGs (Special Interest Groups)
4-1 Position and Overview of IIEEJ SIGs
Takushi FUKAMI† (Member)†Inter Media Japan

元画像コンファレンスを開催 2)．
）が，第 2 種委員会を構成し

1. 位置付けた．1994 年におけるこれら以外の委員会は，企画委員会，年

画像技術には多くの応用分野があり，画像電子学会は第 1

次大会実行委員会，編集委員会，技術専門委員会（1993 年ま

種研究会とは別に，ここに示す第 2 種研究会の前身に相当す

では専門委員会に分類されている）であり，理事会に直属する活動を，以前から行ってきた．すなわち，ビジュアルコン

る第 1 種委員会を構成していた．

ピューティング技術を学会のスコープに取り込むとともにビ

1996 年に，標準化常置委員会は標準化委員会に改称され 3)，

ジュアルコンピューティング研究委員会を発足させたほか，

1999 年からは第 1 種委員会に分類されることになった 4)．

新規分野のパイロット研究会として VMA (Versatile Media

メディア統合技術研究委員会は，1997 年に VMA (Visual

Appliance) 研究会を設立し，そこでの議論から幾つもの新分Media Appliance，その後 Versatile Media Appliance) 研究会に改野の研究会の誕生を導いてきている．このように学会として組された 5)．当時，研究委員会と研究会との表記の明確な区扱う新規分野を模索し，学会のスコープを拡張すると共に，別はなく，その後，研究会というイベントを企画・運営する新分野の論文投稿・口頭発表を促してきた．

主体を研究委員会と呼んで，区別するようになった．3D 画像
調査専門委員会は，2001 年に多次元画像研究委員会に改称さ

2. 経緯

れた 6)．2003 年には，第 2 種委員会に画像ミュージアム研究

画像電子学会の活動範囲を時代の要請に適合させること

委員会が新設された 7)．

を目的として活動していた技術専門委員会の提案によって，2005 年の第 2 種委員会の活動として，静止画符号化標準化

1992 年 12 月にメディア統合技術(MIT)研究委員会が設立され，検討会，テレマティクス国際活動調査委員会，将来型テレマ

1993 年にはビジュアルコンビューティング研究委員会が設ティクス検討会，
国際活動委員会，
セキュリティ研究委員会，立された．メディア統合技術研究委員会は 1993 年 9 月に第 1

モバイルイメージ研究委員会などの活動が報告されているが，回研究会を開催し，ビジュアルコンビューティング研究委員

報告の中でそれらの名称に混乱が見られる 8)．2006 年には，会は 1993 年 6 月に最初の VC シンポジウム(Visual Computing

テレマティクス国際活動調査委員会，将来型テレマティクス'93)を開催した．

検討会が解散し，国際活動委員会は国際活動調査委員会と改通常総会資料によれば，第 2 種という表記は 1994 年から称された 9)．

採用され 1)，メディア統合技術研究委員会とビジュアルコン

2007 年には，国際活動調査委員会，セキュリティ研究委員

ビューティング研究委員会に加えて，1993 年までそれらと共会がなくなり，国際標準化教育研究委員会および安全な暮らに専門委員会に分類されていた標準化常置委員会，テレマテ

しのための情報技術研究委員会が新設された 10)．2009 年には，

ィクス研究専門委員会（その傘下に静止画符号化標準化検討

モバイルイメージ研究委員会をイメージコミュニケーション会があった），3D 画像調査専門委員会（1993 年 7 月から 3 次研究委員会に改称し，デジタルサイネージとインタラクショ

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The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

ン研究委員会（2010 年設立）を設立するための準備活動が報会と呼ぶことを明確にし（特に区別する必要がある場合に，告された 11)．2010 年には，静止画符号化標準化検討会は静止研究委員会の呼称を用いる），これらの研究会の総称を第 2

画符号化標準化研究委員会に呼称を改めた．
なお 2009 年から

種研究会とすることを確認した．さらに活動分野に応じて各は第1 種委員会，
第2 種委員会という区分を行っていない 11)．

研究会を 3.に示すようにグループ化し，多岐に富む第 2 種研究会の活動内容を分りやすくした．

年次大会において，研究会（研究委員会）が企画・運営する企画セッションは，1998 年の VMA 研究会に始まり，1999

2016 年にはセミナー委員会において，第 2 種研究会の運用

年には VMA 研究会と 3D 画像調査専門委員会とが年次大会

指針をまとめ，理事会に提出して承認された．この運用指針

で企画セッションを企画・運営している．それ以降（2002 年

は次の項目から成る．

だけ年次大会で企画セッションが行われていない）
，
年次大会

1. 序

で研究会が企画セッションを企画・運営するという研究会の2. 定義

活動形態が定着している．なお，イメージコミュニケーショ

3. 第 2 種研究会運用の基本方針

ン研究会の 2010 年の年次大会での発表内容を基にしたプロ

4. 第 2 種研究会の設立

フェッショナルセミナーが2011 年 3 月に企画されている 12)．

5. 第 2 種研究委員会の構成(推進体制)および運営
5.1 メンバシップ

2012 年からは，第 1 種研究会以外の研究会，企画セッショ

5.2 Webン等を企画・運営する主体は，次のようになった．
- VMA(Versatile Media Appliance)研究会

5.3 活動計画- ビジュアルコンビューテイング(VC)研究会

5.4 活動報告- 静止画符号化標準化(SIC)研究会

5.5 イベントの動画- イメージコミュニケーション研究会

5.6 イベントのマスコミ対応- 多次元画像(MDI)研究会

5.7 イベントの講演予稿の著作権- 画像ミュージアム(MUS)研究会

6. 研究会の運営- 国際標準化教育(STD)研究会

7. セミナーの運営- 安全な暮らしのための情報技術(SSC)研究会

8. 企画セッションの運営- デジタルサイネージとインタラクション(DSG)研究会

各研究会は 2017 年からは，年次大会で従来の企画セッシ

さらに 2013 年には，

ョンに加え，オーガナイズドセッション（講演者からのエン- 視覚・聴覚支援システム(VHIS)研究会

トリに基づくセッション）の企画・運営について，検討と試- スマートディスプレイ(SDP)研究会

行を開始した．

を加えた．

3. 概要

2014 年には，活動が途絶えたイメージコミュニケーション
3.1 記法研究会を削除し，- 画像エンタテイメント(IET)研究会

この概要においては，第 2 種研究会に含まれる研究会(1)～を追加した．

(10)を活動内容に応じて 6 分野(3.2～3.7)にグループ化し，各2015 年には研究会の活動概要を示す．その記法は- 建築と画像電子の共通領域(AIM)研究会(通番) 研究会名称(短縮表記) 対応英語表記 [活動開始時を設立した．

期～] 活動概要

2018 年には，国際標準化教育(STD)研究会をとする．

- 国際標準化の活用と教育(STD)研究会

3.2 ビジュアルコンピューティング分野に改称したが 2020 年 8 月に活動を休止している．
2020 年に(1) ビジュアルコンピューティング(VC)研究会 IIEEJ SIG on- ドローン(DRC)研究会

Visual Computing [1993～]を設立することが第 310 回理事会で承認された．

VC シンポジウム，VC ワークショップ，秋期セミナー（CG2021 年には画像ミュージアム(MUS)研究会，画像エンタテ

関連のチュートリアル）を開催している．

イメント(IET)研究会およびデジタルサイネージとインタラ(2) 多次元画像(MDI)研究会 IIEEJ SIG on Multi-dimensional

クション(DSG)研究会を統廃合して新たにImage [2001～]- デジタルミュージアム・人文学(DMH)研究会

3 次元画像コンファレンス，多次元画像セミナーを開催しを発足させた．

ている．

2012 年から活動を開始したセミナー委員会は，上記のように，イベントとしての研究会等を企画・運営する主体も研究

26

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

3.3 メディア応用分野

Architectural Industry Mondiale expected by Image Technology(3) VMA(Versatile Media Appliance) 研 究 会 IIEEJ SIG on[2015-12～]

Versatile Media Appliance [1997-09～]

日本建築学会と画像電子学会に現在および将来的に共通

1992 年に発足したメディア統合技術(MIT)研究会を 1997 年

する学問分野およびその応用としての業界分野に関する議論 を深める．

に改組して設立．画像関連技術を広く調査研究して，学会が(10) ドローン(DRC) 研究会 IIEEJ SIG on Drone Research

進むべき研究分野の開拓を行う．傘下に複数の研究グループ
をもち，IEC 62251（AV 評価），IEC 62608（Net Configuration）

Committee [2020-10～]などの国際規格も開発している．

ドローンをこれからの社会インフラに役立てることを目(4) デジタルミュージアム・人文学(DMH)研究会 IIEEJ SIG

指して研究会を設置する．

on Digital Museum and Digital Humanities [2021-03～]

4. 年報特集「画像ミュージアム(MUS)研究会」で行っていた CG, VR,
3D 等の画像ミュージアムへの応用，博物館情報の画像入力，

以下に報告する今回の年報特集においては，多岐にわたる

横断検索，流通の調査研究，ならびに，「画像エンタテイメン

第 2 種研究会の活動を 2 年間(2021～2022 年)の内容を中心にト(IET)研究会」で実施していた，コミック/アニメ/ゲーム等紹介する．各研究会の記述内容は，原則として，次の様式にの画像エンタテイメントの視点からとらえた画像処理・通信，

従う．4-X(X=2～7: 分野)-Y(Y=1 or 2) 研究会名称

エンタテイメント固有の課題研究，さらには，「デジタルサイ

1. 研究会の活動趣旨

ネージとインタラクション(DSG)研究会」で行われていた限

2. これまでの活動成果られた人数を対象に適応的に対話するマルチメディアプレゼ

学会誌解説論文，関連規格発行，関連研究会の設立，Web

ンテーション向けの関連技術を系統的に行う調査研究，以上の立上げなど．

3 つの研究会を統廃合する形で新たにこの研究会が発足した．

3. 2021～2022 年の活動概要
企画セッション，オーガナイズドセッション，研究会，

3.4 標準化関連分野

セミナーの実施など．

(5) 静止画符号化標準化(SIC)研究会 IIEEJ SIG on Still Image

4. 今後の展望

Coding Standardization [1986～]

この第 2 種研究会の活動紹介を通じて，本学会がいかにタ

ISO/IEC JTC 1/SC 29/WG 1 における画像符号化技術の標準

イムリーに画像電子工学の応用分野のニーズに応えているか

化動向を広く紹介して，関連分野の研究・開発のための情報を示すことができたと考えている．さらに新たな応用分野の交換を行う．

ご提案も大歓迎である．本学会誌の内容を目にした読者の皆なお，「国際標準化の活用と教育(STD)研究会」 は，残念様が本学会の活動に関心をもっていただき，学会活動に参加

ながら，2019 年度をもって活動を終了した．

していただけることを期待する．

3.5 生活支援分野

参考文献(6) 安全な暮らしのための情報技術(SSC)研究会 IIEEJ SIG of1) 第 24 回通常総会資料，画像電子学会，1995-06.

Social Secured Cybertechnology [2007-09～]

2) 第 25 回通常総会資料，画像電子学会，1996-06.

情報技術の不適切な利用を防ぎ，社会の安全を確保するた

3) 第 26 回通常総会資料，画像電子学会，1997-06.

めに必要な画像情報技術および関連する法的規制を調査研究

4) 第 29 回通常総会資料，画像電子学会，2000-06.

する．

5) 第 27 回通常総会資料，画像電子学会，1998-06.

(7) 視覚・聴覚支援システム(VHIS)研究会 IIEEJ SIG on Visual

6) 第 30 回通常総会資料，画像電子学会，2001-06.

and Hearing Impaired Support [2012-03～]

7) 第 32 回通常総会資料，画像電子学会，2003-06.

視覚・聴覚障害をもつ人への情報保障・コミュニケーショ

8) 第 35 回通常総会資料，画像電子学会，2006-06.

ン支援のための画像情報技術を調査研究する．

9) 第 36 回通常総会資料，画像電子学会，2007-06.

3.6 表示分野

10) 第 37 回通常総会資料，画像電子学会，2008-06.

(8) スマートディスプレイ(SDP)研究会 IIEEJ SIG on Smart

11) 第 39 回通常総会資料，画像電子学会，2010-06.

Display [2012-10～]

12) 第 40 回通常総会資料，画像電子学会，2011-06.

業界/標準化団体での活動が先行している IPTV，
smart TV，

13) 第 49 回通常総会資料，画像電子学会，2020-06

スマートディスプレイおよび関連技術に関するアカデミック14) 第 50 回通常総会資料，画像電子学会，2021-06

な視点での議論を深める．

15) 第 51 回通常総会資料，画像電子学会，2022-06

3.7 共通領域(9) 建築と画像電子の共通領域(AIM)研究会 IIEEJ SIG on

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The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

深見 拓史（正会員・参与）
1968 年 東京工業大学理工学部卒．1970 年
同大学院修士課程修了．1968 年 凸版印刷入社．画像情報センター長・本社技術企画部長を経て 2000 年（株）廣済堂・専務執行役
員，2004 年廣済堂スピーチオ販売（株）代
表取締役．2011 年,（有）インターメディア
ジャパン・代表取締役．IEC TC 100 のメン
バとして，マルチメディア機器・システムの国際標準化作業に参加．IEC1906 受賞．元
千葉大学講師．元専修大学講師．日本印刷学会会員．元本学会セミナー委員長．

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The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

4-2 ビジュアルコンピューティング分野
4-2-1 ビジュアルコンピューティング (VC) 研究会
金 井 崇（正会員）
東京大学

4-2 Visual Computing
4-2-1 IIEEJ SIG on Visual Computing
Takashi KANAI (Member)
The University of Tokyoに会するレベルの高いシンポジウムと成長し現在に至ってい1．研究会の活動趣旨

る．本シンポジウムは査読制をとり，ある程度まとまった研本研究会は，画像コンテンツの表現・生成や認識・理解に究発表を集めて活発な議論を行い，ACM SIGGRAPH をはじ

深く関わるビジュアルコンピューティング（VC）技術に関すめとする有力国際会議にも通用するような，高いレベルの研る研究開発成果の情報交換を目的としている．VC は，コンピ究に仕立てていくことを目標としている．

ュータグラフィックス（CG）を核として視覚計算融合領域を

それと同時に，レベルの高い国際論文誌や有力国際会議に広く網羅しており，画像処理，画像計測，コンピュータビジ

採択された論文を対象にした招待講演セッションを設け，卓ョン（CV），ヒューマン・コンピュータ・インタラクション

越した成果をフィードバックすることで，若手研究者や学生（HCI），バーチャルリアリティ（VR），拡張現実（AR），可へ強い刺激を与え続けている．さらに 2021 年からは，産学の視化，視覚情報とその他のマルチモーダリティ情報の統合等

交 流 の 機 会 を よ り 一 層 創 出 す る こ と を 目 的 に ， Visualも含んでいる．

Computing を 後 援 す る イ ベ ン ト と し て VCC (VC

2．主な活動内容

Communications) を併催している．イベントを通じて，数多く

本研究会は 2022 年現在，委員長・副委員長を含む計 19 名の企業によりシンポジウムを産業側からもサポートしていたの幹事を擁し，VC ワークショップ（秋～冬開催），VC + VCC

だけるようになった．

（秋開催），学会誌 VC 論文特集号（10 月発行）をその活動の学会誌 VC 特集号では，毎年 3 月初旬締切で，完成レベル

三本柱とする年間の活動サイクルを，関連する研究者や学生に達した原著論文を受け付け，短期間ながら厳正な査読を経に対して提供している．

て，採択論文を同年 10 月号に掲載している．なお，偶数年次

まず，
VC ワークショップでは，
伝統的に合宿形式を採用し，には過去 2 年間の学会誌掲載論文の中で，本特集号に限らず個々の発表に比較的長めの時間をとり，進行中の研究を種に，

VC 分野に属し，特に優れた内容を持つ論文を選出し，その筆活発な議論と密度の濃い討論を通じて，参加者全員でアイデ

頭著者を西田賞受賞者として，年次大会で表彰している．
これらに加えて，映像メディア学会映像表現＆コンピュー

アを膨らませることを目指している．
Visual Computing シンポジウムは，現在は情報処理学会コン

タグラフィックス研究会，芸術科学会との共催による，映像

ピュータグラフィックスとビジュアル情報学 (CGVI) 研究会， 表現・芸術科学フォーラム（3 月）は，VC 分野の学位論文研
映像情報メディア学会映像表現＆コンピュータグラフィック

究を中心とした成果発表の機会となっており，
近年は毎回 200

ス研究会との共催で実施されている．このシンポジウムは，名以上の学生・若手が集う春季最大の行事になっている．ま議論を重視するという趣旨で，1993 年から年次大会とは別日

た，毎年開催されている年次大会や，ほぼ隔年で開催されて程でスタートした．当初より発表件数こそ少なかったものの，いる国際会議 IEVC にも VC セッションが設けられている．

質疑は大変活発であった．一方，本分野の代表的な国内シン

さらに，2013 年度からスタートした英文論文誌と併せて，当ポジウムとして，情報処理学会グラフィックスと CAD シン

分野からの研究成果の受け皿は一層拡充されてきている．

ポジウムが存在しており，1997 年に両者を合同で開催するこ

さらに秋期セミナーにおいても，本研究会が奇数年次を担とになった．これが現在の Visual Computing シンポジウムの当するのがこれまでの通例となっており，注目度の高い VC

もととなった，ビジュアルコンピューティング／グラフィッ

技術をピックアップし，平易に紹介している．

クスと CAD 合同シンポジウムである．その後 2010 年からは

3．2021～2022 年の活動概要

映像メディア学会映像表現＆コンピュータグラフィックス研

2021 年の活動は以下の通りである．

究会も共催団体に加わり，国内の関連の研究者・学生が一堂

29

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

2021 年 3 月 8 日に映像表現・芸術科学フォーラム 2021 が京都国際会館で開催された．約 3 年ぶりの対面開催であり，オンラインにより開催された．参加者は計 221 名（内，画像

コロナ禍もだいぶ落ち着いたとはいえ未だ不安もある中，予電子学会から申込した参加者 29 名），発表件数が 102 件（内，想を遥かに超える 402 名もの参加者があり，大変盛況であった．プログラムには，査読を経て採択された口頭発表 19 件（ロ

画像電子学会からの発表 21 件）であった．

ング発表 7 件，ショート発表 12 件），ポスター発表 57 件，

Visual Computing 2021 は，当初慶應義塾大学日吉キャンパ
ス来往舎での開催を計画していたものの，新型コロナウイル

SIGGRAPH, SIGGRAPH ASIA, TOG 採択論文の招待講演 9 件，

ス感染再拡大のためオンライン開催に切り替え，2021 年 9 月

CVPR, EG 等の著名国際論文誌・国際会議採択論文の招待講

28 日～10 月 1 日に開催された．参加者は計 628 名であり，大演 14 件，基調講演 2 件，特別講演 1 件が含まれている．

盛況のうちに終了した．プログラムには，査読を経て採択さ

また，VCC として計 19 社のスポンサー企業からの後援をれた口頭発表 30 件（ロング発表 15 件，ショート発表 15 件），

頂き，チャンピオン・プラチナスポンサー講演計 3 件があっポスター発表 33 件，SIGGRAPH, SIGGRAPH ASIA, TOG 採択

た．優秀な研究発表に対し，VC Young Researcher Award 1 件，

論文の招待講演 7 件，CVPR, EG 等の著名国際論文誌・国際会

VC 論文賞 1st prize, 2nd prize 各 1 件，VC 学生研究賞 1 件，企議採択論文の招待講演 9 件，特別講演 1 件が含まれている．

業賞 3 件，VC ポスター賞 3 件が表彰された．今回は国際会議

また，
VCC として計 9 社のスポンサー企業からの後援を頂き，PG2022 および Digital Human Workshop 2022 との併催の形を

企業招待講演 1 件，プラチナスポンサー講演 2 件があった．

とっており，併せて盛況のうちに終了した．

これらの発表は Zoom を利用して行われた．また，Slack を併

学会誌 VC 特集号は，学会誌第 51 巻 4 号（2022 年 10 月号）

用することで，発表後の質問や議論のサポート等に役立てた．

として刊行された．9 件の投稿（フルペーパー6 件，ショート

優秀な研究発表に対し，VC 論文賞 1 件，VC ショート発表

ペーパー3 件，資料論文 1 件）があり，査読の結果，この中か賞 2 件，企業賞 3 件，VC ポスター賞 3 件が表彰された．懇親ら 4 件（内ショートペーパー2 件，資料論文 1 件）が採択さ

会は gather.town を利用して行われ，スポンサー企業からのれた．
VC ワークショップ 2022 は，3 年ぶりに開催することとな

賞品を利用したゲームなどがおこなわれた．
本年度の秋期セミナーは開催しなかったものの，その代替

り，11 月 24 日〜25 日に長野県諏訪市文化センターにて開催

として Visual Computing 2021 の初日（2021 年 9 月 28 日）にされた．16 件もの発表があり 28 名が参加して，活発な議論「深層学習の CG 応用」のテーマでチュートリアルを開催しが行われた．

た．この分野で著名な 6 名の講師を招待し講演を行った他，

4．まとめ

4 名の講師によるパネル講演を行った．参加者数は 595 名でこの 2 年間は引き続きコロナ禍が続いたものの，特に 2022

あり，参加者アンケートからも非常に評判が良く，大盛況で年後半からは回復の兆しも見られ，それに伴い研究会の活動あった．

も徐々にではあるが再開できるようになってきている．ただ

学会誌 VC 特集号は，学会誌第 50 巻 4 号（2021 年 10 月号）

し，Visual Computing においてはオンライン形式での数々の新として刊行された．9 件の投稿があり，査読の結果，この中かしい試みがなされ，対面形式に負けず劣らず盛況であったこら6件（内ショートペーパー2 件）が採択された．
また，
VC2020とは特筆すべきである．今後のイベントは対面方式が基本にからの推薦論文が 7 件あり，このうち 6 件（内ショートペー

なると思われるが，ここ 2 年間に培ったオンライン方式の良パー5 件）が採択された．
VC ワークショップ 2021 は，開催に向けて準備したものの，新型コロナウイルス感染再拡大のため，合宿形式での開催はい面も取り入れつつ，
VC 研究会のイベントをさらに発展させていきたいと思う次第である．
一方で，VC 特集号については，近年は投稿数の減少が続い

難しいと判断し，前年に引き続いて中止とした．

ており，締切を延長するなどして一定の投稿数を確保するの

第 9 回西田賞は，当委員会の新旧幹事を中心とする選定委に苦労する状況である．今後は，投稿数を安定的に確保する員会による厳正な審査を経て，1 件の受賞者を選定した．受賞

仕組みについて検討したい．

者を 2022 年の年次大会で表彰した．
続いて 2022 年の活動は以下の通りである．

金井 崇

2022 年 3 月 8 日に，映像表現・芸術科学フォーラム 2022 が昨年，一昨年に引き続きオンライン開催された．参加者は計235 名（内，画像電子学会から申込した参加者 43 名），発表件
数が 128 件（内，画像電子学会からの発表 33 件）であった．
なお 2022 年は画像電子学会が幹事学会であり，フォーラムの特集号を引き受けることになっていたものの投稿はなかった．
Visual Computing 2022 は，2022 年 10 月 6 日〜8 日に京都の

30

（正会員）
1998 年 東京大学大学院工学系研究科博士課
程修了．工学博士．理化学研究所基礎科学特別研究員，慶應義塾大学環境情報学部専任講師，
理化学研究所 VCAD モデリングチーム研究員
を経て，2006 年 東京大学大学院総合文化研究科准教授，現在に至る．モデリング，レンダリ
ング，アニメーションを含む CG 分野の研究に従事．2018 年から 2020 年まで本学会副会長．2020 年より VC 研究会委員長．

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

4‒2‒2 多次元画像（MDI）研究会
高田英明（正会員）
長崎大学

4‒2‒2 IIEEJ SIG on Multi-Dimensional Image
Hideaki TAKADA (Member)
Nagasaki Universityを示す．

1．研究会の活動趣旨

表 1 年次大会企画セッション（開催はいずれも 6 月）
Table 1 Invited sessions in Media Computing Conferences
開催年
統一テーマ
1999 3D Image and Interaction－3 次元画像とインタラクション
2000 使われる！立体映像システム
2001 立体表示への新たな取り組み
2003 多次元入力の研究とその応用
2004 ホログラフィが開花させる立体ディスプレイの世界
2005 多次元画像と VR
2006 バーチャルに噛んで，吸う

画像電子学会は，3D 画像の技術的課題の調査と体系化を通して，学会としての貢献を行うために，1988 年 11 月に「3D画像調査専門委員会」を設置した．そこに 3D 関連の専門家の参加を求め，現状調査を行ったうえで開発が必要な基盤技
術，専門用語の統一等を提言する計画を示した 1)．
その後 1991～92 年における学会誌への 3 次元画像技術に関する技術解説連載，1993 年からの 3 次元画像コンファレンスの開催・参加，1999 年からの年次大会企画セッションの企
画・運営，2000 年における 3 次元画像用語事典の出版等の活動を経て，2001 年には 3D 画像調査専門委員会から「多次元画像研究委員会」に改称した．それと同時に，その活動の趣旨を「日本における 3 次元画像を扱う研究者に討論の場を提供し，3 次元画像処理・通信・表示・DB・作成等の研究を推進することを目的とし，産業界への発展を促進させる．
」としている 2)．

2．これまでの活動成果
2.1 技術解説
学会誌 1991 年 4 月号（Vol. 20, No. 2）～1992 年 4 月号（Vol.
21, No. 2）の 7 号にわたり，3 次元画像技術について連載技術解説を掲載した．詳細は 2016 年度年報 3)を参照されたい．

2.2 3 次元画像用語事典
1994 年から企画されていた「3 次元画像用語事典」4)を，編集に長期間を要したものの 2000 年 7 月に出版した．

2.3 年次大会企画セッション
本研究会（3D 画像調査専門委員会を含む）は 1999 年から2006 年まで企画セッションを開催している(表 1)．

2.4 3 次元画像コンファレンス
画像関連の多くの学会・研究会の協賛を得て，1993年7月に最初の3次元画像コンファレンスが開催された．その終了後に，本学会の専門委員会においてコンファレンスの継続開催を決め，主担当を協賛学会持ち回りとして5)，現在も継続して毎年開催している．なお，2017年までは5つの学会，2018年からは4つの学会で幹事を担当している．

表 2 3 次元画像コンファレンス（開催はいずれも 7 月）
Table 2 3D Image Conference
開催年
担当学会
開催場所
1993 画像電子学会
工学院大学
1994 テレビジョン学会
工学院大学
1995 日本光学会
工学院大学
1996 電子情報通信学会
工学院大学
1997 日本医用画像工学会
工学院大学
1998 画像電子学会
工学院大学
1999 映像情報メディア学会
工学院大学
2000 日本光学会
工学院大学
2001 電子情報通信学会
工学院大学
2002 日本医用画像工学会
工学院大学
2003 画像電子学会
工学院大学
2004 映像情報メディア学会
工学院大学
2005 日本光学会
東京大学
2006 電子情報通信学会
東京大学
2007 日本医用画像工学会
東京大学
2008 画像電子学会
東京大学
2009 映像情報メディア学会
東京大学
2010 日本光学会
東京大学2011 電子情報通信学会
京都工芸繊維大学
2012 日本医用画像工学会
早稲田大学
2013 画像電子学会
早稲田大学
2014 映像情報メディア学会
東京大学
2015 ホログラフィック・ディスプレイ研究会 海洋研究開発機構
2016 電子情報通信学会
関西大学
2017 日本医用画像工学会
千葉大学
2018 画像電子学会
北海道大学
2019 映像情報メディア学会
湘南工科大学2020 ホログラフィック・ディスプレイ研究会 オンライン
2021 電子情報通信学会
オンライン
2022 画像電子学会
長崎大学

3．2021～2022 年の活動概要

表2にこれまでのコンファレンスの主担当学会と開催場所

31

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

3.1 3 次元画像コンファレンス 2021

‒ セッション4（撮影/生成/表示）3件

3次元画像コンファレンス2021（担当：電子情報通信学会）‒ セッション5（企業セッション）3件

は，2021年7月1～2日の2日間で開催された．昨年に引き続き，‒ セッション6（3Dディスプレイ）3件

新型コロナウイルスの感染拡大防止の観点から，オンライン‒ セッション7（ポスター1）7件での開催となった．

‒ セッション8（特別企画）‒ セッション9（ホログラフィー）3件

2回目のオンライン開催ということで，本コンファレンスの特徴でもあるデモを併設したポスター発表を復活させるべく，‒ セッション10（計算機ホログラム）3件

Zoomのブレークアウトルームを活用したポスター発表にチ‒ セッション11（ポスター2）6件

ャレンジした．2つのセッションで6件のポスター発表が行わ‒ 招待講演 1件

れ，ポスターならではの和気藹々とした盛り上がりを見せた．

招待講演では，長崎大学 金谷一朗教授にご講演いただいた．

児玉和也実行委員長（国立情報学研究所）の開会の辞で始また，特別企画では，千葉大学名誉教授 本田捷夫氏による特まり，28件の研究発表と3件の招待講演が行われ，参加者66

別講演とパネルディスカッションを実施した．会場の入口で名による活発な議論が行われた6)．

は関西大学による高解像度CGHの展示コーナーも設置された．

‒ セッション1（光線空間/ライトフィールド）4件

4．今後の展望‒ セッション2（計算機ホログラム）3件‒ セッション3（3D画像処理/認識）3件

当学会における 3D 関連技術の取り組みは，30 年以上の長‒ セッション4（電子ホログラフィ計算実装法）3件

きにわたる歴史と実績がある．また，今年で 30 年の歴史をも‒ セッション5（ポスター1）4件

つ 3 次元画像コンファレンスを嚆矢とし，2014 年に当学会・‒ セッション6（ホログラム応用）3件

日本画像学会・日本写真学会・日本印刷学会によって設立さ‒ セッション7（ポスター2）2件れた画像関連学会連合会など，個々の学会の枠組みを超えた‒ セッション8（3Dディスプレイ）3件

3D 技術に関する活動も盛んになってきている．

‒ セッション9（電子ホログラフィ計算法）3件

3D 関連技術は学術面のみならず産業面にも広く応用され‒ 招待講演 3件ており，近年は XR やメタバースの盛り上がりにも貢献する

招待講演では，デル・テクノロジーズ 黒田晴彦氏，名古屋など，これまで以上に注目を集めている．今後，3D 関連技術

大学 森健策教授，宇都宮大学 山本裕紹教授にご講演いただの応用がより一層進み，実用化が加速されていくだろう．

いた．

参 考 文 献3.2 3 次元画像コンファレンス 2022
3次元画像コンファレンス2022（担当：画像電子学会）は，2022年7月15～16日に開催された．今回は，ウィズコロナ時代のコンファレンスとして，長崎大学にてオンライン併設でのハイブリッド開催とした．今回で記念すべき第30回目を迎えたことから，これまでの3次元画像コンファレンス30年を振り返る特別企画を実施した．また，新たな取り組みとして企業
セッションを新設した．
感染対策をしながらの現地開催，かつオンライン併設ということで，事前準備や当日運営にも多くの時間と労力を費やしたが，地方開催にも関わらず，ここ数年を大幅に上回る発

1）第 18 回通常総会資料, 画像電子学会, 1989-06.
2）第 30 回通常総会資料, 画像電子学会, 2001-06.
3）筒口拳, 小町祐史: 年報特集 "4-2-2 多次元画像（MDI）研究会", 画
像電子学会誌, Vol. 46, No. 1, pp. 27‒28, 2017.
4）画像電子学会, 3 次元画像用語事典, アドコム・メディア, 2000-07.
5）第 23 回通常総会資料, 画像電子学会, 1994-06.
6）3 次元画像コンファレンス 2021,
http://www.3d-conf.org/program/2021/3D2021_program_0624.pdf,
2021-07.
7）3 次元画像コンファレンス 2022,
http://www.3d-conf.org/program/2022/3D2022_program_0530.pdf,
2022-07.

高田 英明

表件数および参加者という嬉しい結果となり，これまで以上の盛況といえる状況であった．特に7割以上の発表者と聴講者が現地で参加し，本コンファレンスの大きな特徴でもあるデモを併設したポスター発表も熱い議論が繰り広げられた．
高田英明実行委員長（長崎大学）の開会の辞で始まり，34
件の研究発表と3件の企業発表，特別企画，招待講演が行われ，参加者100名による活発な議論が行われた7)．
‒ セッション1（ホログラム/ライトフィールド）3件‒ セッション2（ホログラム/ステレオグラム）3件‒ セッション3（センシング/VR）3件

32

（正会員）
1997 年 電気通信大学大学院 情報システム学研究科 博士前期課程修了．同年 日本電信電話株式会社入社．2007 年 早稲田大学大学院
国際情報通信研究科 博士後期課程修了．早稲
田大学 国際情報通信研究センター 客員研究員，NTT 研究企画部門(OSS)人事育成担当課
長，NTT 研究所 主幹研究員/グループリーダ
を経て，2020 年より長崎大学 情報データ科学部 教授．現在，3D 映像，光学デバイス，視覚心理，映像音響メディアに関する研究に従事．2006 年 文部科学大臣表彰 科学技術賞，2018 年 本学会 画像電子技術賞 受賞．博士(国際情報通信学)．本学会理事，企画委員長．

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

4-3 メディア応用分野
4-3-1 VMA(Versatile Media Appliance)研究会
深見 拓史†（正会員）†インターメディアジャパン

4-3 Media Application
4-3-1 IIEEJ SIG on Versatile Media Appliance
Takushi FUKAMI† (Member)†Inter Media Japan
本年報記事ではまず 2．で研究会設立から執筆時点までの

1. 研究会の活動趣旨

活動について簡単な報告を行い，3．で最近 2 年間の活動の

VMA 研究会は 1992 年 12 月に設立されたメディア統合技報告を行う。

術研究委員会を母体としており，1997 年 9 月の画像電子学会

2. これまでの活動成果

理事会でその設立が決議された 1)．その後, 1998 年 2 月に第 1
回の VMA 研究会が開催された．その時点でスコープを拡げ

本章では設立からこれまでの VMA 研究会の主な活動成果

ると共に，研究会名称を当初の Visual Media Appliance からを示す．なお，これらを含む VMA 研究会の活動については，

Versatile Media Appliance に変更した.

VMA 研究会のウェブ 3)に報告されている．

VMA 研究会は主として自然画像の撮像, 画像の合成・加2.1 VMA 研究会および VMA セミナー

工・処理, それらの応用, およびそれらの結果として生じる

これまでに開催された VMA 研究会および VMA セミナー

Visual Appliances について論じると共に, その拡張としてのの一部を最新のものも含め，表 1 に示す．

Versatile Appliance をも対象とする．扱う主な技術分野を次に表 1 VMA 研究会および VMA セミナー

示す．

Table 1 Conferences and seminars of IIEEJ SIG on VMA- 画像の符号化, 圧縮, 復元, および評価

研究会/セミナー- 画像の表現, 伝送, 記憶等のためのフォーマット

開催日

第 1 回 VMA 研究会 1998-02-20
VMA セミナー'98
1998-06-23（途中省略）
第 1 回 VMA セミナー 2013-10-25（途中省略）
第 41 回 VMA 研究会 2016-07-15
第 42 回 VMA 研究会 2016-10-14
第 43 回 VMA 研究会 2017-10-13
第 44 回 VMA 研究会 2018-01-25- 色の表現とモデリング- 画像およびその他のコンテンツからなるマルチメディア- 文書画像とフォント- 画像の認識と理解- 画像関連の装置と機器- Web イメージ
- 著作権保護に関する技術- 画像アーカイブに関する技術

第 45 回 VMA 研究会 2018-10-12
第 46 回 VMA 研究会 2019-03-16
第 47 回 VMA 研究会 2019-10-11
第 48 回 VMA 研究会 2020-02-29
第 49 回 VMA 研究会 2021-02-17
第 50 回 VMA 研究会 2022-02-24- 画像・情報のアクセシビリティ- 画像・情報のユニバーサルデザイン
1998 年には年次大会の活性化のため，大会を一般セッショ
ンと第 2 種研究会が担当する企画セッションとの複合体とすることになり，同年の企画セッションをまず VMA 研究会が

会場
東京大学
東京大学
東京ビッグサイト
金沢工業大学虎ノ門キャンパス
早稲田大学
早稲田大学
専修大学向ヶ丘遊園サテライト
キャンパス
専修大学神田キャンパス
工学院大学新宿キャンパス
早稲田大学
専修大学神田キャンパス
オンライン
オンライン

2.2 年次大会企画セッション担当した 2)．その後 VMA 研究会は，毎年の年次大会での企
画セッションの担当，年に数回の研究会，セミナー，ワーク

これまでに開催された年次大会 VMA 企画セッションの一ショップ(WS)等の開催を継続して実施している．

部を最新のものも含め，表 2 に示す．

33

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

繁に議論を行い，論文，規格文書等の成果を狙う研究活動を

表 2 年次大会 VMA 企画セッション行っている．これまでに次の研究グループ(SG)が組織された．

Table 2 Invited sessions on VMA, Media Computing Conferences

なお、これらの活動内容と成果については、文献 5)を参照し

年次大会

開催日

会場

1998 年度年次大会

1998-06-13

早稲田大学ていただきたい。

1999 年度年次大会

1999-06-25

大阪大学(1) AV システム品質評価 SG（途中省略）(2) 博物館・美術館文書の構造記述 SG

2013 年度年次大会

2013-06-22

青森市文化会館(3) メタデータ・ネットワーク応用 SG

2014 年度年次大会

2014-06-29

早稲田大学

2.5 新しい研究会の立上げ

2015 年度年次大会

2015-06-28

姫路市市民会館

2016 年度年次大会

2016-06-18

早稲田大学

2017 年度年次大会

2017-06-23

一橋講堂（2018 年度年次大会）（2018-06）（参加見合せ）

2019 年度年次大会

2019-06-28

早稲田大学

2020 年度年次大会

2020-12-03

オンライン

2021 年度年次大会

2021-06-28

オンライン（2022 年度年次大会）(2022-08/09) （参加見合せ）

これらの VMA 研究会等での議論の中から，継続的な検討が望まれるトピックについては，新たな研究会を設立してその研究会に議論を委ねている 6)．これまでに提案され，理事会で新たに設立が承認された研究会には以下のものがある．
- 画像ミュージアム(MUS)研究会- 安全な暮らしのための情報技術(SSC)研究会- 画像エンタテイメント(IET)研究会- 建築と画像電子の共通領域(AIM)研究会- ドローン(DRC)研究会

2.3 ワークショップ

さらには活動状況を見て研究会の統廃合もおこなってい2019 年までに開催されたワークショップの一部を表 3 に示る，その中で上記画像ミュージアム(MUS)研究会と画像エンす．なおこれ以降ワークショップは開催していない．

タテイメント(IET)研究会さらにはデジタルサイネージ(DSG)

表 3 ワークショップ研究会を統廃合する形で 2021 年度から新たにTable 3 Workshops
ワークショップ(WS)

開催日

会場

第 8 回 XML 開発者の日

2005-11-24

日本印刷会館

第 9 回 XML 開発者の日

2006-11-24

日本印刷会館

第 10 回 XML 開発者の日

2007-12-21

日本印刷会館- デジタルミュージアムと人文学(DMH)研究会を発足させることができた．詳細は 4-1 第 2 種研究会の位置
付けと概要を参照していただきたい．

3. 2020～2022 年の活動概要

第 1 回 WS: 記述言語教育ワー 2010-11-09
クショップ（途中省略）

工学院大学

第 5 回ネットワーク社会にお 2014-11-24
けるコミュニティ生活の将来
第 6 回ワークショップ
2015-11-06(財）電磁応用研究所

プについては，本稿 2.3 を参照いただきたい．

早稲田大学

3.1 VMA 研究会

第 7 回 WS 深層学習時代の IoT 2016-11-21
サービスと人材育成
第 8 回 WS グローバル時代にお2017-11-14
ける地域発展のための IT 活用
第 9 回 WS デジタルサイネージ2018-11-19
が切り拓く新時代
第 10 回 WS デジタル人文学と 2019-12-04
画像情報

早稲田大学

VMA 研究会および年次大会での VMA 企画セッションについて前回の年報以降での活動を如何に示す．ワークショッ

2019 年度以降においては次に示す VMA 研究会を開催して

早稲田大学

いる．

早稲田大学

テーマ: 読書バリアフリーのこれまでとこれから早稲田大学

日時: 2019-10-11 ,13:30-17:00(1) 第 47 回 VMA 研究会

場所: 早稲田大学・西早稲田キャンパス
講演課題:「XML 開発者の日」については第 8 回から VMA 研究会の・バリアフリー資料供給の現状と課題下で開催しており現時点で第 10 回が最後となっている．
なお， ・絵本と日本手話の出会いが生んだ，新しい感覚で味わう絵2010 年~2014 年の WS については，共催研究会であるデジタ
本！
ルサイネージとインタラクション(DSG)研究会での報告 4)を・視覚障害者が「利用しやすい電子書店」構想

参照いただきたい．

・知的障害者のための「わかりやすい文章」の現状と課題(2) 第 48 回 VMA 研究会

2.4 研究グループ(SG)

テーマ: 図書館における特別支援の現状と課題および関連

VMA 研究会は，講演と議論の場としての研究会，年次大動向

会企画セッションを開催するだけでなく，分野を特定して頻34

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

3.2 年次大会企画セッション

日時: 2020-02-29, 10:00-12:30
場所:専修大学・神田キャンパス(1) 2020 年度 年次大会 VMA 企画セッション 7)

講演課題:

年次大会は新型コロナウイルス感染拡大にともない，6 月

・学校図書館における特別支援の現状と課題－神奈川県の公開催から 12 月開催に延期，
かつオンラインでの開催となった．

立小学校を対象にテーマ: 図書館の現状と将来－図書館のかかえる課題と連携

・地方自治体における「道の駅」の防災拠点化に向けた取組

日時: 2020-12-03, 15:00～17:20の現状と課題

会場: オンライン（ZOOM)・肢体不自由児教育における ICT 機器を利用した図書へのア

講演課題:

プローチ－肢体不自由部門を設ける関東の特別支援学校

・図書館におけるウィキペディアタウンの取り組み

高等部に着目して－・日本の島しょ部における読書環境整備の現状と課題

・読書バリアフリー法施行に伴うアクセシブルな電子データ

・地域メディアとしての地方出版提供に関する出版社の意識と課題（Ⅱ）－出版社への質問

・図書館を地域のレジエンスに－これまでとこれから－紙調査を通して(3) 第 49 回 VMA 研究会（2）2021 年度年次大会 VMA 企画セッション 8)

テーマ：情報アクセシビリティ関連の最新動向

年次大会はコロナウイルス感染拡大が終息しなかったため

日時：2021-02-17,13:30-17:10

2020 年度と同様にオンラインでの開催となった．

場所：オンライン(ZOOM)

テーマ：多様化する社会でますます高まるユニバーサルデザ

講演課題：

インの重要性・小学校教員の色覚多様性とカラーユニバーサルデザインに

日時：2021-06-26,10:00-12:15

関する意識：質問紙調査を通して

会場：オンライン（ZOOM)

・音声教材の製作と普及促進をめぐる現状と課題

講演課題：

・オンライン授業における障害学生への支援（第 2 報）：大学

・「UD デジタル教科書体」の開発背景とデザイン－読みにまと LMS 事業者へのヒアリングを通して

つわる子どもたちの困りごと－・「聴覚障害者」を対象とした「がん検診」に関する「情報ア・拡大教科書とデジタル教科書・教材の現状

クセシビリティについて」・外国語を母語にもつ児童・生徒の教科書理解支援－keirinkan

・歌うことにもバリアフリーを

マルチリンガル教科書－

・電子図書館 TRC-DL のアクセシビリティの最新動向

なお，2022 年度の年次大会は参加を見合わせた．

・貼って伝える音声メッセージ「Voice-it QR コード音声シー

4. 今後の展望

ル」について(4) 第 50 回 VMA 研究会

画像関連技術の応用分野は一層の広がりを示しており，そテーマ：読書のバリアフリーを進めるのために学会が進むべき研究分野の開拓を行うための VMA

日時：2022-02-24,13:30-16:30

研究会のスコープも一層の広がりが求められる．今後も研究

場所：オンライン(ZOOM)

会を運営する研究委員会のコアメンバの充実を図り，この要

講演課題：

求に応える必要がある．

・出版界における「読書バリアフリ－法」対応の現状と課

参考文献

題・読書支援サービス・ユアアイズ(Your eyes)について

1) 第 27 回通常総会資料，画像電子学会，1998-06.

・音声読み上げサービスの機能と精度の比較

2) 第 26 回年次大会予稿集，画像電子学会，1996-06.

・読書支援サービス"Your eyes"のボランティア活動と広報

3) http://y-adagio.com/public/committees/vma.htm

を考える4) 大野邦夫：“デジタルサイネージとインタラクション(DSG)研究

・留学生のニーズをふまえた LL ブック「はじめての病院」の制作

会”，画像電子学会誌 Vol.44, No.2, pp.233–235, 2015-03.
5) 2016 年度画像電子学会誌「年報特集号」Vol.46,No.1

・図書館アプリのニーズと可能性－アンケート調査をふま

6) 小町祐史：“画像電子学会における各種研究会の設立・運営とそこえた提案での幾つかの試み”, 画像電子学会誌, Vol. 41, No. 4, pp.425–427,

・自治体ウェブサイトにおけるワクチン情報へのアクセシ

2012-07.

ビリティ

7) 第 48 回年次大会予稿集，画像電子学会，2020-12.
8) 第 49 回年次大会予稿集．画像電子学会，2021-06

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The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

深見 拓史（正会員・参与）
1968 年 東京工業大学理工学部卒．1970 年
同大学院修士課程修了．1968 年 凸版印刷入社．画像情報センター長・本社技術企画部長を経て 2000 年（株）廣済堂・専務執行役
員，2004 年廣済堂スピーチオ販売（株）代
表取締役．2011 年,（有）インターメディア
ジャパン・代表取締役．IEC TC 100 のメン
バとして，マルチメディア機器・システムの国際標準化作業に参加．IEC1906 受賞．元
千葉大学講師．元専修大学講師．日本印刷学会会員．元本学会セミナー委員長．

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4-3-2 デジタルミュージアム・人文学(DMH)研究会
平 山 亮（フェロー）
大阪工業大学

4-3-2 IIEEJ SIG on Digital Museum and Humanities
Makoto J. HIRAYAMA (Fellow)
Osaka Institute of Technology

1.

ップが開催され，2020 年 12 月には「画像ミュージアムとデはじめにジタル人文学」をテーマとして年次大会における DSG 研究

デジタルミュージアム・人文学研究会(略称 DMH)は，画像会担当企画セッションが開催された．そして，2021 年 3 月に電子学会の第 2 種研究会である画像ミュージアム(MUS)研究

第 1 回 DMH 研究会が開催され，DMH 研究会としての活動が会，画像エンタテイメント(IET)研究会，デジタルサイネージ

スタートした．第 1 回 DMH 研究会については，文献 1) に報とインタラクション(DSG)研究会を統合し，デジタル人文学

告されている．

関連のテーマを含めて，研究会名称を改め，2021 年 3 月より前身となった研究会の過去の活動について，簡単に触れてリニューアルスタートした．本報告では DMH 研究会設立のおく．
MUS 研究会は 2003 年 1 月に第 1 回研究会が開催され，経緯と設立以降の活動について報告する．

それ以降ほぼ年 1 回のペースで第 13 回が 2015 年 9 月に開催されたものの，それ以降は開催されていない．また年次大会

2. DMH 研究会設立の経緯における MUS 研究会担当の企画セッションは 2003 年から

第 2 種研究会は，新技術分野などその時の研究動向に照ら2016 年まで計 12 回開催され，その後休止となっている．

し，テーマを決めて設立されるが，技術が一般化し，研究がIET 研究会は 2013 年 10 月に第 1 回エンタテインメントセ

活発でなくなれば研究会の需要に陰りがでる．また研究会のミナーが開催され，2015 年 10 月まで計 4 回開催された．ま担当幹事が引退して，後継がいない場合，引き続き研究の発た年次大会における IET 研究会担当企画セッションは 2013

展が見込める分野であっても休眠状態となってしまう．他学

年と 2016 年の計 2 回開催され，その後休止している．

会では時限研究会として設立当初から年限を区切って研究会

デジタルサイネージ（DSG）研究会については，2010 年頃を設立するところもあるが，画像電子学会では，開始時に時から 2020 年まで 10 回のワークショップと 10 回の年次大会企限を定めておくという慣行はないので，研究会の実施状況を

画セッションが開催された．DSG 研究会の活動と今後の展望

継続して把握し，適宜見直しをする必要がでてくる．

については文献 2）に詳しく報告されている．

MUS 研究会，IET 研究会，DSG 研究会が扱っているテー

これらの 3 つの研究会は，1997 年から継続して活動していマは，これからも研究が発展していく分野であると認識する

る VMA(Versatile Media Appliance)研究会の活動との関連が深が，MUS，IET は委員長不在で休眠状態となっていたため，

く VMA 研究会との共催や VMA ワークショップとして開催

そのままの継続は難しい状態であった．
また DSG 研究会は，されている回もある．また，VMA 研究委員会の傘下にあっデジタルサイネージのハードウェア技術面より，人文学的なた博物館・美術館文書の構造記述 SG（Study Group）委員会

側面を中心とした研究会に内容がシフトしていた．そこで，（DTD-SG）は，MUS 研究会が設立された後は MUS 研究委

互いに関連の深いこれらの研究会を統合して DMH 研究会と員会に主管を移している．

してリニューアルすることとなった．統合した研究会は，デジタルミュージアムを含めたマルチメディアコンテンツ及び3. 2021～2022 年開催の研究会

デジタル人文学を核とする，文理融合分野の総合的な研究会

表 1 に 2021 年 1 月〜2020 年 12 月（歴年）の研究会の開催と言える．

一覧を示す．
コロナ禍の 2020 年度に活動を始めたこともあり，

DMH 研究会設立に先立って，2019 年 12 月には「デジタル

現地会場とオンラインのハイブリッド実施を原則にしている．

人文学と画像情報」をテーマとして第 10 回 DSG ワークショ

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The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

表 1 DMH 研究会の開催一覧(2021〜2022 年)

Museum and Humanities」をテーマにSpecial Session を開催し，Table 1 Conferences of IIEEJ SIG on DMH (2021-2022)
回 開催日

場所

テーマ

件数

1

大阪工業大学
枚方キャンパス＆オンライン

仮想美術館

8

2021
09-17
2022
03-10

オンライン

デジタルアーカイブデジタル技術と博物館・人文学の協働
をめざして

4

2022
12-21

大阪工業大学
枚方キャンパス＆オンラインバーチャルミュー
ジアム

8

2
3

4

2021
03-11

オンライン

8 件の発表が行われた．

6. 今後の展望
DMH 研究会は，2021 年 3 月に第 1 回研究会開催以来，年2 回の研究会，年 1 回の年次大会の企画セッション，隔年開
催の IEVC における Special Session と，2 年間で計 7 回の企画を実施してきている．それぞれのセッションでは，技術系の5

研究者だけではなく文学系の研究者やその他の様々な分野の方々が集まり，デジタルミュージアムとデジタル人文学の関連分野について活発な議論が行われた．今後もさらに色々な分野からの参加者を得て，さらに活発な活動へと発展していくことを期待している．

表 2 年次大会 DMH 研究会企画セッション (2021〜2022 年)

参考文献

Table 2 IIEEJ Annual Conference DMH Special Sessions

1) 横山恵理：“画像電子学会第１回デジタルミュージアム・人文学(2021-2022)(DMH)研究会,” 画像電子学会誌，Vol.50, No.2, pp. 306–307 (2021).

年 次
大会

開催日

場所

テーマ

発表
件数

49

2021

オンライン

デジタル人文学とメ

4

06-25
50

2) 大野邦夫：“DSG 研究会の足跡と今後の展望,” 画像電子学会誌，Vol.50, No.3, pp. 431-438 (2021).

タデータ

2022

知床＋オンラデジタルミュージア

09-01

イン

ム・人文学に役立つ（フェロー）
平 山 亮
1985 年 早稲田大学理工学部電気工学科卒業．日本ヒューレット・パッカード，
ATR 視聴覚機構研究所，ATR 人間情報通信研究所，ヒューレット・パッカード日本研究所，金沢工業大学情報フロンティア学
部メディア情報学科を経て，現在 大阪工業大学情報科学部情報メディア学科教授．
博士（工学）．マルチメディア応用研究に
従事．

7

技術

4. 年次大会企画セッション
年次大会において 2021 年度は企画セッション，2022 年度
も企画セッション（従来のオーガナイズドセッション形式）を行った（表 2）．

5. IEVC Special Session
2021 年 9 月にオンライン開催された IEVC2021 では「Digital

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The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

4-4 標準化関連分野
4-4-1 静止画符号化標準化(SIC)研究会
小野 文孝†（名誉会員）†東京大学

4-4 Standardization
4-4-1 IIEEJ SIG on Still Image Coding Standardization
Fumitaka ONO† (Honorary Member)† University of Tokyo
その後の年報における本研究会紹介 2), 3), 4)では遡る 2 年間の1． 研究会の活動趣旨と歴史

SIC の活動の概要を紹介している．今回の報告でも本研究会

静止画符号化の国際標準化は 1986 年に ISO/TC/SC2/WG8

が過去 2 年間に行った活動を中心に紹介する．

と CCITT SGVIII の NIC(New Image Communication) が JPEG

3．

（Joint Photographic Experts Group）を設立し，共同作業を開始したのが嚆矢といえる．これに呼応して画像電子学会のテ2021～2022 年の活動概要

3.1 年次大会における活動

レマティクス研究専門委員会のもとに自然画符号化国際標準

本学会では 2017 年の年次大会から新たにオーガナイズド検討会（NIS: Natural Image Standard）が 1988 年 6 月に設置さセッションを創設することになり，
SIC は 2017 年度から 2020

れ JPEG の国内審議の場を提供することとなった．その後年度まで順に「静止画符号化はどこに向かうのか」，「画像イ

JPEG から 2 値符号化が切り離され 1988 年に JBIG（Joint

ノ ベ ー シ ョ ン を 牽 引 す る 新 た な 符 号 化 技 術 」，「 XR

Bi-level Image Expert Group）が設立されたのを契機にやはり(VR/AR/MR)の世界と画像符号化」，「画像符号化の新たな潮画像電子学会に JBIG 対応の国内組織として二値画符号化国流」というテーマでそれぞれオーガナイズドセッションを開際標準検討会（BIS: Bi-level Image Standard）が 1988 年 9 月に催した．これらについては既に報告済みである．

設けられ JBIG の国際標準化活動に積極的に寄与していくこ

今回の報告期間である 2021 年度の年次大会ではオーガナととなった．

イズドセッション「新たな検証時期を迎えた画像符号化」
を，JPEG と JBIG はその後 1991 年の ISO/IEC JTC 1/SC29 の設

2022 年度の年次大会では企画セッション「画像符号化と標準立によりそれぞれ SC29/WG10,SC29/WG9 に名称を変更した．

化 －その歴史と今後－」を実施した．表 1 にこれらの発表題

これに伴いそれぞれの対応国内委員会として情報処理学会情目を示す．また，筆者が行った 50 周年の特別講演「学会創設

報規格調査会の下の SC29/WG10 小委員会及び SC29/WG9 小

50 年を振り返る―これまでの歩みと将来展望―」でも SIC の委員会が発足した．また 1993 年 11 月に SC29/WG10 と活動に触れた．

SC29/WG9 が合併して SC29/WG1 となり，国内対応の小委員

なお，SIC 研究会は，2010 年より VMA 研究会の 7 月研究会も SC29/WG1 小委員会に衣替えした．本学会の対応組織も会を SIC 担当の研究会として，年に一度の報告を行ってきた

それに呼応して SIS（Still Image Standard）と名称を改めたがが年次大会でオーガナイズドセッションの開催を担当するよその後，SIS は情報規格調査会小委員会と画像電子学会のリうになった 2017 年からは，VMA 研究会での SIC 研究会の開

エゾンという位置づけに変わり，名称も SIC：Still Image

催は休止している．

Coding Standardization と変更している．なお，2020 年 6 月の3.2 学会誌における活動

SC29 の再編に伴い情報規格調査会の下の SC29/WG1 小委員2017 年の本学会創立 45 周年を記念し，学会誌における技会は SC29/JPEG 小委員会と名称を改めている．

術史対応コーナーである「スキャニング」欄に，SIC 企画に

2． これまでの活動成果報告よる「画像通信今昔」シリーズを掲載した．連載は 2017 年の8 年前の年報における本研究会紹介 1)でこれまでの研究会

1 月号から始まり，2018 年 7 月号まで 7 回，9 報を掲載しての活動成果について学会誌での解説記事の一覧，表彰記録に完結したが，その後も，関連企画として 2019 年 4 月号スキャ

加え，VMA 研究会での 2010 年からの報告題目を紹介した．

ニング欄に「MPEG 初期の記憶と学んだこと」を掲載した．

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The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

表1

最近 2 年の年次大会での発表題目

2021 年度 年次大会オーガナイズドセッション 「 新たな検証時期を迎えた画像符号化」 2021-06-26 <オンライン>
1

SC 29 の再編とこれから

2

JPEG 標準化動向 ～ JPEG AI を中心に～

渡邊 修（拓殖大学）

3

JPEG XL 概説

渡邊 修（拓殖大学）

4

多値情報源符号化における多値算術符号の利用

小野 文孝（東京大学）

浅井 光太郎（三菱電機）

2022 年度 年次大会企画セッション 「画像符号化と標準化 －その歴史と今後－」 2022-09-01 <北海道斜里町，ハイブリッド>
1

JPEG 標準化の最新動向と産業界における採用動向

渡邊 修（拓殖大学）

2

JPEG Pleno Holography 標準化動向

渡邊 修（拓殖大学）

3

画像符号化と深層学習 - JPEG AI の動向を中心に -藤井 俊彰 (名古屋大学)

4

乗算フリー多値算術符号の基本的検証

小野 文孝（東京大学）

画像電子学会誌 Vol.48, No.1, pp.32-33 (2019)．

前回の年報以降でもその関連で 2021 年 1 月号スキャニン
グ欄に「大学人が進めた自由視点テレビ FTV の MPEG 標準4)化」5)を掲載し，2022 年は 1 月号に「MHEG —マルチメディ

小野文孝：画像電子年報 4-4-1

静止画符号化研究会,

画像電子学会誌 Vol.50, No.1, pp.33̶-34 (2021)．

ア・ハイパーメディア符号化標準—」6) を，4 月号に「JBIG 2 の

5)

完結と JBIG SG の解散」7)を，10 月号には「算術型 MELCODE

谷本正幸：「大学人が進めた自由視点テレビ FTV のMPEG 標準化」画像電子学会誌 Vol.50, No.1 pp.196-201の開発」8)を掲載している．

(2021)．

また，最近の SC29/WG1 の標準化状況に関しては，研究会
や年次大会での講演に加え資料として残すことが重要と考え， 6)

亀山 渉：「MHEG —マルチメディア・ハイパーメディア

学会誌 2018 年 7 月号と 10 月号の 2 回にわたり，SC29/WG1

符号化標準—」画像電子学会誌 Vol.51, No.1，pp.51-53の国内委員会の主要メンバーにこれまでの静止画標準化の概(2022)．
7)

要と，現在の標準化状況を「JPEG ファミリー標準の技術動
向」9)と題して執筆いただいた．その後も，関連企画として

学会誌 Vol.51, No.2, pp.172-174 (2022)．

2021 年 4 月号に講座「HTJ2K の概要」10) を掲載している．

8)9)

静止画符号化は本学会の設立時の大きな課題であった(2018)．

本学会の 50 年の歴史に極めて大きな足跡を残すと共に，
産業

10) 渡邊 修: 「HTJ2K (High Throughput JPEG 2000) の概要」，

面でもファクシミリ市場の後継といえるディジタルカメラ市

画像電子学会誌 Vol.50, No.2 pp. 287-292 (2021)．

場の形成に大きく寄与した．今後も本学会の独自性を維持す
るうえで本研究会の担当分野には大きな期待が寄せられているといえる. また，国際的にも日本の得意分野といえるので，り組んでいきたい．

参考文献
静止画符号化研究会,

画像電子学会誌 Vol.44，No.2，pp.221-223 (2015)．
小野文孝：画像電子年報 4-4-1

静止画符号化研究会,

画像電子学会誌 Vol.46, No.1, pp.37-38 (2017)．
3)

小野文孝：画像電子年報 4-4-1

小野 文孝（名誉会員）

1971 年 東京大学工学部電子工学科卒業．
1973 年 同大学院工学研究科修士課程修了．
同年 三菱電機（株）入社．画像符号化・処理の研究に従事．2000 年 東京工芸大学教授．
2014 年 同名誉教授．1982 年イリノイ大客員研究員．工博．電子通信学会学術奨励賞，本学会研究奨励賞，同技術賞，同業績賞，同最優秀論文賞，情報規格調査会標準化功績賞・貢献賞，文部科学大臣賞科学技術功労者表彰，
経済産業大臣表彰工業標準化事業功労者などを受賞．IEEE Fellow，電子情報通信学会フェロー．ISO/IEC JTC 1/SC 29/WG 1/JBIG ラポー
タ．本学会フェロー・元会長・元編集長．現在，東京大学客員研究員 等．

引き続き新たな課題の抽出，技術の探索・提唱に積極的に取2)

原 潤一, 石川孝明, 渡邊 修,小川茂孝:「JPEG ファミ
リー標準の技術動向」画像電子学会誌 Vol.48, No.3 & 4

ファクシミリ符号化を引き継いだ研究・開発テーマであり，

小野文孝：画像電子年報 3-4-1

小野文孝：「算術型 MELCODE の開発」画像電子学会誌
Vol.51, No.4, pp.355-358 (2022)．

4． 今後の展望

1)

小野文孝：「JBIG 2 の完結と JBIG SG の解散」画像電子

静止画符号化研究会,

40

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

4-5 生活支援分野
4-5-1 安全な暮らしのための情報技術(SSC)研究会
中西 浩（正会員）
佐賀大学

4-5 Assisted Living
4-5-1 IIEEJ SIG of Social Secured Cybertechnology
Hiroshi NAKANISHI (Member)
Saga University

2. センサー出力を利用した機構制御の考察

1. 安心・安全をめぐる社会状況と情報技術

2.1 ボーイング 737MAX 機の問題点

情報技術と光通信やモバイル通信などの通信技術の進展により，コンピュータと通信装置が一体化した，手の平サイズ

就航してから 17 カ月後の 2018 年 10 月 29 日，インドのスマートフォンやタブレット端末が，人々の日常生活の必

ネシアのジャワ海でボーイング 737MAX が離陸後約 10 分

需品となっている．このため，世界中のあらゆる公開情報にで墜落，乗客乗員 189 名全員が死亡した．

瞬時にアクセスでき，情報を自ら世界中に発信できる時代に

飛行データの解析によれば，2 つある仰角センサーのうちなったといえる．更に，カメラや温度検出などのセンサー技

1 つが故障により誤った角度を示していた．これにより，術との結合により，
人と人のつながりに留まらず，
人とモノ，

MCAS が機首が上がりすぎていると判断して下降操作を行い，モノとモノのつながりを可能にする IoT 社会となり，多くの上昇操作を行っていたパイロットとせめぎ合いになる形で墜

人々に有用な生活環境を提供している．

落した．

その結果，人々は，安全で快適な暮らしを送ることができ

さらに，2019 年 3 月 10 日，エチオピアのアディスアベ

るようになってきた．たとえば車の自動運転も，多くのセン

バ，ボレ国際空港より離陸したボーイング 737MAX 8 型機

サーを配置し，その出力を用いて各種の制御を実現している．

が，離陸後約 6 分で墜落し，乗客乗員 157 名全員が死亡ししかし，IoT で様々なセンサーや機器と，システムをネット

た．ボーイング 737MAX は半年を経ない間に 2 回，それもワークで接続することにより，一つの物のエラーが他の機器

どちらも共に乗員乗客全員死亡，という大惨事の事故を起こやシステムのエラーにつながるという問題が生じている．

し，合わせて 346 名の人命が失われた．センサー故障で仰角センサーや機器の故障が，人命の危険を齎した典型的な事

制御が異常を起こした時の対処方法を操縦士が行なったにも例が，ボーイング 737MAX の事故である 1)．．詳しくは後述す

関らず，墜落したということが報告された．

るが，2 つある仰角センサーのうち故障した方のセンサーのセンサー出力が望ましい値になるように機構をフィード

値を利用したことにより，失速して墜落する事故が相次いで

バック制御するのは，古くから行われているが，センサーが2 件起きた．

故障している場合は，当然ながら機構は異常な振る舞いをす

また，最近起きた痛ましい事故として幼稚園の朝の迎えのる．よって，センサーが異常でないことを確認して，その値

バスに，園児が取り残されたまま数時間後に死亡した例があを制御に使用しなければならない．2 つの同じセンサーを実2)

る ．これはヒューマンエラーが死亡につながった例である．

装していても，2 つとも故障している場合がある．

更に，脱炭素の動きや化石燃料の高騰もあり，2011 年の津

したがって，センサーの正常性を確認するのは必須の条件

波により，福島原発のメルトダウンがあったにも拘らず，新である．人命や機構損傷に直結する制御は，安全第一でフェ3)型原子力原子炉を開発・実用化しようとする動きもある ．

イルセーフの設計が必須である．

以下では，これらの問題について，少し詳しく考察し，安この問題を一般化すると，2 つの機構の協調動作などで，心・安全を如何に実現すべきかについて述べる．

お互いの正常性を如何に確認するかの技術の開発が必須であると言える．

41

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

2.2 車中に子供・人がいないことの確認③

上記を含め，利用者に高品質な製品やシステムを提供するための国際標準化された ISO9001 品質マネージメント

この問題は，車を離れる時に決まりとなっている，運転手と添乗者による，車内に人がいないことの目視での確認を行システム 5)のガイドラインに沿って開発を進める．

えば起きないことである．ところが，幼稚園の送迎バスの運

特に行政システムは，関連する省庁が多く，各組織の間に転手が休みで，園長が代わりに運転し，決まりを知らなかっは壁がある．この壁を乗り越えて開発を成功させるには，開た園長と添乗者が，幼稚園に着いたあと，子供が車内に残っ発するシステムの仕様・要件の厳密な定義が不可欠である．

ていないことを確認せず，窓と出入口に鍵をかけて離れた駐このため，システム開発を発注する側の人間が，プロジェク

車場に停め，長期間放置したため残されていた子供が死亡しトに参画する事が成功・失敗の鍵を握ると言っても過言でなたものである．
乗務員のミスが，子供の命を奪ったのである．

い．更に，ディジタル化推進のプロジェクトトップが，シス

これに対し，事故調査に基づき行政がとった処置は，車内テムのあるべき姿を良く理解し，プロジェクトをマネージメに人が残っていないことをチェックする装置を幼稚園送迎バントできる人間を配置すべきである．

スに設置する，という事故防止策であった．運転手と添乗員

3. 研究会の活動

が，職務義務として人員チェックすれば解決できるのに，装置設置に解決策を求めたのである．

3.1

2018 年から 2022 年 10 月までの研究会

装置がどのような仕様になるかは分からないが，電源が切
前回の年報で 2018 年から 2021 年 1 月まで，SSC 研究会とれていると作動しないし，故障も有り得るので，良い対策としては残念ながら研究会や年次大会での企画セッションなどは言えないであろう．

の活動をまったく行えなかったことを報告した．その後も現

2.3 次世代型の新原子炉の開発時点（2022 年 10 月）まで活動は停止している．その理由は，読売新聞によれば 3)，三菱重工は，関西電力等の 4 つの電力主査である筆者が引き続き海外勤務であったことが大きな理会社と共同で，次世代型新原子炉の開発に着手すると発表し，由である．帰国後もドローンの応用というテーマで研究会を日立製作所も GE と組んで新原子炉の開発に着手するとの事検討したが，適切な講演者を見つけられず，現在に至っていである．2030 年代後半に実用化する見込みらしい．両方ともる．なお，ドローンについてはこれを主テーマとする新たな安全性を向上させるとの事であるが，どこまで安全性を向上

第二種研究会が立ち上げられており，ドローン関係のテーマできるのかは不明である．

については今後はその研究会と密接に連携して進めたい．

「10 数メートルの津波が襲来したが，これは想定外であっ3.2 今後の研究会テーマの企画と活動た」のように，想定外で対処不可という言い訳は，許されない．原子炉は暴走すれば，原子爆弾になるのだから．小泉元

引き続き，安全・安心の実現に寄与する情報技術のテーマ

首相が言う「使用済み核燃料の廃棄場所が日本には存在しなのもと，研究会活動を行う．例えば，

い．だから原子力発電は即刻辞める」は，極めて重要な提言①

振込め詐欺電話による被害を防止する情報技術であり，そうすることが科学的に正しいと考える．

②

街角にカメラを配置し，交通事故や盗難などを防止する

2.4

情報技術

行政組織業務のシステム化・ディジタル化に向けての提言③ ディジタル化の進展した情報化社会の在り方

筆者の情報通信システムや行政情報システムの開発におなどについて検討したい．今後，上述の問題を出発点に，ける体験から，システム開発成功要件の主なものは，以下の安心・安全に関わる具体的な研究会テーマ企画を進め，研究

ようにまとめられる．なお，これらの詳細については，駒井・会の活動を再開する予定である．

中西の論文 4) において，IT システムの要件定義における日本社会のディジタル化が世界に比し，周回遅れの現状を

CSF(Critical Success Factors) として述べている．

克服すべく，政府のディジタル庁の設置の取り組みにあわせて，今後も安心・安全の実現の観点から適切なテーマを設定① 様々なシステムの機能を利用した上で新たなシステムをし，引き続き研究会活動を進めて行きたい．

構築する際，新たなシステム開発のプロジェクトのマネージャーやリーダーが，既存の様々なシステムの仕様を

参考文献

明らかにするための大きな権限を付与されること．
②

1) ウエブ記事

プロジェクトリーダーをトップとし，その配下に，関係https://ja.m.wikipedia.org/wiki/%E3%83%9C%E3%83%BC%E3%82%

するシステムの実質的責任者や，システム開発技術者か

A4%E3%83%B3%E3%82%B0737_MAX%E3%81%AB%E3%81%8A

らなるシステム開発プロジェクトを構築し，プロジェク%E3%81%91%E3%82%8B%E9%A3%9B%E8%A1%8C%E3%83%88

トが直面する問題を把握し，省庁間の調整を含めて問題%E3%83%A9%E3%83%96%E3%83%ABを解決するプロジェクトマネージャを配置する．

42

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

2) ウエブ記事https://www.sankei.com/article/20220925-O3P7FSLSGZKFZECKTA7GZJKD44/3) ウエブ記事https://www.yomiuri.co.jp/science/20220929-OYT1T50301/
4) H.Nakanishi, S. Komai: “Study on Critical Success Factors in IT System
Deveopment”, Sains Humanika, Vol. 9, No. 1-3, pp. 31–38 (2017).
5)

ISO 9001 ウエブ記事.
https://jmaqa.jma.or.jp/9001qms/basic_knowledge/about.html

中西 浩

（正会員）
1973 年 3 月 大阪大学工学研究科電子工学専攻修士課程 修了．同年 4 月 日本電信電話公社武
蔵野電気通信研究所入所．磁気ディスク，光ディスクおよびストレージ・ネットワークシステ
ムの研究実用化に従事．2006 年 6 月 大阪大学
学際融合教育研究センター教授．2015 年 9 月
よりマレーシア工科大学教授．2022 年 4 月より佐賀大学客員研究員．1973 年 3 月修士（工学，大阪大学），2014 年 3 月博士（情報科学，
早稲田大学）．

43

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

4-5-2 視覚・聴覚支援システム(VHIS)研究会
平 山 亮（フェロー）
大阪工業大学

4-5-2 IIEEJ SIG on Visual and Hearing Impaired Support
Makoto J. HIRAYAMA (Fellow)
Osaka Institute of Technology

はじめに

表 1 VHIS 研究会の開催一覧(2021〜2022 年)

視 覚 ・ 聴 覚 支 援 シ ス テ ム (Visual and Hearing Impaired

Table 1 Conferences of IIEEJ SIG on VHIS (2021-2022)

1.

Support; VHIS)研究会は，画像電子学会第 2 種研究会として2012 年度に活動を開始した．視覚障害者に対する情報・通信

回

開催日

場所

15

2021-02-17

オンライン

情報アクセシビリティ
関連の最新動向※VMA 研究会と共催

162022-02-29

オンライン

読書バリアフリーを進める※VMA 研究会と共催

支援技術，聴覚障害者に対する情報・通信支援技術，およびそれらを用いた支援システムを対象分野としている．
2012～2014 年の活動については，2015 年 1 月発行の画像
電子学会誌年報特集号 1)に, 2015～2016 年の活動については，

テーマ

2017 年 1 月発行の画像電子学会誌年報特集号 2)に, 2017～

要約筆記，手話通訳などの情報保障が必要となる．オンライ

2019 年 1 月発行の画像電子学会誌
2018 年の活動については，

ン開催，ハイブリッド開催などでこれらの情報保障をするに

年報特集号 3)に, 2019～2020 年の活動については，2021 年 1はさらに周到な準備と情報保障予算の確保が必要となるが，月発行の画像電子学会誌年報特集号 4)に報告がある．2023 年

まだそれらができる体制になっていない．本来は VHIS 研究

1 月発行となる本稿では，2021～2022 年の活動について報告

会こそ，オンライン開催，ハイブリッド開催における情報保する．

障をリードして行っていく研究会であると認識はしているが，手が回っていないのが現状であといえる．

2. 研究会

3. 年次大会企画セッション

表 1 に 2021 年 1 月〜2022 年 12 月の期間での研究会実施一覧を示す．この期間においては，VMA 研究会との共催で 2

VHIS 研究会では，年次大会の企画セッションを，近年は回の研究会を開催した．VMA 研究会は，ユニバーサルデザ

ほぼ隔年で担当してきた．

イン，図書館のアクセシビリティ，視覚障害者補助を積極的

2021 年度は，コロナの終息が見えなかったため，企画セッに取り上げており，VHIS と近接する領域が多いため，共催ションの計画は行わなかった．

とした．ここ数年は 2 月の VHIS 研究会は VMA との共催の2022 年度の年次大会では，当初「学会における情報保障」

形をとっている．

のテーマでオーガナイズドセッションを計画した．2019 年の一方，VHIS 単独での研究会は，開催できなかった．当初

年次大会企画セッションでテーマとした「文字による情報保計画としては，年 2 回の研究会を行い，1 回は VMA と共催，障」に続くセッションとして，実際の学会現場での活用事例

もう 1 回は VHIS 単独またはテーマによってはその他の 2 種などを集めたいと考えたためである．

研究会と共催という形で例年企画しているが，2021 年度はコ

前年度までの年次大会では企画セッションの講演は招待

ロナ禍により単独研究会を断念，2022 年度もコロナ禍が続い講演のみで企画し，招待講演者には謝礼なし参加費無料で各ており，年度内に実施するのは難しい状況となってきている．

界の第 1 人者の方々をお呼びして講演していただくという形

VHIS 研究会を開催する場合，会員外の視覚障害者，聴覚をとっていた．しかし，2022 年度は前年度と同様に VC2022

障害者の参加が多く，参加者の必要に応じて，テキスト提供，と独立で開催し，初めてハイブリッド形式という形となった

44

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

こともあり，企画セッションの講演者からも参加費を徴収す

平 山 亮（フェロー）
1985 年 早稲田大学理工学部電気工学科卒
業．日本ヒューレット・パッカード，ATR
視聴覚機構研究所，ATR 人間情報通信研究所，ヒューレット・パッカード日本研究所，
金沢工業大学情報フロンティア学部メディア情報学科を経て，現在 大阪工業大学情報科学部情報メディア学科教授．博士（工学）．
マルチメディア応用研究に従事．

るという運営に変わり，企画セッション・オーガナイズドセッションを統一して企画セッションと呼ぶことになった．
このため，これまでのような，会員外の著名な方々を招待しての講演ができなくなり，会員の中から公募または依頼を中心にセッションを組む必要が生じた．
「学会における情報保障」の講演公募は，「だれでもが差別なく学会活動に参加できるようにするには，視覚・聴覚その他障害のある人への情報保障の提供が必要である．情報保障技術，学会や高等教育における情報保障事例紹介などに関連した投稿を広く一般から募集する．
」という内容で募集した．
しかし，残念ながら，講演募集への投稿者はゼロであり，依頼講演者についても，第一線でご活躍の著名な障害者の方などに，介助者費用を含め自費で北海道まで来てもらい，非会員の参加費を払って，講演していただくというのはなかな
か難しく講演者を集めることはできなかった．このため，結果的にオーガナイズド（企画）セッションの開催を断念することになった．今後は，同様テーマを，通常の研究会などで実施していく予定である．

4. 今後の展望
視覚・聴覚支援システム研究会が対象としている支援技術
は，現在実用レベルで必要とされているものであり，画像関連技術が活かせる分野でもある．障害者差別解消法 5)の一部が改正され，事業者による社会的障壁（障害がある者にとって日常生活又は社会生活を営む上で障壁となるような社会における事物，制度，慣行，観念その他一切のもの）の除去の実施に係る必要かつ合理的な配慮の提供について，努力義務から義務へと改められた．また昨今のコロナ禍によって，オンラインまたはハイブリッドでの学会開催が一般化し，その際の情報保障の環境整備が必要となっている．
今後の VHIS 研究会では，オンラインまたはハイブリッドの学会開催における情報保障の実践を行い，また，学会全体での情報保障のあり方や制度の整備を考える場としていきた
い．この分野の技術を研究する研究者・開発者が増え，研究成果を積極的に研究会で発表いただくことを心待ちしている．

参考文献
1) 平山亮，“視覚・聴覚支援システム(VHIS)研究会,” 画像電子学会
誌，Vol.44, No.2, pp. 229–232 (2015).
2) 平山亮，“視覚・聴覚支援システム(VHIS)研究会,” 画像電子学会
誌，Vol.46, No.1, pp. 45–47 (2017).
3) 平山亮，“視覚・聴覚支援システム(VHIS)研究会,” 画像電子学会
誌，Vol.48, No.1, pp. 39–41 (2019).
4) 平山亮，“視覚・聴覚支援システム(VHIS)研究会,” 画像電子学会
誌，Vol.50, No.1, pp. 40–42 (2021).
5) 障害を理由とする差別の解消の推進に関する法律，平成 25 年法律第 65 号 (2013)．

45

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

4-6 表示技術分野
4-6-1 デジタルサイネージとインタラクション（DSG）研究会
大野邦夫（フェロー）
モナビ IT コンサルティング

4-6 Display Technology
4-6-1 IIEEJ SIG of Digital Signage and Interaction
Kunio OHNO (Fellow)
Monavis IT Consulting Co.

1. DSG 研究会の趣旨と概要

具体的な社会ニーズとして, 2020 年度の年次大会企画セ

デジタルサイネージとインタラクション（DSG）研究会

ッションでとりあげた，デジタルミュージアムと DSG コ

は，2010 年に設立され，公共空間における商業広告や公的ンテンツの融合，物語展開に於ける画像映像技術の役割分

情報の表示システムとしてのデジタルサイネージ技術，及析などが大きなテーマとなる認識に到ったことを契機としびサービスの進展，並びにそれがもたらす社会的な影響やて，「デジタルサイネージとインタラクション（DSG）研効果に関わる分野の調査研究を担当範囲としてきた．

究会」といずれも休眠状態にあった「画像ミュージアム（MUS）研究会」と「画像エンタテイメント（IET）研究

前回の年報 1)では 2019 年度までの活動を紹介した．以下

会」を統合し 2021 年度から「デジタルミュージアム・人文ではその後の動きを紹介する．

学(DMH：Digital Museum and Humanity)研究会」を発足させ，

2. DSG 研究会の最近の動き

DSG 研究会自体は 2020 年度で解散することになった．
DSG 研究会のこれまでの足跡については学会誌に報告

2.1 2020 年度の活動

記事 2)を掲載しているので参照いただきたい．

2020 年度は年次大会が 2020 年 12 月に延期され，結局オ
ンライン開催となった．DSG としては当時休眠状態にあっ

なお，DSG の社会的ニーズとして，非常時や災害時の情た画像ミュージアム（MUS）研究会を目覚めさせたうえで，報管理も重要であり，これについては今後「安全な暮らし「画像ミュージアムとデジタル人文学」をテーマに企画セのための情報技術（SSC）研究会」とのコラボも考えられッションを共同で開催した．表 1 に示すようにこのセッシる．

ョンは 4 件の講演と 1 件の自由討論から構成された．

3. むすびDSG の発展を考えるうえでは公共表示システムのコン
テンツのあり方が重要であり，その社会的ニーズの具体例

2010 年に設立した DSG 研究会を約 10 年の活動を経て，である観光や地域文化の振興に向けて, デジタルミュージ発展的に解消し DMH 研究会にリニューアルすることにな

アムと DSG コンテンツの融合が想定されることがこのテった．
その広告事業, 観光ビジネス，地域文化振興などの分野

ーマの誕生のきっかけであった．

における課題は DMH 研究会におけるデジタル人文学の領

2.2 DSG の再編による DMH の発足

域に引き継がれることになる. デジタル人文学は, 従来のDSG において，デジタル TV 技術やコンテンツ配信技術

人文学の分野に対し, Web 技術を通じた新たな展開を模索

は汎用技術であり，課題は，利用者と社会的ニーズの関連している. その最大のインパクトは, グーグルの研究所がにフォーカスされるため，その重点は DSG を活用するグ開発した word2vec や BERT など，深層学習をベースにした

ループコミュニティや地域社会における情報提供や情報共

自然言語処理の分野であろうと思われる．画像とは対極と有に関するシステム設計，並びにその背景となる人間社会

思われる自然言語分野を, 画像電子学会が扱うのは異色か的要因の解析に移行しつつあるといえる．

もしれないが, 文章と図形・画像を連携させた複合文書は,

このため， 研究対象を DSG に限定せず，IoT やモバイ

文字だけのドキュメントよりも認知的に接しやすく分かりルネットワーク技術をとり入れたスマートシティにおけるやすいので, 却って着手しやすいのではないだろうか． そ

公共表示システムのコンテンツのあり方へと拡大させる必のような観点を包含したデジタル人文学と画像情報の関係

要があることは数年前から意識していた．

については, DSG の活動としては最後となった 2019 年の46

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

DSG ワークショップで講演した 3). いずれにせよ, デジタ

大野邦夫

ル人文学は理系と文系の交差する学際的な領域であり, 異1970 年 NTT 入社. 以後交換機部品, 通信端末,
リスプマシン, エキスパートシステムの開発に従事. その後は新規事業開発を担当． 1995
年に INS エンジニアリングに転籍後ドコモ・システムズ, ジャストシステムを経て, 2007 年に職業能力開発総合大学校教授. 2011 年退職後は（株）安土取締役. 2015 年に（株）モナビ IT コ
ンサルティング執行役員研究部門長. 博士（工学）
． デジタルミュージアム・人文学研究会副委員長．

なる価値観の切磋琢磨が期待される. 両者の交流には、感性に訴える画像情報が果たす役割は重要であると思われる.
今後も, 画像電子学会が Web 上の画像情報を媒体として,学際的な交流の場を提供することを期待する次第である.

参考文献（フェロー）

大野邦夫：“画像電子学会年報 4-6-1 DSG 研究会”画像

1)

電子学会誌 Vol.50, No.1, pp.43–45 (2021).
大野邦夫：“DSG 研究会の足跡と今後の展望”画像電2)子学会誌 Vol.50, No.3, pp.431–438 (2021).
大野邦夫：“デジタル人文学と画像情報”, 画像電子学会第 10

3)

回 DSG ワークショップ(2019.12).

表 1 2020 年 年次大会（2020.12.3）企画セッション
テーマ：画像ミュージアムとデジタル人文学
講演題目

No.

発表者

所属

1

画像ミュージアムとデジタル人文学

平山 亮

大阪工業大学2

地域活性化のためのドローン活用に関する一検討渡邊 一弘

職業能力開発総合大学校

3

キャリアデザインにおけるマインドフルネスの活用

木村 登志子

横浜商科大学4

物語展開におけるレトリックの役割と画像映像情報

大野 邦夫

モナビ IT コンサルティング

5

自由討論

47

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

4-6-2 スマートディスプレイ(SDP)研究会
松本 充司†（名誉会員） 渡部 智樹††（正会員）†早稲田大学理工学研究所，††日本電信電話株式会社 NTT サービスエボリューション研究所

4-6-2 IIEEJ SIG on Smart Display
Mitsuji MATSUMOTO†(Honorary Member)，Tomoki WATANABE††(Member),†Waseda Research Institute for Science and Engineering, ††NTT Service Evolution Laboratories, NTT Corporation,らを含めたネットワークからアプリケーションまでの範囲を

1．研究会の活動趣旨と経緯
SDP 研究会としての活動は，2012 年 12 月から開始された．

研究対象として取り扱うこととしている．
前々回の年報 1)では，画像電子学会におけるスマートディ

その第 1 回のセミナーを 2012 年 12 月に「スマートディスプ

スプレイ（SDP）の第 1 回研究会の活動開始（2012 年 12 月）

レイ時代の開幕」というテーマで，IET (The Institution of

から 2016 年までの経緯を報告した．前回の年報 2)では 2017

Engineering and Technology)，IrDA (Infrared Data Association)の年度から 2020 年度までの活動についてその概要を紹介して協賛を得て開催している．講演の中では，スマートテレビかいる．このうち，2016 年度までの活動は，当研究会の website3)

ら展開されるデジタルサイネージやスーパーハイビジョン，にも報告されている．

カーナビなど幅広い観点からの技術開発の取り組みが紹介さ本年報ではその後の本研究会の活動を紹介する．なお，本れ，本研究会と関わりの深い ITU-T，HTML5 などの規格に関研究会の活動に関して，IET 日本ネットワーク（IET Japanする最新動向の紹介も行われた．

Network），IrDA (Infrared Data Association)，電子応用懇話会な

スマートディスプレイ研究会の活動範囲は，当初，主にどに協賛として加わっていただいている．

IPTV，スマート TV およびその画像工学に関連技術に関する2．2021 年度の活動概要

課題としていた．すなわち，- ディスプレイの高機能化，大型化，超小型化に伴う課題

SDP 研究会は第 49 回年次大会（2021 年 6 月 24 日（木）～- IPTV，スマート TV および関連技術の標準化並びに26 日（土））において単独で以下の企画セッションを実施した．

固有のアプリケーションとその社会的影響

・開催形式：オンラインなどである．
その後，電子応用技術，情報通信技術の向上に伴い，IoT，・開催日時：2021 年 6 月 25 日（金）11:35-12:20

AI，Big Data に関連したサービスが飛躍的に進展し，スマー・テーマ：「Beyond 5G Communication Systems」

トシティ等への応用も進み，現在では DX 技術の導入が，経・座長：松本充司(早稲田大学)

済・社会生活を円滑に進めるうえで必要不可欠になっている．

・講演内容

画像を取り巻く環境も大きく様変わりし，4K,8K の大画面画【T5-1】NICT Activities and Future Research Plan for Space

像情報の入出力・表示・通信技術の展開が急ピッチで進み，

Optical Communications Technology; ○Dimitar Kolev (National
Institute of Information and Communications Technology)

通信速度も Mbps から Gbps クラスへとシフトしてきた．
携帯電話に関しては本研究会発足当時は3G から 4G へと進【 T5-2 】 Free-space-optical communication systems for next

展しており，5G までを視野に入れていたが．3G では世界のgeneration optical access networks; ○ Abdelmoula Bekkali

先陣を切っていた日本も，5G の展開では世界各国の後塵を拝(TOYO ELECTRIC CORP.)【T5-3】Seamless Access Network for Beyond 5G; ○Pham Tien

しているのが実情である．
このような状況において，画像工学一般に加え光通信技術，
光情報通信工学，建築技術，災害対策，環境技術など，境界領域の課題も無視できないと考え，SDP 研究会としてはこれ

48

Dat (National Institute of Information and Communications
Technology)

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

3．2022 年度の活動概要

その活動を通して，より大局的な見地から画像工学の進展を図ることが,さらなる技術の発展につながると考えるに至SDP 研究会は第 50 回年次大会（2022 年 8 月 31 日（水）～っている．

9 月 2 日（金））において AIM 研究会及び DRC 研究会による本研究会の名称は既に現在の本研究会のスコープとそぐ「建築と画像電子の共通領域・ドローン」の企画セッション

わなくなっており，今後他の研究会と協議し，本研究会の目に協賛する形で以下の 2 セッションの開催をサポートした．

指す技術をどのような形で継続していくかについて検討して・開催形式：ハイブリッド

ゆく所存である．

・開催日時：9 月 1 日 9:00～11:50

参考文献

・テーマ：P4「建築と画像電子の共通領域・ドローン(1)」・座長：入江 寿弘（日本大学）
・Dimitar Kolev（NICT）

1) 画像電子学会誌 Vol.48, No.1 (2019 年 1 月)

【P4-1】色を化学と美術の双方の視点から研究した成果を活2) 画像電子学会誌 Vol.50, No.1 (2021 年 1 月)

用する試み：久保田 春姫, 久保山 慈, 篠崎 千晴, 田中 遙奈,

3) http://y-adagio.com/public/committees/sdp/sdp.htm

日比野 穂香, 山崎 隆久, 葛谷 信治, 黒沼 靖史, 増田 瑞綺【P4-2】3D プリンタ技術を用いたロボット部品の試作とド（名誉会員）
松本 充司
1970 年 群馬大学大学院修士課程修了，同年
日本電信電話公社（通研）入社，1996 年 早稲田大学勤務．2015 年 同大学 名誉教授(理工研名誉員）．現在 光通信に関する研究，ITU 標
準化活動（現 ITU-D 副ラポータ），学会活動（現
本学会名誉会員）に従事，東洋電機技術顧問．,
IEEE Senior member, MIET, 工博

ローンへの応用可能性： 入江 寿弘【P4-3】3D プリント技術を利用した階段昇降ロボット－実大機構モデルの作成と制御方法の検討－：加茂 雄太,入江寿弘【P4-4】強化学習による自律型アームロボットの商品陳列行動の検討: 岩間 有利, 入江 寿弘【P4-5】仮想環境上の深層強化学習による展開車輪ロボットの昇降制御の検討: 春田 隆佑, 入江 寿弘

（正会員）
渡部 智樹
1992 年 横浜国立大学電子情報工学科卒業．同
年日本電信電話（株）入社．NTT ヒューマン
インタフェース研究所にて，放送通信連携に関わる大規模データ集配信技術の研究開発に従事．現在，NTT サービスエボリューション
研究所に勤務し，家電制御に関わる研究開発に従事．情報処理学会，電子情報通信学会各
会員．

【P4-6】画像アノテーションの事前分類手法の検討: 塩崎 雄
晴, 入江 寿弘, 小林 伸彰, 新宮 清志【P4-7 】High-Speed Fiber–Wireless–Fiber Bridge System for
Fixed Wireless Link: Pham Tien Dat【P4-8】Trends in the Field of Space Optical Communications
Technology in NICT: Dimitar Kolev
・開催日時：9 月 2 日 10:25～14:40
・テーマ：P7「建築と画像電子の共通領域・ドローン 2」
・座長：長谷川 克也（JAXA）
・松本 充司（早稲田大学）【P7-1】災害に強いシェル・空間構造の魅力：新宮 清志【P7-2】スマートシティに関する研究と国際標準化の動向：
関 洋平【P7-3】画像と音楽 作品の進化と円熟に関して：森 崇【P7-4】歌とお話し：水越 けいこ【P7-5】人を幸せにする IoT スマートハウス：一色 正男【P7-6】ドローンによる感染症対策の最前線：長谷川 克也【P7-7】桂川流域の森と水：河西 悦子【P7-8】風力発電装置について：柴墻 宗良【P7-9】ワインの残渣から作る天然エタノール農薬：吉野 勝【P7-10】 農業用ドローンの活用：小林 利壽

4．今後の展望
本研究会は発足当初はディスプレイの高度化，高速化，小型化の検討が中心であったが，情報通信技術の発展や環境の変化に伴い，ディスプレイを基盤としつつ周辺技術・境界技
術を取り扱う研究会との共催を進め，より幅広いアプリケー
ションを対象とする研究会へと運営をシフトしてきた．

49

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

4-7 共通領域
4-7-1 建築と画像電子の共通領域(AIM)研究会
長尾嘉満†（正会員） 長谷川克也‡（正会員） 小林利壽⁑（正会員）‡宇宙航空研究開発機構 ⁑ETOILE DRONE†早稲田大学4-7 Jointed Fields
4-7-1 IIEEJ SIG on Architectural Industry Mondiale Expected by Image Technology
Yoshimitsu NAGAO† (Member)

Katsuya HASEGAWA‡ (Member)†Waseda University‡JAXA

Toshihisa KOBAYASHI⁑ (Member)⁑ETOILE DRONE
なお，AIM 研究会の活動（年次大会企画セッション，研究

1. 研究会の活動趣旨

懇談会）は，本研究会のウェブ 2)からも参照できる．
1)

2015 年の画像電子学会第 43 回年次大会 において，“「建前回の年報 3)では本研究会の設立から 2020 年度の年次大会

築と画像電子」技術の領域融合を考える”というテーマで，企画セッションまでの活動について記載した．今回の年報で日本建築学会と画像電子学会のパネラーによるパネル討論がは 2020 年度後半の活動（ドローンセミナー）から 2022 年 12行われ，両学会がカバーする分野における共通領域の存在が月までの活動を紹介する．なお，諸般の状況により，2021 年確認されるとともに，その共通領域での議論を深めることに度のドローンセミナーの実施は見送った.

より，両学会の学問的知見を高めることへの期待が高まった．

2. 2020 年度後半の活動

そこで両学会の共通領域を検討する場として，画像電子学会

2.1 2020 年 第 1 回ドローンセミナー
この提言は，画像電子学会のセミナー委員会での審議され，以下のドローンセミナーをドローン研究会と共同で2015 年 7 月の理事会で，新研究会設立の承認を受けた．その実施した．

に新しい第 2 種研究会を設立することが提言された．

正式名称や活動内容は，セミナー委員会でのさらなる審議を

・開催日時：2020 年 10 月 3 日(土) 11:00～20:40

経て，新研究会の設立準備会で議論され，建築と画像電子の・開催場所：NPO 法人おおつきエコビレッジ（大月エコの里），大月市民会館 大ホール

共通領域研究会(AIM：Architectural Industry Mondiale)として活・開催概要：本セミナーでは，プロモーションビデオ撮影の動を開始している．
AIM 研究会は，日本建築学会と画像電子学会に現在および実演を含む屋内外での実演・レクチャー，参加者のドロー

将来的に共通する学問分野およびその応用としての業界分野

ン操縦の実地指導，ドローンの先進事例紹介講演等を実施

を研究の対象として議論を深め，次のようなトピックを扱う．

する．

- サスティナビリティ視点での協業

プログラム- 快適性の基準・評価【第一部】ハンズオン・トレーニング（於 NPO 法人おおつきエコビレッジ）- 都市設計，建築設計の VR による詳細化，評価・11:00-12:00 デモ，テストフライト- 建造物の安全性データ，チェックデータ等の可視化・評・12:45-13:00 挨拶

価・13:00-15:40 プロモーションビデオ撮影の解説と実演- 各種設計データのアーカイブ，クラウドによる長期保存- 動体解析，立体映像シミュレーション

長谷川克也氏（JAXA）による実地指導（参加者によるド- 都市計画，建築技術および関連技術の国際標準化

ローン操縦．ドローン実機持込も可）- 遠隔建築支援【第二部】 講演会（於 大月市民会館・大ホール（1F））- プロジェクションマッピング

・17:00-17:50 講演 1「飛翔体の飛行原理と飛行特性からみ- 屋内通信，屋内センサーる，無人飛行機の実用利用方法と有効性」長谷川 克也- 博物館情報処理，屋内マルチメディア情報処理（JAXA）

50

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

・1 件 (AIM /DRC 研究会) 座長：長谷川克也(JAXA)[講演概要]日本ではドローンというと一般に多数の回転翼を持つマルチコプターをイメージするが，世界では様々な分野

9:00-9:10 座長挨拶

で多様な方式のドローンが実用化されている．本講演では飛

9:10-9:25

翔体の飛行原理と特性を解説し，実用例を紹介しながら，そ【T1-1】ソフトコンピューティングとその工学分野への応用

れぞれの機体に対する向き不向きや制御の際に問題となる条－工学的基礎と建築・ロボット・航空宇宙・交通などへの件について述べる．地上，水上，水中における無人走行，無応用－ 〇新宮清志(日本大学/総合資格学院)

人航行の自動制御についても紹介する．
・18:00-18:50 講演 2 「研究事例紹介 ドローンの視覚機能」
大谷 淳（早稲田大学）

・企画セッション(T2) ：6/25 10:35-11:35
・「ドローン」 (AIM/DRC 研究会)

[講演概要]ドローンは機体の故障や天候の急変等により墜落

・3 件 座長：長谷川克也(JAXA)することがあり，機体が破損するだけでなく，人的，物的被【T2-1】3D プリント技術を使ったドローン・ロボット開発に害が生じる恐れがある．その対策として，ドローン用のエアついて：〇入江寿弘(日本大学)：

バッグの開発を目指している．ドローンが墜落するタイミン【T2-2】ドローンに関する話題・技術：〇長谷川克也(JAXA)

グに合わせてエアバッグを膨らませるために，画像や IMU セ【T2-3】フリーディスカッション

ンサ情報等を用いて，墜落時点を推定する方法の基礎的検討

3.2 2021 年度 第 49 回画像電子学会年次大会 学生
セッションを紹介する．また，視覚障碍者は盲導犬を必要としているものの，盲導犬が圧倒的に少ないという問題がある．そこで，・学生セッション(S6) ：6/25 9:25-10:25

ドローンにより視覚障碍者を安全にナビゲートする方式の実・「ドローン」 (15 分/件)

現を目指し，行ってきた要素技術の検討内容を紹介する．

・4 件 座長：長谷川克也(JAXA)

・19:00-19:50 講演 3 「スマートドローンソリューション」【S6-1】3D プリンタを用いたロボット部品の検討－充填率及田坂 和之（KDDI 総研）

び充填構造による強度変化－：〇岩間有利, 原田昌彦, 金子[講演概要] KDDI では，「スマートドローンソリューション」

航輝, 入江寿弘(日本大学)

サービスを 2019 年 6 月から開始している 1)．さらに KDDI

【S6-2】ペダル型操縦システムを用いた遠隔操作ロボット：

総合研究所では，スマートドローンに搭載したカメラの映像〇大野和喜, 入江寿弘(日本大学)

をリアルタイムに解析し，人物追跡に加え，人物の姿勢や行【S6-3】遠赤外線カメラと仮想データセットを使用した害獣

動認識を可能とする行動認識 AI の研究開発を進めている．

検出の検討：〇塩崎雄晴, 入江寿弘, 小林信明, 新宮清志

本発表では，行動認識 AI の技術概要を紹介するとともに，(日本大学)【S6-4】ロボットの回避動作計画-3D 関節位置データの学習

行動認識 AI を活用した事例として，東大阪市花園ラグビー場にて実施したスマートドローンによる広域監視サービスのによる⼈間の進行方向予測-：〇春田隆佑, 入江寿弘(日本大学)

実証実験の内容を紹介する．本実証実験では，国内で初となる第 5 世代移動通信システム「5G」を活用し，AI・スマート3.3 2021 年度 第 49 回画像電子学会年次大会 その他の活動

ドローン・ロボット・警備員が装備したカメラ映像による，
スタジアム周辺の警備を実施した 2)．

その他の活動として企画セッション（T5）への協賛，著者

・20:00-20:40 実演：プロモーションビデオの室内撮影（長尾）による技術賞（2019 年度）受賞講演を実施した．

［アーティスト：水越 けいこ］
当日は天候にも恵まれ有料参加者 16 名，地域助成金 2・企画セッション(T5)：6/25 11:35-12:20

件を得て無事終了した．特にドローンを実際に操縦でき

・「Beyond 5G Communication Systems」(SDP 研究会)たことに関して参加者から高い評価が得られた．

・3 件 (15 分/件) 座長：松本充司(早稲田大学)【T5-1】NICT Activities and Future Research Plan for Space3. 2021 年の活動概要

Optical Communications Technology：○Dimitar Kolev( National Institute of Information and Communications

3.1 2021 年度 第 49 回画像電子学会年次大会 企画
セッション

Technology)【T5-2】Free-space-optical communication systems for next

2021 年度の年次大会において AIM 研究会は関連研究会とgeneration optical access networks：○Abdelmoula Bekkali

共同で以下の企画セッションを実施した．

(TOYO ELECTRIC CORP.)

・企画セッション(T1)：6/25，9:00-9:25【T5-3】Seamless Access Network for Beyond 5G：○Pham Tien

・テーマ「サステナブル・スマートシティ 1」（AIM 研究会

Dat(National Institute of Information and Communications／SDP 研究会／DRC 研究会 合同）

Technology)

51

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

・ 技術賞講演(Z)

4.2 2022 年 第 2 回ドローンセミナー

6/25 13:15-13:30

・【Z-1】長尾嘉満 (早稲田大学) (2019 年度受賞）

2022 年 10 月 8 日（土）に AIM 研究会は DRC 研究会と共同で第 2 回ドローンセミナーを，長谷川克也先生を中心とし，

4. 2022 年の活動概要

長尾嘉満委員長，TOILE DRONE 小林利壽氏，他各先生方の4.1 2022 年度 第 50 回 画像電子学会年次大会（学会創設 50 周年記念大会）企画セッション

ご協力により実施した．
「操縦農薬散布技術」と，「農業と画像技術」をテーマとし，日本建築学会・画像電子学会の多くの先生方関係者の参2022 年度の第 50 回年次大会は北海道・斜里町において2022 年 8 月 31 日（水）～9 月 2 日（金）にハイブリッド形式

加を頂いた．

で開催された．AIM 研究会は DRC 研究会と共同で以下の企

第一部

画セッションを実施した．

* 開催場所： おおつきエコの里* 大型ドローンデモフライト

・開催形式：ハイブリッド・スマート介護の軸となるドローンによる荷物運搬

・開催日時：9 月 1 日 9:00～11:50

・農薬散布

・テーマ：P4「建築と画像電子の共通領域・ドローン(1)」・地域住民の方へのドローン操縦体験会

・座長：入江 寿弘（日本大学）
・Dimitar Kolev（NICT）* アーティスト水越けいこ様によるライブ&トークショー【P4-1】色を化学と美術の双方の視点から研究した成果を活第二部用する試み：久保田 春姫, 久保山 慈, 篠崎千晴, 田中遙奈,
日比野 穂香, 山崎隆久, 葛谷信治, 黒沼 靖史, 増田 瑞綺* 開催場所：大月 東横イン富士山大月駅【P4-2】3D プリンタ技術を用いたロボット部品の試作とド* 開会挨拶：新宮清志先生（日本大学）* 3 名の先生方によるドローンに関する講義：

ローンへの応用可能性： 入江 寿弘・吉野 勝先生（グリーンリバース）【P4-3】3D プリント技術を利用した階段昇降ロボット－実大機構モデルの作成と制御方法の検討－：加茂 雄太,入江寿弘

ドローン農薬散布の自然農薬 8 ワインの残渣から作る天然【P4-4】強化学習による自律型アームロボットの商品陳列行

エタノール農薬）・大谷 淳研究室（大谷先生，学生）（早稲田大学）動の検討: 岩間 有利, 入江 寿弘

画像や IMU センサ情報等を用いて,墜落時点を推定する方【P4-5】仮想環境上の深層強化学習による展開車輪ロボット法の基礎的検討を紹介．

の昇降制御の検討: 春田 隆佑, 入江 寿弘・小林利壽氏（ETOILE DRONE）【P4-6】画像アノテーションの事前分類手法の検討: 塩崎 雄

ドローン操縦技術セミナー

晴, 入江 寿弘, 小林 伸彰, 新宮 清志* ライブ＆トーク：アーティスト/水越けいこ様【P4-7 】High-Speed Fiber–Wireless–Fiber Bridge System for
Fixed Wireless Link: Pham Tien Dat

5. 今後の展望【P4-8】Trends in the Field of Space Optical Communications

2015 年に設立された AIM 研究会は，2016 年に最初の企画

Technology in NICT: Dimitar Kolev

セッションと研究懇談会を開催し，国際標準化活動が開始されたスマートシティ 3)のトピックを取り上げ，建築技術と画・開催日時：9 月 2 日 10:25～14:40
・テーマ：P7「建築と画像電子の共通領域・ドローン 2」

像情報技術の両視点から学会としての議論を開始した．今後

・座長：長谷川 克也（JAXA）
・松本 充司（早稲田大学）

も本研究会の周知と研究会活動の活発化を目指し，研究懇談【P7-1】災害に強いシェル・空間構造の魅力：新宮 清志

会や年次大会の企画セッションでの発表に加え，学会誌での【P7-2】スマートシティに関する研究と国際標準化の動向：

連載解説等も計画している．これらの活動の中で，スマート関 洋平

シティの評価基準，評価項目の測定法，設計モデリング等に【P7-3】画像と音楽 作品の進化と円熟に関して：森 崇

関する提案等を行い，国際標準化活動および関連業界活動に【P7-4】歌とお話し：水越 けいこ

寄与することを目指したい．

【P7-5】人を幸せにする IoT スマートハウス：一色 正男

また，前回年報に記されているように新たな 2 種研究会と【P7-6】ドローンによる感染症対策の最前線：長谷川 克也

してドローン(DRC) 研究会 が 2020 年 10 月に設立された．

【P7-7】桂川流域の森と水：河西 悦子

したがってドローンについては今後 DRC 研究会がメインと【P7-8】風力発電装置について：柴墻 宗良

なって取り扱うことになる．

【P7-9】ワインの残渣から作る天然エタノール農薬：吉野 勝

2020 年度と 2022 年度にはドローンセミナーを開催して，【P7-10】 農業用ドローンの活用：小林 利壽

ドローンを使用した新しい仕組みによりスマート農業やスマート介護へ更なる画像技術分野の発展に期待したい．

52

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

参考文献

小林 利壽

（正会員）
2022 年現在 ETOILE DRONE 代表．ドロー
ンの利活用研究を行う．農薬散布等のスマート農業における農薬について，人体に無公害な自然農薬に利用に取り組んでいる．
スマート介護等において，高齢者や過疎地
における食品，薬品運搬への効率的利用方法を研究中．

1) 第 43 回年次大会予稿集，画像電子学会，2015-06.
2) http://y-adagio.com/public/committees/aim/aim.htm
3) IEC TC 100/AGS714, Report of SyC Smart Cities, 2016-09.

長尾 嘉満

（正会員）
2003 年 早稲田大学大学院国際情報通信研
究科 GITS，2005 年 同大学国際情報通信研究センター GITI 招聘研究員．現在 同大学
理工学術院基幹理工学部基幹理工研究科･情報理工･情報通信専攻 嶋本研究室所属．
工学博士．専門研究は「非接触での血中酸
素濃度及び呼吸取得に関する研究」及び「測定対象の変動を高精度に検出できるレーダ
ー装置の研究」．2008 年 日本建築学会スマ
ート建築モニタリング応用小委員会委員，
ログハウス建築設計施工に従事．電子情報通信学会会員，IET 会員，IEEE 会員，日本建築学会会員，建築と画像電子の共通領域(AIM)研究会 委員長．

長谷川 克也（正会員）
宇宙航空研究開発機構 宇宙科学研究所研究員．医学博士，放送大学非常勤講師，帝京科学大学非常勤講師．総合領域.人間医工学,リハビリテーション科学・福祉工学等を専門とする．計測学を主体として宇宙ステーション搭載機器，生体計測，農業情報，
環境計測など分野を超えた様々な研究チームに参加し実験システムづくりを支える．
また「高度な技術者の育成」を専門として技術者育成に関する研究を行うほか，人材育成学会（理事）などで活動を行っている．
準天頂衛星を利用したマルチコプター自動飛行による超効率型農業経営のモデル研
究，AI を用いた巡回路自律決定式 UAV による地域インフラ監視及び災害情報収集の研究を実施．X 線ムービー・近赤外線マルチ
イメージングによる救急医療の質的向上等の研究論文を執筆．本学会ドローン研究会
委員長．.

53

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

4-7-2 ドローン（DRC）研究会
長谷川 克也†（正会員） 長尾 嘉満‡（正会員）†宇宙航空研究開発機構 ‡早稲田大学

4-7-2 IIEEJ SIG on Drone Research
Katsuya HASEGAWA† (Member), Yoshimitsu NAGAO‡ (Member)†Japan aerospace eXploration Agency (JAXA) ‡Waseda University
Trust に関する発表状況」（中西 浩：マレーシア工科大学

1. 研究会設立の経緯

MJIIT）の講演，及び両講師によるパネル討論「ドローンのドローンについてはその技術や応用が急に話題になり，産今後の応用展開」が実施された．

業用ドローン元年と呼ばれた 2015 年頃から本学会として積第 13 回の研究会は「ドローンの応用」をテーマとし，「ド極的に取り組んでいる．その活動はこれまで主として「安全ローン応用に関する SSC 研究会のテーマ企画についての自な暮らしのための情報技術（SSC）研究会」や「建築と画像

由討論」と題して，樫原 茂氏（奈良先端大)，小町 祐史氏（国電子の共通領域研究会（AIM）研究会」の下で行われてきた．

士舘大），中西 浩氏（MJIIT）によるパネル討論が行われた．

このため，ドローン関係の活動を本学会の一つの柱として育年次大会においては 2016 年の年次大会で「ドローンの応

てるうえで，ドローン関係に特化した研究会の設立が懸案事用」というテーマで SSC 研究会による企画セッションを実施項とされてきた．その後，特にドローン関係の実地指導も含した．その内容を表 2 にまとめる．また，2017 年の年次大会

めたドローンセミナーの開催案が具体化し，今後も継続的にでは「IoT 応用の進展」というテーマで実施された企画セッ関連の行事を実施していくためにはそれに応じた体制の樹立

ションの中でドローンを取り上げ，【T1-2】「ドローンによるが必須という認識から，2020 年度に入り，新規の第 2 種委員

農作物情報収集と IoT」
（長谷川 克也：宇宙航空研究開発機会設立を図ることになった．本研究会は 2020 年 10 月に理事構）というタイトルの講演が行われた．

会の承認を得て発足した．

2019 年の年次大会では建築と画像電子の共通領域研究会（AIM）研究会の下で「スマートシティに活かすドローンと2. 設立までの活動
2.1

宇宙通信の活用 1&2」
（計 11 件）という企画セッションを実学会誌記事施している．これについては前回年報における AIM 研究会の学会誌では 2016 年 3 月号より連載技術解説「ドローンの報告を参照いただきたい．

活用と関連 3D 画像処理技術への応用」（計 4 回）を連載した．

2.3

当時急速に注目を浴び始めたドローンの機能やその活用に焦その他の活動としては第 2 回 FIS 秋季大会（2015 年）にお点を当てると共に今後の課題についても紹介している．そのける画像電子学会講演会でドローン関係の講演を 2 件実施し内容を表１に示す．また，年報では 2017 年 1 月号から装置動ている．1 件は「ドローンの活用と安全に向けて ～災害情報

向の中で Drone を紹介しており，2019 年 1 月号，2021 年 1

収集とドローン検知～」（樫原 茂：奈良先端科学技術大学院

月号，並びに本号でも継続して最新動向の紹介をしている．

2.2

その他の活動大学），もう 1 件は「ドローンによる空撮技術の展望と環境」

第 2 種研究会での活動（上原 陽一：ドローン撮影クリエイターズ協会）である．

第 2 種研究会である「安全な暮らしのための情報技術

また IEVC2017 では Drone の special session を開催し，
2A-1（SSC）研究会」では第 12 回研究会（2016 年 2 月 5 日開催）

“Study of Precision Agriculture using Unmanned Aerial Vehicles

及び，第 13 回研究会（2016 年 9 月 2 日開催）でドローンを

for Japan” (Dr. Katsuya Hasegawa :ISAS/JAXA), 2A-2 “Overview

テーマに取り上げた．

of Technology Progress for Drone Applications”(Prof. Hiroshi

第 12 回の研究会では「ドローンの今後の応用展開」をテ

Nakanishi :University Technology Malaysia) , 2A-3 “Utilization ofーマとし，「準天頂衛星を利用したマルチコプタ自動飛行によ

UAV (Unmanned Aerial Vehicle) for a Smart City Modeling ofる超効率型農業経営のモデル研究」（長谷川 克也：JAXA）

Tsuru City” (Dr. Yshimitsu Nagao :Waseda University) の 3 件のと，「ITU Kaleidoscope 2015 における Drone 応用に関わる情報発表が行われた．

54

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

表 1 学会誌における連載技術解説
表題著者(1) ドローンの現状と課題(2) 災害情報収集におけるドローンの活用に向けて～空撮映像と Wi-Fi 情報～(3) 無人航空機の農業利用における課題と今後の展望(4) ドローンをとりまくセキュリティ問題

所属

掲載号

野波 健蔵

千葉大学・自立制御システム研究所 2016 年 3 月号

樫原 茂 ・ 岡本 薫

奈良先端科学技術大学院大学2016 年 7 月号

長谷川 克也

宇宙航空研究開発機構

2016 年 9 月号

田中 賢一 ・大山 健 長崎総合科学大学

2017 年 10 月号

表 2 2016 年年次大会における企画セッション
表題発表者【T6-1】 精密農業利用に向けた UAV の多角的利用の実際

宇宙航空研究開発機構【T6-2】 ドローンの安全運用に向けて樫原 茂

奈良先端科学技術大学院大学【T6-3】 ドローンと法的規制－AI と法的規制－

加藤 直隆

国士舘大学

【T6-4】 ドローンを用いた街角映像収集・アーカイブ

中西 浩

マレーシア工科大学【T6-5】 熊本地震の現地でのメディア利用状況

井芹 昌信

インプレス R&D

らゆる分野への適用

3. 活動テーマと体制

・イベント等の実施

本章では研究会設立の趣旨と活動テーマ，活動体制等を紹 ドローンセミナーを年 1 回程度実施する．その際，地介する．

域振興と連動を図るほか，撮影した画像をプロモーシ・研究会名称 ドローン研究会（Drone Research Committee：

ョン素材等として活用する

DRC )



・設立の趣旨 ドローンをこれからの社会インフラとして役

・主たる研究テーマ













研究会，年次大会企画セッションの開催

・論文発表 研究会やイベントでのディスカッションを通じ立たせることへの寄与を目指して研究委員会を設立する．


所属長谷川 克也て成果を論文投稿に繋げる・委員会構成山腹崩壊メカニズムの解明
森林管理で，生育状況や害獣の存在，間伐や除草時期などを画像により判定するスペクトル分析技術
野菜の画像スペクトルによる生育管理
農薬スポット散布で全体には撒かない環境配慮型ドローン
鳥獣・侵入者の見張りと威嚇
紙風船ドローン中継機と連動した自然災害対応
3 次元認識ドローンによる段々畑・棚田での農作業補助
グランドドローンによるハウス内農作業補助
ドローン飛行時間のエンドレス化
会話や音声作業指示に従うドローン
衛星 GPS と連動して精密運用と画像認識による種蒔ドローン
搭載フェージングレーダによる人・動物の生体信号検出
バイオメトリクス実験
その他 関連技術委員長 長谷川 克也 (JAXA)
副委員長 大谷 淳 (早稲田大学)
委員 柿本 正憲 (東京工科大学)
委員 中西 浩 (佐賀大学)
委員 田坂 和之 (KDDI 総合研究所)
委員 萩尾 由貴子 (明海大学)
委員 長尾 嘉満 (早稲田大学)

4. 2021 年の活動成果
4.1 2021 年度 第 49 回画像電子学会年次大会 企画
セッション
2021 年度の年次大会において関連研究会と共同で以下の企画セッションを実施した．
・企画セッション(T1)：2021 年 6/25，9:00-9:25
・テーマ「サステナブル・スマートシティ 1」（AIM 研究会

・技術的取組例／SDP 研究会／DRC 研究会 合同）

 高精度測位から得られた画像情報に基づき視差方式で・1 件 (AIM /DRC 研究会) 座長：長谷川克也(JAXA)



3 次元地形データを作成し，その時系列変化に着目して

9:00-9:10 座長挨拶

地上に発生した異常を高精度に検出する．

9:10-9:25

時系列データから空間変化を抽出するアルゴリズムに【T1-1】ソフトコンピューティングとその工学分野への応用

基づき，
地形データの数理処理によりプログラムを作成－工学的基礎と建築・ロボット・航空宇宙・交通などへのする．等

応用－ 〇新宮清志(日本大学/総合資格学院)

・主な応用分野 農業，林業，通信，防犯，輸送，その他あ55

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

・企画セッション(T2) ：6/25 10:35-11:35【P4-5】仮想環境上の深層強化学習による展開車輪ロボット

・「ドローン」 (AIM/DRC 研究会)の昇降制御の検討: 春田 隆佑, 入江 寿弘

・3 件 座長：長谷川克也(JAXA)【P4-6】画像アノテーションの事前分類手法の検討: 塩崎 雄
晴, 入江 寿弘, 小林 伸彰, 新宮 清志【T2-1】3D プリント技術を使ったドローン・ロボット開発に【P4-7 】High-Speed Fiber–Wireless–Fiber Bridge System for

ついて：〇入江寿弘(日本大学)：

Fixed Wireless Link: Pham Tien Dat【T2-2】ドローンに関する話題・技術：〇長谷川克也(JAXA)【P4-8】Trends in the Field of Space Optical Communications【T2-3】フリーディスカッション

Technology in NICT: Dimitar Kolev

4.2 2021 年度 第 49 回画像電子学会年次大会 学生
セッション

・開催日時：9 月 2 日 10:25～14:40

・学生セッション(S6) ：2021 年 6/25 9:25-10:25

・テーマ：P7「建築と画像電子の共通領域・ドローン 2」

・「ドローン」 (15 分/件)

・座長：長谷川 克也（JAXA）
・松本 充司（早稲田大学）

・4 件 座長：長谷川克也(JAXA)【P7-1】災害に強いシェル・空間構造の魅力：新宮 清志【S6-1】3D プリンタを用いたロボット部品の検討－充填率及【P7-2】スマートシティに関する研究と国際標準化の動向：

び充填構造による強度変化－：〇岩間有利, 原田昌彦, 金子

関 洋平

航輝, 入江寿弘(日本大学)【P7-3】画像と音楽 作品の進化と円熟に関して：森 崇【S6-2】ペダル型操縦システムを用いた遠隔操作ロボット：【P7-4】歌とお話し：水越 けいこ〇大野和喜, 入江寿弘(日本大学)【P7-5】人を幸せにする IoT スマートハウス：一色 正男【S6-3】遠赤外線カメラと仮想データセットを使用した害獣【P7-6】ドローンによる感染症対策の最前線：長谷川 克也

検出の検討：〇塩崎雄晴, 入江寿弘, 小林信明, 新宮清志

【P7-7】桂川流域の森と水：河西 悦子(日本大学)【S6-4】ロボットの回避動作計画-3D 関節位置データの学習【P7-8】風力発電装置について：柴墻 宗良【P7-9】ワインの残渣から作る天然エタノール農薬：吉野 勝

による人間の進行方向予測-：〇春田隆佑, 入江寿弘(日本大学)【P7-10】 農業用ドローンの活用：小林 利壽

5.2 2022 年 第 2 回ドローンセミナー

4.3 ドローンセミナー

2022 年 10 月 8 日（土）に DRC 研究会は AIM 研究会と共諸般の状況により，2021 年度のドローンセミナーの実施は同で第 2 回ドローンセミナーを，長谷川克也委員長を中心と見送った．

し，長尾嘉満 DRC 委員長，TOILE DRONE 小林利壽氏，他各

5. 2022 年の活動概要

先生方のご協力により実施した．
「操縦農薬散布技術」と，「農業と画像技術」をテーマと

5.1 2022 年度 第 50 回 画像電子学会年次大会（学会創設 50 周年記念大会）企画セッション

し，日本建築学会・画像電子学会の多くの先生方関係者の参加を頂いた．

2022 年度の第 50 回年次大会は北海道・斜里町において2022 年 8 月 31 日（水）～9 月 2 日（金）にハイブリッド形式

第一部

で開催された．DRC 研究会は AIM 研究会と共同で以下の企* 開催場所： おおつきエコの里

画セッションを実施した．

* 大型ドローンデモフライト・スマート介護の軸となるドローンによる荷物運搬

・開催形式：ハイブリッド

・農薬散布

・開催日時：9 月 1 日 9:00～11:50

・地域住民の方へのドローン操縦体験会

・テーマ：P4「建築と画像電子の共通領域・ドローン(1)」・アーティスト水越けいこ様によるライブ&トークショー

・座長：入江 寿弘（日本大学）
・Dimitar Kolev（NICT）

第二部【P4-1】色を化学と美術の双方の視点から研究した成果を活* 開催場所：大月 東横イン富士山大月駅

用する試み：久保田 春姫, 久保山 慈, 篠崎千晴, 田中遙奈,* 開会挨拶：新宮清志先生（日本大学）

日比野 穂香, 山崎隆久, 葛谷信治, 黒沼 靖史, 増田 瑞綺* 3 名の先生方によるドローンに関する講義：【P4-2】3D プリンタ技術を用いたロボット部品の試作とド・吉野 勝先生（グリーンリバース）

ローンへの応用可能性： 入江 寿弘

ドローン農薬散布の自然農薬 8 ワインの残渣から作る天然【P4-3】3D プリント技術を利用した階段昇降ロボット－実大エタノール農薬）機構モデルの作成と制御方法の検討－：加茂 雄太,入江寿弘

・大谷淳研究室（大谷先生，学生）（早稲田大学）【P4-4】強化学習による自律型アームロボットの商品陳列行

画像や IMU センサー情報等を用いて,墜落時点を推定する

動の検討: 岩間 有利, 入江 寿弘

56

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

方法の基礎的検討を紹介．
・小林利壽氏（ETOILE DRONE）
ドローン操縦技術セミナー* ライブ＆トーク：アーティスト/水越けいこ様

6. 今後の展望
ドローンについては，近年，観光産業､テレビ番組や映画の製作で実用化が進んでいる．また，人が近づけない危険な場所での作業，大規模農業，林業，防犯，輸送など様々な分
野でその応用の期待が高まっている．しかし，一方で規制強化の動きがあり，実験する場所が限られているうえ，免許制
度の導入も予想されるため，その基礎的研究を実施する上での障害も多い．さらに，3 次元計測技術に加え，多視点画像，
全天周画像などの画像処理とも関連させる等の期待もあり，本研究会がドローン研究と普及において担う役割は極めて大きいと自負している．ドローンセミナーについてはこれまでの実施結果を踏まえ，今後，より満足いただけ，参加効果の高いプログラムを検討してゆきたい．

参考文献
1) http://smartdrone.kddi.com/
2) https://news.kddi.com/kddi/corporate/newsrelease/2019/08/19/
3963.html

長谷川勝也

（正会員）

宇宙航空研究開発機構 宇宙科学研究所研究員．医学博士，放送大学非常勤講師，帝京科学大学非常勤講師，計測学を主体として宇宙ステーション搭載機器，生体計測，
農業情報，環境計測など分野を超えた様々な研究チームに参加し実験システムづくりを支える．また「高度な技術者の育成」を専門として技術者育成に関する研究を行う
ほか，人材育成学会（理事）などで活動を行っている．

長尾 嘉満

（正会員）
2003 年 早稲田大学大学院国際情報通信研
究科 GITS，2005 年 同大学国際情報通信研究センターGITI 招聘研究員．現在 同大学理工学術院基幹理工学部基幹理工研究科･情報理工･情報通信専攻博士課程在学中．2008
年日本建築学会スマート建築モニタリング
応用小委員会委員，ログハウス建築設計施工に従事．電子情報通信学会会員，IET 会員，
IEEE 会員，
建築と画像電子の共通領域(AIM)
研究会委員長．

57

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

5. 標準化動向
5-1 国際照明委員会第 8 部会 －画像技術－山口 雅浩
東京工業大学5. Trends of Standardization
5-1 CIE Division 8: Image Technology
Masahiro YAMAGUCHITokyo Institute of Technology

1． はじめに関して知識共有や検討を行うことを目的としており，部会を超えた枠組みとして活動している．

国際照明委員会（Commission Internationale de l'Eclairage:
は光と照明，色と視覚，光生物学，画像技術に関連

この 2 年間は COVID-19 が大きく影響した．
いくつかの TCする分野において国際的な学術協力・情報交換を行っているで実験が進められないなど活動に停滞が生じ，活動期間の延組織である．標準化の観点では，主に基礎的な領域で標準文長が申請・承認された．また部会会議は，通常毎年に１回，書や技術報告書の策定・出版を行っている．現在，表１に示関連する国際会議と合わせて対面及びオンラインの併用で行

1)

CIE）

われていたが，2020，2021 年は完全なオンラインで実施されす６つの部会のもとで活動している．国内では，一般社団法人日本照明工業会（JLMA）に設置された CIE 国内委員会

2)

た．2022 年は 11 月 14 日に，アメリカで開催される 30th Colorが& Imaging Conference に合わせて対面（オンライン併用）で開対応する活動を行っている．

催された．

第 8 部会「画像技術（Image technology）」は，各種アナロ
グおよびデジタル画像装置・記憶媒体・表示媒体を用いた画

2.2 技術委員会（TC）

像の通信・処理・再生に関する手順について検討し，光学的・TC とは，Terms of Reference（ToR）に規定した特定の技術

視覚的・計量的側面に関するガイドや基準を作成することを課題に関して検討を行う委員会であり，技術報告書（Technical

目的としている．本稿では 2021 年から 2022 年における第 8Report: TR）または標準（International Standard）のいずれかの部会の活動状況を報告する．

成果文書を発行する．活動の部分的な成果物としてテクニカ

表 1 国際照明委員会の部会の構成
第 1 部会
第 2 部会
第 3 部会
第 4 部会
第 6 部会
第 8 部会ルノート（Technical Note: TN）を発行することもある．TC は

視覚と色
光と放射の物理測定
屋内環境と照明設計
交通と屋外の照明
光生物学と光化学
画像技術

設立から 4 年で成果文書の発行が求められる（さらに審議により 4 年の延長は可能）．
複数の部会を横断して設置される合同 TC（JTC）も活動を行っている．以下に第 8 部会の TC，関連する JTC の現況を紹介する．
1) TC 8-12 静止画および動画圧縮の画質評価
Pascal Bourdon 氏（フランス）が委員長を務め，静止画・

2． CIE 第 8 部会の活動

動画圧縮に伴う劣化に対して画質評価を行う手法について文2.1 概況

書がまとめられている．手続き上の問題で TR 発行手続きが第 8 部会の部会長は洪博哲氏（2017 年までは日本，以降は数年間停滞していたが，最終版の Enquiry Draft の編集作業をアメリカからのメンバー）が務めている．部会幹事は Christine

CIE 事務局との間で行っており，間もなく TR が出版される

Fernandez-Maloigne 氏（フランス），編集幹事は Danny Rich 氏

見込みである．

（アメリカ）であったが，Rich 氏が不幸にも 2022 年 7 月 12) TC 8-13 出力媒体のための色域定義

日に事故により急逝された．
その後 2023 年 9 月までの残り期間の編集幹事として Ellen Carter 氏（アメリカ）が選出された．

Kiran Deshpande 氏（イギリス）が委員長を務めた TC で，

CIE 部会の主な活動は，技術委員会（Technical Committee:

画像出力媒体における色域を曖昧さなく記述する方法や色域

TC）と部会調査報告（Division Reportership: DR）として進め体積を算出する方法について検討し，その結果について 2021

られている．また，リサーチフォーラム（Research Fora: RF）

年 11 月に TR が発行された 3) ．出力媒体としては印刷とデは，TC として活動を行うには尚早な研究課題・研究領域に

ィ ス プ レ イ の 双 方 を カ バ ー し ， ICC （ International Color

58

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

7) JTC 10

Consortium ） の iccMAX や ISO TC130 に よ る ISO/TS

色再現システムのための色の見えモデル：

CIECAM16

18621-11:2019 との整合性なども含めて検討し，色域の見せ方や交換のためのフォーマットなどについて解説している．日第 1 部会と第 8 部会の合同で 2017 年に設立された JTC で，本から提供された「ガマットリングス」などの色域の記述方

第 8 部会が主担当の位置づけである．委員長は第 8 部会から法などについても掲載されている．

Changjun Li 氏（中国）が担当した．投票において反対意見が3) TC 8-14 空間・色における複雑さの定義

出されて一旦否決されたが，修正のうえ最終的に可決され，

Noël Richard 氏（フランス）が委員長を務めており，空間2022 年に TR（CIE 248:2022）として出版された 4) ．この TR－色分布の複雑さの数学的記述と心理物理的な実験的評価にで提案されている CIECAM16 は，2004 年に出版された TR

ついて記述している．
テクスチャを持つ表面の色の複雑さを，（CIE 159:2004）の色の見えモデル CIECAM02 の不具合を解

心理物理学，数学，コンピュータ科学といった異なる観点を消するための修正を行ったものであり，カラーマネジメント

リンクさせて表現するために，多変量のフラクタルブラウン

システムなどにおいて有用と考えられる．

運動に基づく，画像の空間的・色彩的な複雑性の定義を提案

8) JTC 12 きらめきと粒状性の測定している．既に Working Draft （WD）が完成し，Division Editor

第 1，2，8 部会の JTC として 2018 年に設置されたもので，(DE) による確認が行われている．

第 2 部会が主担当という位置づけである．Alejandro Ferrero4) TC 8-16 単一の再現メディアにおける色再現の一致性評価

氏（スペイン）が委員長を務めている．きらめき（Sparkle）

本 TC は，ある画像を異なる色域の印刷物として出力したと粒状性を表現する汎用性のある測定量の定義，その測定方

際に再現色の一貫性を評価する方法について検討しており，法，心理物理学的手法による評価方法などについて実験・議Craig Revie 氏（イギリス）が委員長を務めている．いくつか論が進められており, WD の作成に取り掛かっている．

の研究機関でそれぞれ異なるアプローチによる実験が行われ， 9) JTC 16 色順応の妥当性
活発な活動が続いているが，COVID-19 が大きく影響し，2023
第 1，8 部会の JTC で第 1 部会から Minchen Huei 氏（香港）
年までの活動期間の延長が認められている．また，当初の ToRが委員長，第 8 部会から Kaida Xiao 氏（イギリス）が共同委

では，色の見えの一貫性を表す指標を提案するとされていた員長を務めている．既存の色順応変換（CAT）を見直し，白が，現時点で指標の提案まで行うことは難しいと考えられる

色光の色度を考慮した２段階の変換を含めることを検討してことから，色再現手法において色の見えの一貫性を維持する

いる．COVID-19 の影響により遅延があるが，2022 年にはよ能力を評価･比較する手法を提示することとした．

り多くの実験を行い，2023 年に TR を完成させることを目指

5) TC 8-17 3D 色物体間の色差評価法

している．

Kaida Xiao 氏（イギリス）が委員長を務めており，3D プリ

10) JTC 17 光沢計測と光沢知覚：光沢への視覚的手がかり

ンタの色再現性評価を目的として，3D プリンタで様々な材質の定義と標準化のための枠組みの球や平板サンプルを作成して実験を行っている．第 8 部会

第 1，
2，
8 部会の JTC で第 1 部会が主担当，委員長は Frederic

会議にて，成果物としての 3D 色差データセットについて CIE

Leloup 氏（ベルギー）である．光沢に関する知覚要因と相関

データセットとして発行できないかとの意見があり，検討さのある光学的な指標とその測定方法を提案することを目的とれている．現在，TR 作成に着手しており，2023 年 5 月頃のして活動しているが，COVID-19 の影響で活動に遅延が生じ投票を目指している．

ている．

6) TC 8-18 高ダイナミックレンジ画像及び画像系列に関す

2.3 部会調査報告（DR）

る定義と評価に関するガイドライン

DR は，部会長が指名したリポーターが特定のテーマにつ2021 年に新たに設立された TC で，
Mekides Assefa Abebe（ノ

いて調査し，調査報告を部会に提出するものである．調査報ルウェー）が委員長を務めている．目的としては以下の３点

告を対外的に非公開の部会内部文書とするか，TN として出が挙げられている．

版するか，設立時に規定する．

・画像及び動画像における高ダイナミックレンジ（HDR）に

1) DR8-15 ステレオ画像の画質評価方法調査

ついて，輝度レベル，コントラスト，時空間分布などに関Christine Fernandez-Maloigne 氏（フランス），Jesus Jaime

する定義を示す．

Moreno（メキシコ），Alessandro Rizzi（イタリア）の３名をリ・HDR を用いた実験・評価に適した輝度レベル，観察環境，

ポーターとして TN 草稿がまとめられたが，CIE の規定変更

順応白色点，使用する画像の種類などを定義する

によりページ数が TN の定義を満たさなくなった．リポータ

・HDR 画像の主要な特性を計算する手法の推奨を行う

ーとしてはページ数削減は困難とのことで，非公開の部会内
文書を提出して DR は活動を終了した．内容は，ステレオ画

ほぼ毎月オンライン会議をするなど積極的に活動を行っており，HDR の定義や実験ガイドラインなどを議論中である． 像品質評価（SIQA）の現状と，ステレオ画像に関する指標を59

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

評価するための心理物理学的実験に関するものである．第 8

この版では IEC が発行する国際電気技術用語集(IEV)の「照部会長からは，提出されたレポートの内容は充実しているた明」の項目との整合が図られている．光や照明に関する用語

め，本テーマの TC を設立して TR として出版を目指すこと

集として参考になるもので，web 版（e-ILV）は無料で検索・も提案されているが，現在までに TC 設立には至っていない．

参照することができる 6) ．
これまで CIE 第 8 部会からの出版物は必ずしも多くないが，

2) DR8-16 物体色の修正変換
Max Derhak 氏（アメリカ）がリポーターを務め，2020 年

この 2 年で CIE 246:2021 及び CIE 248:2022 の TR が出版され，に内部向けの報告書が提出されて，DR は終了した．カラー

また他にもいくつかの TC で TR が完成に近づいている．こマネジメントシステムへの適用を目的として，物体色の三刺れまで長く検討されてきた内容が実を結びつつあるといえる．

激値が照明光スペクトル及び観察者等色関数などによってど

一方で，TC の前段階ともいえる DR の活動が全て終了し，次のように変化するかを予測する方法を報告している．現在，ステップの活動について検討が行われている．色に関してはこのテーマでの TC 設立を目指している．

空間分布・テクスチャ・表面材質・光沢・三次元形状などの影響を考慮した評価方法は十分確立しているとはいいがたい．

2.4 リサーチフォーラム（RF）

また等色関数など人間の視覚特性の個人内・個人間の差，さ2022 年現在，
RF-01 から 04 までの４つが設置されている．

らに画像技術と関連しては HDR，分光イメージング，VR/AR

主担当の部会が決められており，第 8 部会は以下に紹介するなど，多くの課題が存在する．一方で，基礎的な課題というRF-01 を主担当している．RF-02 は光の時間変調に関する諸こともあり，検討を行うための人材が十分とは言い難い．産問題，RF-03 は演色に関する諸問題，RF-04 は AR,VR,MR デ

業界・学会双方からのより積極的な参加を期待したい．

バイスにおける照明をテーマとしている．
1) RF-01 分光イメージング

謝辞

RF-01 は 2018 年に設置されたもので，筆者が委員長

本稿の作成にあたってご協力頂いた JLMA CIE 国内委員会事（Convener）を務めている．マルチスペクトル・ハイパース

務局ならびに第 8 部会小委員会関係各位に深く感謝します．

ペクトルを含む分光イメージングをテーマとしており，オン

参考文献

ラインでの会合を年間数回開催し，本分野で今後取り組むべきテーマのリストを作成した．
次のステップとして新たな TC

1)

http://cie.co.at/を準備している．

2)

https://www.jlma.or.jp/jcie/

2.5 リエゾン活動

3)

CIE 246:2021 Colour gamuts for output media (2021)

本部会と関連が深い分野の機関とのリエゾン活動として，

DOI: 10.25039/TR.246.2021

ISO/TC130，ISO/TC42，ISO/TC 159/SC4/WG2，ISO/IEC/JTC

4)

CIE 248:2022 The CIE 2016 colour appearance model for

1/SC28 及び SC29，IEC/TC100/TA2，ASTM E12，ICC に関し

colour management systems: CIECAM16 (2022)て，担当者を決めて情報共有を行っている．

DOI: 10.25039/TR.248.2022
5)

3． CIE 国内委員会の活動

CIE S 017/E:2020 ILV: International Lighting Vocabulary,
2nd edition (2020) DOI: 10.25039/S017.2020

CIE 国内委員会は 2019 年から JLMA のもとで活動を行って

6)

https://cie.co.at/e-ilv

いる．各部会に対応する小委員会が設けられ，国内対応を行
うとともに普及啓蒙活動なども進めている．CIE 国内委員会

山口 雅浩

では毎年 CIE 大会を開催し，CIE 全体及び各部会の活動を報

1989 年 東京工業大学総合理工学研究科修士課程修了．同年より東京工業大学像情報工学
研究施設助手．その間 1994 年 11 月～1995 年
3 月アリゾナ大客員研究員．
1996 年 同助教授．
准教授を経て 2011 年 同学術国際情報センタ
ー教授，2016 年 4 月より同大学工学院教授．
博士（工学）．3 次元・カラー・分光などの画
像工学，ホログラフィー，病理画像解析，IC
カード関連システムなどの研究開発に従事．
1999～2006 年通信・放送機構（現（独）情報通信研究機構）赤坂ナチュラルビジョンリサ
ーチセンター・サブリーダ兼務．2017 年から
日本光学会理事，2020~2021 年 Optical Review
編集委員長．
2011～2017 年 CIE TC8-07 委員長．
2020 年より CIE 国内委員会第 8 部会小委員長．

告している．また，照明学会全国大会において CIE セッションが開催され，ここでも活動の紹介が行われている．
第 8 部会の活動は，必ずしも照明分野に限らないため，国内第 8 部会小委員会のメンバーが関連する国内の工業会と連携を図っている．小委員会には企業，大学，研究所などから正副委員長・幹事・専門委員を含めて 20 名弱のメンバーが参加している．ただし必ずしも全ての TC に委員を派遣できていないため，国際の対応に関しては課題となっている．

4． おわりに2020 年には CIE の全ての部会が参加する JTC において，
照明用語集の改訂が行われ，第 2 版として出版された 5) ．

60

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

5-2 ITU-T SG16（マルチメディアとデジタルサービス）— 第 1 回会合報告 —山本秀樹
ITU-T SG16 副議長（沖電気工業株式会社）

5-2 ITU-T SG16 (Multimedia and digital services): The digest of first SG16 meeting
Hideki YAMAMOTO
Vice-Chairman, ITU-T SG16 (Oki Electric Industry Co., Ltd.)

1．はじめにストによる議論となる．WTSA-24 までに予定されている
SG16 会合は，2023 年 7 月，2024 年 4 月のあと 2 回である．

国際電気通信連合 電気通信標準化部門 第 16 研究委員会

SG16 の下には，勧告作成を行う 14 の課題と，三つのフォ（ITU-T SG16）の今会期第 1 回目の SG16 会合は，2022 年 10

ーカスグループ（FG）がある．三つの FG とは，WHO と協

月 17 日から 28 日にかけて開催された．本稿では，第 1 回会

力して作業を進めている健康のための AI に関する FG-AI4H合の結果を報告する．今回は 3 年ぶりのジュネーブ開催とな（Focus group on AI for health），車載マルチメディアに関するった．ただし COVID-19 で簡単に参加できない国もありリモ

FG-VM(Focus group on vehicular multimedia)，及び，自動運転

ート開催も可能という形態であった．各課題の会議の議長がや運転支援のための AI に関する FG-AI4AD（Focus group on

リモート参加の場合は，すべてのセッションに，room chair とAI for autonomous and assisted driving）である．今会合では，いう会議室内会議進行者をあらかじめ任命し，会議室内で挙FG-VM と FG-AI4AD の最終報告がなされ，承認された．

手しているのにリモート参加の議長が気が付かないというこ

FG-VM に関しては出力文書(deliverable)が 3 件あり，そのうとが起きないよう配慮された．

ち 2 件は既に SG16 内で審議され，出力文書をベースとした

今回の会合の登録者数は，総計 388 名（そのうち，53 が現

2 件の勧告が完成している．最後の 1 件に関しては本会合で地参加であり，335 はリモート参加のみ）であり，前回の 293

作業項目の成立が承認され審議が開始された．FG-AI4AD に名，前々回 305 名よりも多かった．今会合で，審議された寄関しても同様に 3 件の出力文書が完成している．そのうち 1

書は 155 件（前回 117 件），処理された一時文書は 410 件（前件に関しては本会合で勧告文書作成の作業項目の成立が承認

回 404 件）であり寄書も一時文書も増えている．今会合で合され審議が開始された．他の 2 件に関しては，次回以降で，意された(Consent)文書は 30 件（前回 29 件），凍結された作業項目の成立が審議される予定である．FG の出力文書は(Determined)文書は 2 件（前回 0 件）であった．合意・凍結・

ITU-T 会員以外にも広く公開されているため興味のある方は，承認された文書及び承認された文書のリストを，それぞれ表

それぞれの FG の Web ページをご覧いただきたい．なお，

1~3 に示す．削除された勧告案はない．発行されたリエゾン

FG-AI4H は 2023 年 9 月までの延長が前回の会合で決まって文書は 58 件（前回 36 件）である．次回会合までに開催されおり活動は継続されている．

る各課題の専門家会合と WP 会合の予定を表 4 に示す．WP2

2.2

会合が 3 月にジュネーブで開催される．
次の SG16 会合は 2023
年 7 月にジュネーブで開催される．

前回の会合以降，メタバースに関する標準化の検討を進めてきた CG-metaverse は 2 週間の会合中にも開催され，

2．主要な成果
2.1

メタバースに関するフォーカスグループ設立

CG-metaverse の報告，メタバースに関する寄書，及び他 SG

全体

から TSAG に送付されたフォーカスグループメタバース

今会期は短く，次の ITU-T の体制を決める WTSA-24(2024(Focus group metaverse, 以下 FGM)に関するリエゾンを審議し年 10-11 月インド開催予定)まで 2 年しかない．そのため，た．その結果として，FGM を SG16 の下または TSAG の下で

WTSA-24 の準備開始のアナウンスがあった．具体的には，作ることを前提とした FGM の TOR を出力した．SG16 最終

SG16 の表題，使命，牽引する技術分野，課題（Question）のプレナリでは，この結果を TSAG にリエゾンとして送ること

追加・廃止・併合，各課題の表題，使命，ToR の変更などのを承認した．2022 年 12 月の TSAG で FGM を SG16 の下で作検討である．検討を進めるためのスケジュールが示され，ることが承認された場合に，その後のことを相談する場とし

SG16 議長によるアドホックグループを作って SG16 会議期間て CG-metaverse は次回 SG16 会合まで延長することになった．

以外でも検討を進めるとのことである．当面はメーリングリ

本会合より(一社)日本インダストリアルイメージング協会，

61

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

2.8

Hewlett Packard Enterprise (米国)などが会員として新たに議論に参加するようになった．

2.3

コンテンツ配信，IPTV，及びデジタルサイネー
ジ（Q13）

ビデオ・静止画，音声の符号化 (Q6/WP3)

この会議で，H.644.5「モバイル CDN におえるコンテンツ

静止画の符号化に関しては，JPEG（JTC1 SC29/WG1）と共要求ルーティングのための機能構成」が承認された．日本か同で進めている「安全な JPEG2000」の改訂版(ITU-T T.807 |らの提案の「ネットワーク接続された自律移動ロボットのマ

ISO/IEC 15444-8 Ed.2)，「対話型ツール，API とプロトコル」

ルチメディア機能に関する要求条件とアーキテクチャの改訂版（ITU-T T.808 | ISO/IEC 15444-9 Ed.2)，及び「非連続(H.AMR-ARCH)」の作業開始が承認された．

メディアの符号化の拡張」の初版（ITU-T T.809 | ISO/IEC

2.915444-17 Ed.1)が承認された．

映像監視・知的映像システム（Q12）

知的映像監視のためのモデルの一般化と，マルチモーダル

ビデオ符号化に関しては，符号化されたビデオコンテンツ

機能に関する作業開始が承認された．4 件の勧告（H.627.3「知を計算機で分析するシステム向けのエンコーダの最適化に関的映像監視システムのプロトコル」，F.743.22「知的映像監視する付属文書 H.Sup MACVC の作成が JVET で開始された．

のためのアルゴリズム学習システムのための要求条件とアー音声に関しては，エコーキャンセラーに関する勧告 ITU-T

キテクチャ」，F.743.19「知的映像監視システムにおける知的G.168 の参照文献の間違いの訂正が承認された．

監視カメラの要求条件」，F.743.18「IMT-2020 超高精細監視カ

2.4

デジタルヘルス(Q28)

メラの要求条件」）と，1 件の技術文書（FSTP-VS-SDCA「監視産業におけるソフトウェア定義カメラの応用」）
が承認され

ITU と世界保健機構（WHO）と共同で進めているアクセシ
ブル・テレヘルスに関する要求条件とユースケースに関するた．

勧告 ITU-T F.780.2 が承認された．音声に関しては，エコーキ

2.10ャンセラーに関する勧告 ITU-T G.168 の参照文献の間違いの

民生用無人航空機（CUAV）（Q21）

F.749.16「民生用無人航空機に基づく兵站高速配送のための訂正が承認された．アクセシブル・テレヘルスに関する適合要求条件」は凍結された．緊急サービスのための CUAV の要性試験仕様書作成が開始された．

求条件とフレームワークに関する新規作業の開始が承認され同様に WHO との共同作業であるセーフリスニングに関した．

ては，H.870 の第 2 版が承認された．同時に適合性試験仕様

2.11 ユービキタスマルチメディアアプリケーション（Q21）

書の第 2 版の作業が開始された．
コンテニュア設計ガイドラインをベースとした勧告 H.810
シリーズ H.845.10 が改訂された．緊急救助システムのためのデジタルヒューマンに関する新規作業(3 件)，音による機械要求条件と参照フレームワークに関する F.760.1，超高精細遠故障診断に関する新規作業，マルチメディアデータ資産の管隔相談システムのユースケースと要求条件に関する F.780.3，

理，状態監視，メディア処理のプラットフォームに関する新超高精細画像を用いた遠隔医療システムの勧告 F.780.1 の試規作業(3 件)の開始が承認された．既存の SG16 の勧告が規定

験仕様書の技術文書の合計 3 件が承認された．

するツールセットをマルチメディアアプリケーションやサー

2.5

ビスに拡張することに関する 2 件の勧告，F.746.14「クラウドマルチメディア会議システム（Q11）

仮想現実感のための要求条件と参照フレームワーク」，

IP ベースのマルチメディア会議システムとして世界的に

F.746.17「メディア処理サービスのための要求条件」が承認さ使用されている H.323 の一部である，H.245 の修正版が承認れた．

された．修正は，使用している MPEG-2 システムのフィール

2.12 AI とマルチメディア （Q5）

ドに関するものであり，不足していたフィールドの追加と，

AI とマルチメディアに関する標準化に関する議論は盛況

超臨場感通信や VR で使用される MPEG-5 Part2 LCEVC などを極めた．新たに 14 件の新規作業開始が承認され，10 件ののサポートの追加である．

2.6

新規勧告が承認された．

車載通信と車載マルチメディア（Q27）

2.13 分散電子台帳（DLT）（Q22）

道路側の知的交通量観測デバイスの展開状況をまとめた
技術文書 H.Sup20 が承認された．FG-AI4AD の最初の出力文

10 件の新規作業項目開始が承認された．作業が完了した 4

書が「自動運転安全性のデータプロトコル（略称

件の内，F.751.8「規制を扱う DLT の技術フレームワーク」は

H.ADSDP-spec）」という名前で勧告化作業が開始された．

TAP，その他の 3 件は AAP となった．後者の 3 件は，F.751.5

2.7「分散電子台帳を基にしたパワーグリッドデータ管理の要求

デジタルカルチャ（Q23）

条件」，F.751.6「分散電子台帳のプラットフォームのための性AI を用いた文化財や芸術作品の復元のための仮想再構成

能評価方法」，及び F.751.7「分散電子台帳プラットフォーム

システムに関する作業項目が追加された．

のための機能評価方法」である．

62

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

2.14 超臨場感(Q8/WP3)・ITU Workshop on “Metaverse and multimedia” (10 月 18 日）

今会合では，対話型超臨場感サービスシステムのアーキテ

4．おわりにクチャの作業開始が承認された．
今回の会合は 3 回のバーチャル会合の後の久々の対面会合

2.15 アクセシビリティ(Q26)

として開催された．残念ながら，オンラインでの参加者も多

改訂技術文書 FSTP.ACC-WebVRI（V2）「ウェブベースの遠く現地の会議室は閑散としていた．しかしながら，現地参加

隔手話翻訳またはビデオ遠隔通訳システムのガイドライン」

者の間では，コーヒーブレークの意見調整やレセプションでが承認された．新規作業項目として，技術文書の交流ができ，「対面会合ならでは」を味わえた．次回はより

FSTP-ACC-Rural「田舎や屋外におけるマルチメディアシステ

多くの現地参加が望まれる．

ムのアクセシビリティのユースケース」の開始が承認された．

次回の SG16 会合は，ジュネーブで 2023 年 7 月 10 日から

IRG-AVA との共同作業である，J.acc-us-prof「映像音声コンテ

21 日に開催予定である．そこでは WTSA-2024 に向けて各課ンツ配信における共通ユーザプロファイル形式」と，題の所掌範囲の見直しや新規課題設立の議論が予定されていJTC1/SC35「ユーザインタフェース」と共同作業である，る．すなわち上述のテーマの議論だけでなく，新たな「マルH.ACC-GVP (ISO/IEC 20071-23)「キャプションやサブタイト

チメディアと関連するデジタル技術」の製品・サービスの標

ルを含む音声情報の視覚表現に関するガイダンス」と準化の進め方の議論が行われる．
新たな提案は大歓迎である．

F.ACC-AVSL(ISO/IEC 20071-24)「手話における音声情報の視提案のある方，議論に興味のある方は是非参加していただき

覚表現」は継続して進行中である．

たい．

2.16 知的インタフェース(Q24)
前回の SG16 以降の中間会合で 2 件の作業項目 F．
ECHO
「ハ
山本秀樹

イブリッドワーク環境の対話システムの要求条件」，F.DSDP1984 年 京都大学電気工学科卒業．DB、人工知
能、映像配信の研究開発に従事。2001 年に映像配信の事業部門に異動し現在事業責任者として、関連の製品開発・販売・プロモーションを主導している。1995 年 東京大学より博士号を取得。情報処理学会より平成 5 年度研究賞、発明協会より平成 12 年度関東地方発明表彰発明奨励賞、日本 ITU 協会より平成 24 年 協会賞、
令和 3 年 功績賞、情報通信技術委員会(TTC)より平成 25 年 功労賞を受賞。標準化活動として、
TTC ではマルチメディア応用専門委員会委員
長、ASTAP ではマルチメディア専門家グループの議長、ITU-T では SG16 の副議長を担務している。IEEE，電子情報通信学会，情報処理学会，
人工知能学会会員．

「デジタル安全診断プラットフォームのための知的ユーザイ
ンタフェースのための要求条件」の開始が承認された．

3.

並行して開催された会議

以下の会議が SG16（10 月 17 日から 28 日）と並行して開催された．
・ITU-T JCA-AHF (10 月 26 日)
・ITU-T IRG-AVA (10 月 25 日)
・MPEG（ISO/IEC JTC1 SC29 [WGs 2～8 と AG 2,3,5]) 会合（10月 20 日から 28 日）
・JPEG （ISO/IEC JTC1 SC29 [WG1])と JVET 会合（10 月 24
日から 28 日）

表 1 今会合で合意(consent)された勧告のリスト
勧告番号 (*)

勧告名

種別

文書番号(**)

課題番号F.742．1 (exF.SCAI)

Requirements for smart class based on artificial
intelligence新規TD86-R1

5

F.743.18 (exF.5GUHDC)

Requirements for IMT-2020 ultra-high definition
surveillance camera

新規TD74-R1

12

F.743.19 (exF.IVS-ISC)

Requirements for intelligent surveillance camera in
intelligent video surveillance systems

新規

TD75-R1

12

F.743.22 (exF.ATVSReqs)

Requirements and architecture of algorithm training
system for intelligent video surveillance

新規

TD76

12

F.746.14 (exF.CVR-RRF)

Requirements and reference framework for cloud virtual
reality systems

新規

TD43

21

F.746.15 (exF.SBNG)

Requirements for smart broadband network gateway inmultimedia content transmission

新規

TD85

5

F.746.16 (exF.AI-ILICSS)Technical requirements and evaluation methods ofintelligent levels of intelligent customer service systems

新規

TD91-R1

5

63

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

F.746.17 (exF.MPSReqs)

Requirements for media processing services

新規

TD44

21

F.747.11 (exF.AI-ISD)

Requirements for intelligent surface-defect detection
service in industrial production line

新規

TD89-R1

5

F.747.12 (exF.AI-MVSLWS)

Requirements for artificial intelligence based machine
vision system in smart logistics warehouse

新規

TD84

5

F.748.17 (exF.AICP-MD)

Technical specification for artificial intelligence cloud
platform: AI model development

新規

TD82-R1

5

F.748.18 (exF.AI-DLEMT)Metric and evaluation methods for AI-enabledmultimedia application computing power benchmark

新規TD83-R1

5

F.748.19 (exF.AI-FASD)

Framework for audio structuralizing based on deepneural network

新規

TD87-R1

5

F.748.20 (exF.AI-DMPC)Technical framework for deep neural network model
partition and collaborative execution

新規TD88-R1

5

F.748.21 (exF.FDIS)

Requirements and framework for feature-based
distributed intelligent systems

新規

TD90-R1

5F.751.5 (ex F．
DLT-DMPG)

Requirements for distributed ledger technology-based
power grid data management

新規

TD49

22

F.751.6 (ex H．
DLT-PAM)

Performance assessment methods for distributed ledger
technology platforms

新規

TD51

22

F.751.7 (ex H．
DLT-FAM)

Functional assessment methods for distributed ledger
technology platforms

新規

TD50

22

F.760.1 (ex F．
EMRESCUE)

Requirements and reference framework for emergency
rescue systems

新規

TD55-R128

F.780.3 (ex F．
TCUR-UHD)

Use cases and requirements for ultra-high-definition
teleconsulting system

新規

TD94

28

G.168 Cor．1

新規

TD56

6

H.222.0 | ISO/IEC
13818-1 (Ed.8) /Cor.1

Digital network echo cancellers: Reference error
corrections
Information technology - Generic coding of moving
pictures and associated audio information: Systems:
Adding missing field compatible Profile Sets Present

新規

TD29

11

H.222.0 | ISO/IEC
13818-1 (Ed.8)
Amd.1

Information technology - Generic coding of moving
pictures and associated audio information: Systems:
Carriage of LCEVC and other improvements

新規

TD30

11

H.245 (V17) Cor.1

Control protocol for multimedia communication: ASN．1
error corrections

新規

TD31

11

H.627.3 (ex
H.PIVSS)

Protocols for intelligent video surveillance systems

新規

TD78-R1

12

H.644.5 (exH.MCDN-CRRS)

Functional architecture of content request routing service
in MCDN

新規

TD48

13

H.845.10

Conformance of ITU-T H.810 personal health system:
Personal Health Devices interface Part 5J: Insulin pump
(Rev.)

改訂

TD32

28

T.807 | ISO/IEC
15444-8 Ed.2

Information technology – JPEG 2000 image coding
system: Secure JPEG 2000 (Rev.)

改訂

TD80

6

T.808 | ISO/IEC
15444-9 Ed.2

Information technology – JPEG 2000 image coding
system: Interactivity tools

改訂

TD73

6

T.816 | ISO/IEC
15444-17

Information technology – JPEG 2000 image coding
system: Extensions for coding of discontinuous media

新規

TD81

6

(*) 括弧内の ex は勧告草案時の名称を示す。(**) TD???の正式名称は、SG16-TD???/PLEN
表 2 今会合で凍結された（Determined）勧告文書

64

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

勧告番号 (*)
F．749.16 (ex F.CUAV-LX)

勧告名
Requirements for logistics express delivery based on civilian
unmanned aerial vehicles

F．751.8 (ex H.DLT-TFR)

Technical framework for DLT to cope with regulation

文書番号 (**)
TD47
TD52-R1(*) 勧告番号の正式名称は頭に ITU-T が付く (**) TD???の正式名称は SG16-TD???/PLEN
表 3 今会合で承認された(agreed)その他の文書
文書略称

文書名

文書種別

種別

文書番号
(*)

課題番号

Practice for intelligent traffic sensing
device deployment in the roadside
Guideline on web-based remote sign
language interpretation or video remoteinterpretation (VRI) system

付属文書

新規

TD92

27

技術文書

改訂

TD53

26

FSTP-CONF-F780.1

Conformance test specification for F.780.1

技術文書

新規

TD58

28

FSTP-VS-SDCA

Application of software-defined camera insurveillance industry

技術文書

新規

TD79-R1

12

H.Sup20
FSTP.ACC-WebVRI(V2)(*) TD???の正式名称は SG16-TD???/PLEN
表 4 次回の SG16 会合までに開催予定の専門家会合及び WP 会合(*)
WP
1

課題番号と略称
13：IPTV，サイネージ，CDN
21：マルチメディアシステム
22：分散電子台帳
27：車載マルチメディア
中間 WP1 会合

2

23：デジタルカルチャ
24：知的インタフェース
28：デジタルヘルス
中間 WP2 会合

3

5：AI マルチメディア
6 & JVET：映像・音声コーデック
8：超高臨場感
12：知的映像システムとサービス

開催期間

開催地 (**)

1 月 16-18 日

Online4 月 17-19 日

Online

3月

Online

3月

Online2 月 2, 3 日

Online3 月 13-17 日週

物理(+リ)

3 月 17 日

物理(+リ)

3 月 13-17 日週

Online

5月

Online

2月

Online／物理(+リ)

4月

Online／物理(+リ)

12 月 14-15 日

Online3 月 13-17 日

Online3 月 17 日

物理(+リ)

未定

Online1 月 11-20 日

Online4 月 20-28 日

トルコ・アンタリア

3 月または 4 月

Online未定

Online(*) 上記以外に追加で開催される場合もある． 詳細は以下を参照
https://www.itu.int/net/ITU-T/lists/rgm.aspx?Group=16(**) 「物理(+リ)」はオンライン参加も可能な対面の会議の意味

65

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

5-3 ISO/IEC JTC 1/SC 27 —セキュリティ技術—
中 尾 康 二††国立研究法人 情報通信機構（NICT）

5-3 ISO/IEC JTC 1/SC 27: Security Technology
Koji NAKAO††National Institute of Information and Communications Technology (NICT)

1.

はじめに

SC 27 の標準化活動は，1981 年に暗号の標準化審議から始まり，その後対象を年々広げ，現在以下の 5 つの WG に分か

情報ネットワークの広域化，分散化，高速化，利便性の向れて標準化が行われている．WG 1（情報セキュリティマネジ

上，及び情報システムの高度化，大容量化，高機能化などをメントシステム：ISMS）は ISMS に直接的に関連する課題を背景に，通信の信頼性はもとより，情報システム及び企業に規格化の対象としている．WG 2（暗号とセキュリティメカニ

おける情報セキュリティ技術およびサイバーセキュリティ技ズム）では，暗号アルゴリズムそのものの標準化，暗号をベ術の重要性が増している．情報セキュリティ技術およびサイースとしたセキュリティメカニズム（認証，署名など）の検

バーセキュリティ技術の標準化は，広範な分野に関係するこ討を実施している．暗号アルゴリズムの標準化については，ともあり，多くの標準化団体によって議論されている．その米国 NIST，欧州 NESSIE，日本 CRYPTREC 等の暗号アルゴ

中で，ISO/IEC JTC1/SC 27 は具体的な応用や利用形態に依存

リズム標準化団体と連携して作業を進めている．WG 3（セキしない，汎用性の高いセキュリティ技術について検討を進め

ュリティの評価・試験・仕様）では，主にセキュリティ評価ており，現在の総合的なセキュリティ技術の国際標準化を見の基準（ISO/IEC15408 等）の策定を中心に検討を進めている．

通す上で，重要で参考となる活動を展開している．以下に，

一方，WG 4 と WG 5 は後発で策定された WG である．
WG42022 年 5 月及び 10 月に開催された Web 会議の結果をベース（セキュリティコントロールとサービス）では，WG 1 におに ISO/IEC JTC1/SC 27 のセキュリティ技術の標準化動向につける ISMS 以外の技術案件を担当している．具体的には，ネ

いて，特にホットトピックを中心に概観する.

2.

ットワークセキュリティ，サイバーセキュリティ，インシデ

ISO/IEC JTC1/SC 27 の役割および分担

ント対応，事業継続性などに関わる広範囲なスコープの技術

これまで，SC 27 では，情報セキュリティを主なセキュリ案件を扱っている．また，WG 5（アイデンティティ管理とプ

ティ技術のターゲットと掲げていたが，昨今のサイバーセキ

ライバシー技術）では，アイデンティティ（Identity）管理技

ュリティを含めたセキュリティ技術を扱う方向に軌道修正が術，プライバシー管理技術，バイオメトリクス技術に関わるなされ，SC 27 の名称は正式に「情報セキュリティ，サイバ

規格化を推進している．例えば，プライバシーにかかる影響

ーセキュリティ，及びプライバシー保護」と改められた．そ

評価方法（ISO/IEC 29134）やプライバシー確保のための対策の中でも，情報セキュリティには継続して重点が置かれておや実施ガイド（ISO/IEC 29151）などの審議がなされている．

り，情報が許可なく読まれたり書かれたりすることを防ぎ，以下に，筆者の活動の中心にある WG 1，WG 2, 及び WG 4

守秘性（暴露されないこと），完全性（ごまかされないこと)，における最近のホットトピックを中心に概説する.

可用性（使用性が損なわれないこと）などの技術を確保する

3.

WG1 の活動概要（ISMS 関連）ことを追及している．本 SC 27 におけるセキュリティ標準化
は，次の観点から重要である．① グローバルな通信環境におISO/IEC JTC 1/SC 27/WG 1 では，情報セキュリティマネジ

いて普及が容易で安全な相互接続技術を提供すること，② 世

メントシステム（ISMS）に関連する審議案件についての議論

界中どこでも同等に保証された安全性レベルで情報処理と通がなされており，ISO/IEC 27000 シリーズ（現在，27000～

信の環境を提供すること．

27023）の規格化を進めている．また，情報セキュリティと密66

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

接に関係するサイバーセキュリティについては，ISO/IEC

報セキュリティの関係，及びサイバーセキュリティと ISMS

27100 シリーズ（現在, 27100～27110）の初版をそれぞれ出版の関係も説明している点に特徴がある．

し，サイバーセキュリティについて様々な認識がある状況にサイバー保険は，情報セキュリティインシデントによる損

対して，共通理解の基礎となる概念を規定している．

害を対象とする保険として，従来から ISMS におけるリスク

3.1 ISMS 関連規格の状況対応の一形態として認識されてきた．サイバー保険についての指針である ISO/IEC 27102:2019 も，サイバーセキュリティ

ISMS 関連規格は，ISMS の要求事項を定める ISO/IEC 27001の規格の一つとして出版されている．

及び情報セキュリティ管理策集である ISO/IEC 27002 と，こまた，今後，国や業界団体で業種等に向けた指針としてサれらを支援する関連文書群で構成されている．ISO/IEC 27001

イバーセキュリティのフレームワークを示すことを想定し，及び ISO/IEC 27002 が 2013 年に出版された後，関連文書群がフ レ ー ム ワ ー ク 策 定 者 た め の 指 針 で あ る ISO/IEC TS

順次整備されてきた．2022 年には，数年に渡る ISO/IEC 27002

27110:2021 を出版した．
関連する ISO/IEC TR 27103:2018 は，改定検討が終わり，
2 月に ISO/IEC 27002:2022 が発行された．

フレームワークと既存の ISO/IEC 規格類がそれぞれの体系に

この改定では，11 の管理策を新たに加えたほか，一部では複従って定めた管理策等の要素を比較し，対応関係を示す文書

数の管理策を統合してより一般的な管理策を提示している．

である．

また，管理策の分類をより柔軟なものにして，規格利用者の以上によって，2016 年からの検討において計画したサイバ

関心に応じた管理策体系に基づく活用を可能にしている．

ーセキュリティ関連の初期文書群が揃ったことになる．

ISO/IEC 27002 で定めた管理策は，ISO/IEC 27001 に附属書として取り込み，ISMS における情報セキュリティリスク対応

3.3 WG1 における関連規格の審議内容

において活用することになる．このための ISO/IEC 27001 の

1)情報セキュリティマネジメントシステム（ISMS）‐概要と改定版は，2022 年 11 月ごろに出版される見込みである．

用語（27000）

ISO/IEC 27000 シリーズの多くの規格は，ISO/IEC 27001 及

2)情報セキュリティマネジメントシステム（ISMS）‐要求事項（27001）

び ISO/IEC 27002 を前提にして，その説明や手引を提供している．ISO/IEC 27001 及び ISO/IEC 27002 の今回の改定を受け

3)情報セキュリティ管理策（27002）て，今後，ISO/IEC 27000 シリーズの多くの規格について改定

4)情報セキュリティマネジメントシステム（ISMS）のための実施の手引（27003）の検討が進められる．

5) 情報セキュリティマネジメントのための有効性測定

ISO/IEC 27001 及び ISO/IEC 27002 が汎用の ISMS に関する（27004）規格であるのに対し，セクター固有の ISMS 関連規格に，

6)情報セキュリティリスクマネジメント（27005）

ISO/IEC 27011（通信事業者），ISO/IEC 27017（クラウドサー

7)ISMS 監査，認証提供者のための要求事項（27006）

ビス），ISO/IEC 27019（エネルギー産業の制御システム），

8)PIMS 監査，認証提供者のための追加要求事項（27006-2）

ISO/IEC 27701（プライバシー情報マネジメント）等の文書が9)ISMS 監査のための指針（27007）

ある．また，ISO/IEC 27001 及び ISO/IEC 27701 に基づくプラ10)ISMS の技術的管理策に関する監査の指針（27008）

イバシー情報マネジメントシステム（PIMS）に対応して，監11)ISO/IEC 27001 に基づくセクター固有規格策定のための要査及び認証の基準である ISO/IEC TS 27006-2 を策定している．

求事項（27009）
12)セクター間・組織間情報交換のための情報セキュリティマ

3.2 サイバーセキュリティに関する規格化の状況

ネジメント（27010）

サイバーセキュリティへの関心の高まりを受けて，SC 2713)通信事業者のための情報セキュリティ管理策（27011）

では，WG 1 及び WG 4 において，2016 年にサイバーセキュ14)ISO/IEC 20000-1 及び ISO/IEC 27001 の統合的実施の手引

リティをテーマとした規格化の検討に着手した．その後，サ（27013）

イバーセキュリティの共通事項については WG 1 において

15)情報セキュリティガバナンス（27014）
16)情報セキュリティマネジメントにおける組織の経済学

ISO/IEC 27100 シリーズとして，また，IoT におけるセキュリ（27016）

ティ及びプライバシーについては WG 4 において ISO/IEC

17)クラウドサービスのための情報セキュリティ管理策

27400 シリーズとして，それぞれ規格化を進めてきた．

（27017）

サイバーセキュリティ関連文書群の基礎となる文書が，サ18)エネルギー業界の制御システムのための情報セキュリテ

イバーセキュリティの概要及び概念を解説する ISO/IEC TS

ィ管理策（27019）

27100:2020 である．この文書は，サイバーセキュリティと情

67

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

4.2 暗号アルゴリズムに関連する審議内容

19)情報セキュリティマネジメントシステム専門家に求める
力量の要求事項（27021）

1)エンティティ認証 （9798）（対称暗号，デジタル署名，ゼ20)ISMS プロセスの手引（27022）

ロ知識等）

21)ISO/IEC 27001 及び ISO/IEC 27002 それぞれの新旧対照

2)メッセージ認証符号（9797）（ブロック暗号用，専用/汎用[2005 年版と 2013 年版の対照]（27023）

ハッシュ関数用）

22)サイバーセキュリティの概要及び概念（27100）

3)ハッシュ関数（10118）（専用ハッシュ関数）

23)サイバー保険の指針（27102）

4)鍵管理(11770) （共通鍵，ウィークシークレット，グルー

24)サイバーセキュリティフレームワークと ISO/IEC 標準のプ鍵等）

対照（27103）5)否認防止（13888）（一般，非対称暗号）25)サイバーセキュリティフレームワーク策定指針（27110）

4.

6)添付型デジタル署名 (14888) （離散対数）

WG 2 の活動概要 (暗号関連)

7)タイムスタンプサービス（18014）
8)素数生成（18032）

ISO/SC 27/WG 2 では，セキュリティ基盤技術である暗号ア9) 暗号アルゴリズム（18033）（一般，ブロック暗号，準同型

ルゴリズム，ハッシュ関数，デジタル署名，認証プロトコル，

暗号）

暗号鍵管理メカニズムなどの規格策定を主に進めている．以
下に最近のトピックとして，耐量子暗号に関する検討の状況

10)認証付き暗号化（19772）

を紹介する．

11)匿名電子署名（20008）（グループ公開鍵）
12)匿名エンティティ認証（20009）（ブライド署名ベース）

4.1 Post-Quantum Cryptography （耐量子暗号）

13) Redaction of authentic data (23264)
14) 軽量暗号（29192）(ブロック暗号，MAC，放送型暗号)

現在普及して広く使われている RSA 暗号や DSA 署名等は
量子計算機が登場すると破られ得るとされているため，
現在，

15)チェック文字方式（IS 7064: 1983）
16)楕円曲線に基づく暗号技術（15946）

WG2 では量子計算機にも強い暗号方式である耐量子暗号の17)タイムスタンプサービス（18014）

標準化について議論が進められている．

18)署名付き暗号化（29150）

本案件は 2015 年 5 月の会合時に議論開始が決定されて寄19)ブラインド署名（18370）

書募集が行われ，2015 年 10 月の会合から本格的な議論が開始された．耐量子暗号技術はまだ十分に成熟していない技術

20)暗号利用モード（10116）

もあるものの，標準化自体は進めるべきとの合意形成がなさ

21)乱数生成（18031）

れている．標準化案件の事前審議を経て，耐量子暗号の適用

22)秘密分散（19592）

範囲や標準化文書のパート構成などの検討を進め，標準化文

23)メッセージの復元を可能にするデジタル署名 （9796）

5.

書案の作成に向けた成熟度を持つ技術の抽出が実施された．
その結果，現在は以下のパート構成の Standing Document (SD)WG4 の活動概要 (セキュリティ対策関連)

WG1 で審議される ISMS 関連案件での利用を想定したセキ8 が作成されている．SD とは，各 WG で定めた可変要素のあるドキュメント群を指し，一般的な規格文書と区別している．
Part 1: Generalュリティ対策について審議しており，以下に，最近のホットトピックである「IoT セキュリティ，プライバシー」と WG4の審議項目を紹介する．

Part 2: Hash-based signatures

5.1 IoT におけるセキュリティ，およびプライバシーPart 3: Lattice-based Mechanisms
Part 4: Coding-based Mechanism

1) IoT セキュリティに関連する国際規格策定の背景

Part 5: Multivariate Mechanisms

近年，産業界，学界，省官庁において，IoT の安全な利活Part 6: Supersingular Elliptic Curve Isogeny Cryptography
Part 1 (General)は 2020 年 5 月に発行された．
Part 2 (Hash-based

用が話題になっており，多くの重要インフラ産業（医療，農signatures) に関わる内容は，2018 年 10 月の会合で発行され，業，制御系，交通等）や家庭・個人において，その活用は広2020 年 5 月に更新された．また，Part 3 (Lattice-based

範囲となっている．特に，IoT 機器が一般のネットワークとMechanisms)は 2019 年春の会合で発行され，2020 年春の会合接続され，プライバシーを考慮すべき内容を含む情報が IoTで更新された．Part 4 (Code-Based Cryptography)，Part 5と接続されるバックエンドシステム（例えば，クラウドコン(Multivariate Cryptography)，Part 6 (Supersingular Elliptic Curve

ピュータ）とやりとりされている．さらに，活用されている

Isogeny Cryptograph)は 2020 年 5 月に発行されている．

IoT 機器の一部がすでにマルウェア感染されている現況も踏
まえ，IoT 環境のセキュリティ，およびプライバシーの検討は急務である．SC 27/WG 4 においては，このような背景に鑑68

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

照されている．

みて，IoT の利用における「セキュリティ，およびプライバシー」に関連する規格群の策定に取り組むこととなった．現

3) ISO/IEC 27402: Cybersecurity – IoT security and privacy –在，IoT に関連する規格は４つ存在し，そのうちの３つの規

Device baseline requirements格化が進行中である．

本課題は，米国から強く提案されたもので，IoT 機器が備

 ISO/IEC 27400: Cybersecurity – IoT security and privacy –えるべきセキュリティメカニズムのベースライン要件の規定を目指している．ISO/IEC 27400 とは異なるスコープを掲げ，Guideline ISO/IEC 27402: Cybersecurity – IoT security and privacy –IoT 機器に特化した要件化を視野に入れ，NIST 及び ETSI（European Telecommunications Standards Institute：欧州電気通Device baseline requirements
 ISO/IEC 27403: Cybersecurity – IoT security and privacy –

信標準化機構）の既存のガイドラインを下敷きに標準化する

Guidelines for IoT-domotics

ことを想定している．現状，本規格は以下の構成となってい PWI 27404: Cybersecurity –IoT security and privacy –Universal

る．
第 1 章～3 章：スコープ，参照，用語等

cybersecurity labelling framework for consumer IoT

第 4 章：概要

注：PWI(Preliminary Work Item)とは，規格案件になる前の暫定

第 5 章：要求事項

的な作業項目を指す．

5.1 IoT 機器のポリシーと文書化の要求事項

2) ISO/IEC 27400: Cybersecurity – IoT security and privacy –5.1.1 リスクマネジメント

Guideline

5.1.2 情報公開

本規格は，IoT 関連の製品・システム開発の競争力を強化

5.1.3 脆弱性開示と対応プロセス

し，また IoT の国際的なセキュリティレベル向上に寄与する

5.2 IoT 機器のための要求事項

ために，日本の提案に基づき規格審議が開始され，２０２２
年６月に国際規格として発行された．
本規格の構成としては，前半で参照モデル，各ステークホルダーの役割，IoT ライフ

5.2.1 一般
5.2.2 構成
5.2.3 ソフトウェアリセット

サイクルに触れ，IoT システムにおけるリスクについて言及

5.2.4 利用者データの削除する．後半には，セキュリティ対策，及びプライバシー対策

5.2.5 データの保護が，開発者／サービスプロバイダ，ユーザのそれぞれの視点

5.2.6 インターフェースアクセスから対策内容，目的，導入ガイドが記載されている．以下が5.2.7 ソフトウェア/ファームウェアのアップデート

規格構成である．

本規格は，2020 年 4 月会合で WD１となり，同年 9 月会合

第 1 章～4 章：スコープ，文献，用語定義等

で CD1 に進むことが合意されていたが，規格内において適合

第 5 章：IoT 概念

性評価と関連した内容が盛り込まれたため，ISO/CASCO（適5.1 概要合性評価委員会）との折衝が長引き，2022 年 10 月会合でや

5.2 IoT システムの特徴

っと DIS に移行することが決定した状況である．

5.3 IoT システムの利益関係者（利用者，サービス提4) ISO/IEC 27403: Cybersecurity – IoT security and privacy –供者，サービス開発者）
5.4 IoT エコシステム

Guidelines for IoT-domotics

5.5 IoT サービスライフサイクル

本規格は，2019 年 4 月テルアビブ開催の WG4 会合におい

5.6 ドメインに基づく参照モデルて，中国から新規課題として提案され，10 月のパリ会合では，第 6 章：IoT システムのリスク元

新規課題の承認がなされ，WD の第 1 版が作成された．

6.1 導入

「IoT-Domotics」とは，娯楽，機器制御，監視等の用途とし6.2 リスク元て，居住環境で利用する IoT サービスをいう．本規格は，第 7 章：セキュリティ/プライバシーのための管理策

ISO/IEC 27400 との棲み分けが難しい部分が多いものの，

7.1 セキュリティ管理策

IoT-Domotics の特性を抽出し，ISO/IEC 27400 と整合を取る形

7.2 プライバシー管理策

で規格化を進めている．2022 年 10 月会合で DIS に進むことが決議された．本規格は，ISO/IEC 27400 を参照規格として，本規格に対するコメントは，日本，フランス，カナダ，ドイツ，米国，インド，中国等の多くの専門家から大量に提出

以下のような構成をとる．

されており，審議は極めて活発であった．本規格は IoT セキ

第 1 章～4 章：スコープ，参照，用語，略語

ュリティ及びプライバシーのための規範となるガイドライン

第 5 章：概要（特徴，ステークホルダー，ライフサイクル，
参照モデル等）であるため，IoT ステークホルダーにおける認証等への活用

第 6 章：リスク評価のためのガイドラインが期待されており，現在規格化進行中の以下の規格群から参69The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

12)仮想化サーバの設計/実装のためのセキュリティガイドラ

6.1 一般
6.2 セキュリティリスク元

イン（21878）
13) 工業用インターネットプラットフォームのためのセキュ

6.3 プライバシーリスク元
第7章

リティ参照モデル（24392）
14) ビックデータにおけるデータセキュリティマネジメント

7.1 指針7.2 セキュリティ管理策

フレームワークのためのガイドライン（27045）
15) データライフサイクルプロセスのセキュリティモニタリ

7.3 プライバシー管理策

ングのためのガイドライン（6109）

5) PWI 27404: Cybersecurity –IoT security and privacy –Universal

16) 機器とサービスの信頼接続確立のためのセキュリティ勧

cybersecurity labelling framework for consumer IoT

告（27071）

本活動では，コンシューマ向け IoT 機器（製品）のサイバ

17)データプロベナンスのセキュリティ/プライバシー（PWI

ーセキュリティ・ラベリングプログラムの開発・実施のため

5181）の「ユニバーサル・サイバーセキュリティ・ラベリングフレ18) マルチパーティデータフュージョンとマイニングのためームワーク」を定義し，以下のトピックに関するガイダンス
を含んでおり，現在 PWI として新規課題になる前段階にある．
- 消費者向けIoT製品に関連するリスクと脅威のセキュリティ/プライバシーの参照体系（PWI 7709）
19) サイバーフィジカルシステムのためのセキュリティフレームワークとユースケース（PWI 5689）- 利害関係者，役割と責任6.

- 関連する規格及びガイダンス文書- 適合性評価の選択肢

おわりにISO/IEC JTC1/SC 27 におけるセキュリティ技術の標準化動- ラベリングの発行とメンテナンスの要件，および向で，特に ISMS とサイバーセキュリティに関する規格- 相互承認の考慮事項（WG1）, 耐量子暗号などの暗号関連の規格（WG2），IoT な

現在の PWI では，複数のデバイスが接続する IoT ゲートウ

どのセキュリティ対策関連規格（WG4）について概観した．

ェイ，基地局，ハブなどの消費者向け IoT 製品，スマートカ

近年の ICT の浸透により，セキュリティ技術は広範囲の分野，

メラ，テレビ，スピーカー，ウェアラブル健康トラッカー，

領域に深く関連している．また，業界に特化した（例えば，

コネクテッド煙探知機，ドアロック，窓センサー，コネクテ

金融，制御系）セキュリティ技術やクラウド等共通的に利用

ッドホームオートメーションとアラームシステム，特にそのされる基盤としてのセキュリティ技術の規格検討が進んでおゲートウェイとハブ，洗濯機や冷蔵庫などのコネクテッド家り，さらに CPS（サイバーフィジカルシステム）やビッグデ

電，スマートホームアシスタント，コネクテッド子供向けおータなどの環境を想定したセキュリティについてもその規格

もちゃとベビーモニターに限定した IoT 機器（製品）を対象化活動が活性化している．SC 27 における標準化活動が広くとしている．

世の中のビジネスに浸透し，日本での活用促進につながるこ

なお，ここで目指すユニバーサルサイバーセキュリティラ

とに期待したい．

ベリングフレームワークは，消費者，すなわち一般市民や非附録

技術系ユーザによる IoT 機器やシステムに対して利用される規格化の流れを附図 1 に示し，本稿で用いた用語の一覧をことが期待されている．

下記に掲げる．

5.2 WG4 に関連するその他の規格群
1)ビジネス継続のためのＩＣＴ準備技術（27031）
2)サイバーセキュリティガイドライン（27032）
3)ネットワークセキュリティ（27033）
4)アプリケーションセキュリティ（27034）
5)インシデントマネジメント（27035）
6)サプライヤー関連セキュリティ（27036）
7)デジタルエビデンスの識別，収集，確保，保全（27037）
8)リダクション（墨消し技術）（27038）9)IDPS(侵入検知システム)（27039）
10)ストレージセキュリティ（27040）
11)ビッグデータ参照モデル

セキュリティ/プライバシー（20547-4）

附図 1：ISO における IS 規格化，TR 規格化の流れ

70

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

・用語一覧
NP：New Project
WD：Working Draft
CD：Committee Draft
FCD：Final Committee Draft
FDIS：Final Draft International Standard
IS：International Standard
PDTR：Proposed Draft Technical Report
DTR：Draft Technical Report
TR：Technical Report

中 尾 康 二1979 年 早稲田大学卒業後，国際電信電話（株）に入社．KDD 研究所，KDDI(株)を経て，現在国立研究法人 情報通信研究機構（NICT）サイバーセキュリティ研究所 主管研究員，横浜国大 客員教授，内閣官房 参
与．ネットワーク及びシステムを中心とした情報セキュリティ技術に関わる技術開発に従事．電子情報通信学会フェロー，情報処理学会などの会員．

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The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

5-4 ISO/IEC JTC 1/SC 28 －オフィス機器－
濵田 信明（一社）ビジネス機械・情報システム産業協会

5-4 ISO/IEC JTC 1/SC 28: Office Equipment
Nobuaki HAMADA
Japan business machine and Information System Industries Association
システム産業協会（JBMIA）が幹事団体を務めている．その1．はじめにため国内でも JBMIA の管轄で SC 28 国内委員会が組織され一般的なプリンタ、コピー、プロジェクタなどのオフィスており, AGJ （戦略検討）, WG 2J（消耗品）, WG 3J（生産機器に関連した国際標準化は，ISO（国際標準化機構）と IEC性）, WG 4J（画質評価）及び WG 5J（オフィスカラー）の 5（国際電気標準会議）との間に位置する共同委員会である

つの WG を編成して活動している．

JTC 1 （Joint Technical Committee 1. Information Technology）

ISO では COVID-19 の影響により，2020 年 3 月より全ての/Sub-Committee 28 （以下 SC 28）の担当となっている．SC

会議が対面ではなく virtual で開催されている．本稿では 2021

28 のスコープ（適応範囲）は Office equipment とされており，年，2022 年の活動を中心に報告する．

複写機・プリンタ・スキャナ・ファクシミリ, プロジェクタ, 複

2．各 WG の活動状況

合機等, 通常のオフィス環境で使用される事務機械およびこ関連国際規格の現状と今後の計画（見通し）を表 1 に示す．

れらの組み合わせにより構成されるシステムの用語, 基本特性･試験方法, その他これらに関連する事項の標準化を担当

2.1 AG “Advisory Group”
Choon-Woo Kim / Korea)

している．2015 年には, SC 28 の Scope 変更を行い, 3D のプリ
ンタ/スキャナも対象に含めることとなった．また，アクセシ(Convenor: Prof.

AG の活動は, SC 28 の中期計画を作成する役割と, SC 28 全

ビリティへの対応として， ISO/IEC 10779「事務機器の高齢体に係わる課題を整理するという活動分けられる．前者とし者及び障害者に配慮した設計指針」において，欧州の EUては, 現在と将来のマーケットニーズを分析・予測し, SC 28

Mandate376, および米国の SEC 508 の両指針との整合性を考の短期・中期ロードマップの策定を行い, 新たな標準化課題

慮した改訂版が 2020 年に発行された．
またプロジェクタの分を発掘することに取り組んでいる.その作業と連携し，後者に野では，ISO/IEC 21118「データプロジェクタの仕様書様式」

おいては，SC 28 に関連する委員会とリエゾン関係を結び，の改訂版も 2020 年に改版された．さらに，サスティナブル要件への対応として，
SC 28 下に WG 6 を 2021 年に新規に設立，同年の総会にて承認され，そのスコープを Sustainability

関連分野の情報収集，調整業務も AG の管轄で実施されている．また，2018 年に設置された SG 2 で「Security に関する
Ontology」に関して議論を継続した結果，「Common security

requirement として，まずはネット環境下にある事務機器のセ

guideline」として，事務機器の情報セキュリティに関する新

キュリティ自己認証に関する標準化の開発を開始した（2.6

たなプロジェクトが開始され，2021 年には後述する WG6 を参照）．

立ち上げ新たな標準化作成に携わることとなった．従い、SG

Participating member，いわゆる P メンバーとしては，2022

2 は解消となった。

年 7 月にナイジェリアが正式参加し合計 13 カ国，Observing
また，現在のリエゾン関係については，現状を文末の表 2 に2.2 WG 2 “Consumables 消耗品” (Convenor: Mr.
Paul Jeran / USA)示す．

WG 2 ではインクやトナーカートリッジのイールド（印字member（O メンバー）は 18 カ国で，SC 28 を構成している．

SC 28 は AG（Advisory Group）, WG 2（Consumables）, WG

可能枚数）測定方法に関する標準等を策定している． 区分け

3（Productivity）, WG 4（Image Quality Assessment）, WG 5（Office

すると，モノクロ及びカラーのインク及びトナー印刷された

Colour），WG 6（Sustainability requirement）で構成されており，

カートリッジ毎のイールド（印刷可能枚数）の測定及びその前述のプロジェクタやアクセシビリティに関する開発は，SC

テストチャートに関する標準化を作成，改訂している．
また，

28 直下で行われている．

一般の印刷とその印刷頻度や印刷する紙の違いから，カラー
フォトイールド（ISO/IEC 29102）及びそのテストチャート

SC 28 の幹事国は日本であり，（一社）ビジネス機械・情報

72

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）(ISO/IEC 29013)も作成，維持管理している．これらはすでにWG 5 ではオフィスにおけるカラーマネジメントに関する

発行後の定期見直し（Systematic review）を経ており，よって議論が行われており，ISO/IEC TR 21565「オフィス照明環境

用語やそれぞれの標準の整合性にアップデートが必要とされのガイドライン」が 2018 年に，ISO/IEC TR 22981「Guidelines

るため，日本が主体となり改訂への作業を進めている．

for the development of an ontology (vocabulary, components andrelationships) for office equipment」は 2020 年に発行された．ま2.3 WG 3 “Productivity 生産性”（Convenor: Mr. BrianMayer / USA)

た，ISO/IEC 15775:1999「カラー複写機の画像再現性」に関しては現状に合わせて改訂を開始しており，現時点では改訂

WG 3 では 印字速度，スキャン速度などの生産性測定標準完成の前段階に至っている．また，ISO/IEC 17823 「Colourのように事務機器本体に関連する標準を担当している．2014

terminology for office colour equipment」の開発も CD 段階まで

年に発行された ISO/IEC 17629「FPOT (First Page Print Out) 測進んでいる．

定方法」で新たに加わった用語定義を反映させるため, 整合

新 規 提 案 と し て は ISO/IEC PWI 18733, 「 Method of

性を取る為，ISO/IEC 24734「プリンタ及び複合機の印刷生産

specifying test charts for testing reproduction of multifunction

性測定方法」, ISO/IEC 24735「プリンタ及び複合機の複写生

imaging devices」が検討開始されている．

産性測定方法」, ISO/IEC 29183｢単票片面原稿の複写生産性測

2.6 WG 6 “Sustainability Requirements サスティナブ
ル要件” (Convenor : 大泉 政浩氏/日本)

定｣，及び，ISO/IEC 17991「スキャン生産性測定方法」の改訂作業を 2021 年に完成させた．また ISO/IEC 11160-2「プリンタの仕様書様式－第２部：クラス３及びクラス４プリンタ」

2021 年の総会において ISO/CS も招き，本 WG の立ち上げの改訂作業も同年 7 月に完成させ，なお各生産性測定で使用にあたり，そのスコープ（適用範囲）について議論し，結果されるテストチャートについては，ソフトのバージョンが古Sustainability requirement，
サスティナブル要件への対応とした．

くなったため現在更新を検討中である．さらに，2022 年総会

まずはネット環境と連携するオフィス機器への，自己認証をにおいて，ISO/IEC17629「デジタル印刷装置の最初の印刷時基本とする情報セキュリティガイドラインの標準化 ISO/IEC間測定」のスコープ変更の必要性から改訂が認められ，WG

7184）を開発開始し，現時点で CD 段階まで進んでいる．今での作業が開始された．

後も AG との連携を通じて新たなサスティナブル要件への対応を期待する．

2.4 WG 4 “Image Quality Assessment 画質評価”（Convenor: Dr. 井出 収/日本)

3. おわりに

ISO/IEC 13660 の改訂版である ISO/IEC TS 24790「ハードこれまで SC 28 では製品性能の比較を可能にする標準化（印コピー出力の画質属性測定－２値単色テキスト及びグラフィ

刷可能枚数，印刷スピード，画質評価などの競争領域）を進

ック画像」については 2017 年に発行されたが，技術的な課題

めてきたが，その分野もほぼ満たされつつあり，現状では技が見つかったため，日本主導で Amendment の開発が進められ術の進歩に合わせた語句の更新や不足していた部分の補充とており，各国の合意を得つつ発行前まで至っている．

いった作業に向かいつつある．また一方で先述の WG 6 の立新規提案としては,両面プリントの画質測定方法としてち上げにみられる通り，産業界としても協調領域であるサス

ISO/IEC 22592-1 が 2019 年に開始された． しかし 22592 シリ

ティナブル要件への対応が求められている．よって今後はオーズとして,Part 1：画質, Part 2：幾何特性, Part 3：耐久性など

フィス機器における協調領域への対応，具体的にはセキュリの全体構成を検討する中で, 適用範囲を両面プリントに限定

ティや環境といった社会課題への解決の一助となる標準化開

せず片面プリントも含むものに拡大する方向で議論が進めら発を進めたいと考えている．

れ，それぞれ開発が進んでいる．
また, デジタル印刷機の画質計測関連標準の策定を目的と濵田 信明

して ISO/TC 130 との Joint working group （ISO/TC 130/JWG

慶応義塾大学法学部政治学科卒業．
1990 年 セイコーエプソン（株）入社
現在，（一社）ビジネス機会・情報システム
産業協会へ出向中．
2020 年より ISO/IEC JTC
1/SC 28 の国際幹事に就任

14）において ISO/TS 18621 シリーズを検討している．
ISO/IEC/TS 18621-11：色再現域計算解析方法は 2019 年に発行されたが技術的修正のため改訂作業が進められ，発行済となった．同様に ISO/IEC/TS 18621-21：マクロ均一性評価方法及び ISO/IEC/TS 18621-31：解像性評価方法も発行まで至るが，Part 22：カラー印刷における粒状性評価方法は策定中の状況
である．

2.5 WG 5 “Office Colour オフィスカラー”（Convenor: 仲谷 文雄氏/日本)

73

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

表 1 発行済の関連国際規格の現状 (2022 年 9 月時点)
規格番号
ISO/IEC 10561:1999
ISO/IEC 10779:2020
ISO/IEC 11160-1:1996
ISO/IEC 11160-2:2021
ISO/IEC 14473:1999
ISO/IEC 15404:2000
ISO/IEC 15775:1999
ISO/IEC 15775:1999/Amd 1:2005

対応 JIS
X 8341-5
B9527

X 6933

規格名称
スループット測定方法－クラス 1 及びクラス 2 プリンタ
高齢者及び障害者のためのオフィス機器の使いやすさの指針
仕様書に含まれる最小限の情報－プリンタ－第 1 部：クラス 1 及びクラス 2 プリンタ
仕様書に含まれる最小限の情報－プリンタ－第 2 部：クラス 3 及びクラス 4 プリンタ
画像走査器のために指定する最小限の情報
仕様書に含まれる最小限の情報－ファックス装置
テストチャートを用いたカラー複写機の画像評価方法
ISO/IEC 15775:1999 修正票 (アナログテストチャートによるカラー複写機の画像再現性を特定する方法 － 実現化と適用)

ISO/IEC 17629:2014

デジタルプリンタの FPOT 測定方法

ISO/IEC 17823:2015

オフィス色彩機器のための色彩用語

ISO/IEC 17991:2021

デジタル多機能装置のスキャン生産性の測定方法

ISO/IEC 18050:2006

機械読み取り式デジタル郵便料金マーク
モノクロ電子写真式プリンタ及びプリンタ複合機のトナーカートリッジ印字可能枚
数測定方法
カラー電子写真式プリンタ及びプリンタ複合機のトナーカートリッジ印刷可能枚数
測定方法

ISO/IEC 19752:2017

X6931

ISO/IEC 19798:2017

X6932

ISO/IEC 19799:2007

印刷ページの光沢の均一性の測定方法

ISO/IEC 21117:2012

コピー機及び多機能機－仕様書に含めるべき情報及び関連試験方法

ISO/IEC 21118:2020

X 6911

ISO/IEC TR 21565 :2018

仕様書に記入すべき最小限の情報－データプロジェクタ
オフィス機器の閲覧環境ガイドライン
モノクロインクジェット方式のプリンタ及び複合機のインクカートリッジ印刷可能枚数測定方法ISO/IEC 22505:2019
ISO/IEC 22954
ISO/IEC TR 22981 :2020

カラープロファイルの自動配布
オフィス機器のオントロジー (語彙，コンポーネント，およびその関係) の開発に関するガイドライン

ISO/IEC 23385:2022

デジタル印刷デバイスの単一写真印刷時間の測定方法

ISO/IEC 24700:2005

X 6912

ISO/IEC 24711:2021

X 6937

再使用部品を含む事務機器の品質及び性能に関する供給者宣言のための指針
カラーインクジェット方式のプリンタ及び複合機のインクカートリッジ印刷可能枚数測定方法ISO/IEC 24712:2007

X 6938

事務機器消耗品の印刷可能枚数測定用カラーテストページセット

ISO/IEC 24734:2021

X 6940

デジタル印刷生産性の測定方法

ISO/IEC 24735:2021

X 6939

デジタルコピー生産性の測定方法

ISO/IEC 24790:2017
ISO/IEC 28360-1:2021
ISO/IEC 28360-2:2018

ハードコピー出力の画質属性測定－単色のテキスト及びグラフィック画像
X 6936

電子機器からの化学物質排出率の測定 Part1

ISO/IEC 29102:2015

電子機器からの化学物質排出率の測定 Part2
インクジェットプリンタ及びインクジェット構成部品をもつ多機能装置によるカラー印刷用インクカートリッジの写真イールドの求め方

ISO/IEC 29103:2011

カラー写真印刷用インクカートリッジの歩留まり測定のためのカラー写真試験
ページ

ISO/IEC 29112:2018

ISO/IEC 29142-2 :2013

白黒レーザープリンタの解像力測定方法およびテスト・チャート
カートリッジ特性 -1 部：一般 : 用語，マーク，表記 および カートリッジ特性
標準の構成要件
カートリッジ特性 -2 部：データ標示方法

ISO/IEC 29142-3 :2013

カートリッジ特性－第 3 部：環境

ISO/IEC 29183: 2021

1 枚片面原稿のデジタルコピー生産性の測定方法

ISO/IEC TR 29186 :2012

オフィスカラー機器におけるカラーガマットマッピングアルゴリズムのテスト方法

ISO/IEC 29142-1 :2021

74

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

表 2 JTC 1/SC 28 と Liaison 関係にある組織一覧 (2022 年 9 月時点)

Reference/Acronym
IEC/TC 100

LiaisonCommittees
to ISO/IEC
JTC 1/SC 28

ISO/TC 6

ISO/IEC
Category
IEC
ISO/IEC

Paper, board and pulps

ISO

Test methods and quality specifications for paper and board

ISO

ISO/TC 42

Photography

ISO

ISO/TC 130

Graphic technology

ISO

ISO/TC 6/SC 2

CIE

Document file formats, EDMS systems and authenticity of information

ISO

International Commission on Illumination

ISO

IEC/TC 100

Audio, video and multimedia systems and equipment

ISO/IEC JTC 1

Information technology

ISO/TC 42

IEC
ISO/IEC

Photography

ISO

ISO/IEC JTC 1/SC 27 Information security, cybersecurity and privacy protection

ISO/IEC

ISO/IEC JTC 1/SC 41 Internet of things and digital twin

ISO/IEC

ISO/TC 46/SC 10

Requirements for document storage and conditions for preservation

ISO

ISO/TC 130

Graphic technology

ISO

ISO/TC 171

Document management applications

ISO

ISO/TC 171/SC 1

Quality, preservation and integrity of information

ISO

ISO/TC 171/SC 2

Document file formats, EDMS systems and authenticity of information

ISO

International Commission on Illumination

A

CIE

Organizations
in liaison

Audio, video and multimedia systems and equipment

ISO/IEC JTC 1/SC 27 Information security, cybersecurity and privacy protection

ISO/TC 171/SC 2

LiaisonCommittees
from ISO/IEC
JTC 1/SC 28

Title

Ecma International

Ecma InternationalA

ICC - color/couleur

International Color Consortium

A

World Meteorological Organization

A

WMO

75

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

5-5 ISO/IEC JTC 1/SC 29 ―マルチメディア符号化―
渡邊 修
拓殖大学

5-5 ISO/IEC JTC 1/SC29: Multi-media Coding
Osamu WATANABE
Takushoku University
1.

3 つのタイムゾーンで循環させることにより全てのタイムゾ

はじめにーンで同じメリットを享受し，デメリットを負担するという

ISO/IEC JTC 1/SC 29 は Coding of Audio, Picture, Multimedia

調整を行うことで難局を乗り切ってきた．

and Hypermedia Information というタイトルのもとで，音声，

2021 年以降の 2 年間での大きなニュースは，深層学習を要

画像，マルチメディア・ハイパーメディア情報の符号化を研素技術とする JPEG AI，及び点群データ（ポイントクラウド）究対象とする標準化機関であり，最新の高性能符号化標準のを扱う JPEG Pleno Point Cloud Coding が正式のプロジェクト

作成や，様々な用途に応じた付加機能の導入により，幅広いとして承認されたことである．JPEG AI は深層学習をベース

アプリケーションに対応できる標準の策定を行っている．

に，単に画像データを圧縮するだけでなく，その中間表現を1991 年に SC 2 の画像符号化関連 WG が，SC 29 として独立した時点では，WG 9（JBIG），
WG 10（JPEG），
WG 11（MPEG），WG 12 (MHEG)の 4 つの Working Group で構成されていた．

(CV)タスクへの入力として利用可能にすることを目指して
おり，ISO/IEC 6048 として審議が進んでいる．JPEG Pleno

1993 年 11 月に WG 9，WG 10 が合併して WG 1 となり，2001

Point Cloud Coding は，正式名称が Learning-based Point Cloud

年に MHEG が活動を停止して，WG 1(JPEG)と WG 11(MPEG)

Coding となり，JPEG Pleno Part 6 (ISO/IEC 21794-6) として承の 2 つの WG から構成されていたが，2020 年 6 月の第 36

認され，点群データの圧縮だけでなく，JPEG AI と同様にそ回 SC29 総会にて，SC29 内の WG の再編が行われ，MPEG はの中間表現を CV への入力に利用することを目指して審議中

WG 2～WG 8 の 7 つに分割され，JPEG を含め 8 つの WG，4である．また，同じ JPEG Pleno の下でホログラフィ画像の符

つの AG(Advisory Group)という新体制へと移行した．本稿で号化技術が，数年間の検討期間を経て JPEG Pleno Part 5

は，2021 年以降の 2 年間の動向について紹介する．

2.

超解像やノイズ除去，物体認識等のコンピュータビジョン(ISO/IEC 21794-5: JPEG Pleno Holography) として正式にプロ

SC 29 レベルの活動

ジェクト承認された．ホログラフィは，光の干渉・回折を利SC 29 は 2022 年 12 月現在 P(Participating)-member 30 ヵ国，

用して，3 次元空間内の光の情報を記録・再生する技術であO(Observing)- member 16 ヵ国で構成され，1991 年の設立以来

る．その特性から良好な画質のホログラフィの記録には数万

幹事国を日本が継続して担当しており，コミッティーマネー

×数万ピクセルを要し，データ量も数～数十 GB 級となる．

ジャも幹事国である日本が担当している．その主な参加国はまた，記録されたホログラフィ信号は従来の自然画像とは全

日本，米国，英国，ドイツ，フランス，オランダ，スイス，

く異なる統計的性質を示すため，既存の符号化技術を直接利

イタリア，オーストラリア，ベルギー，ポルトガル，中国，

用できない．JPEG Pleno Holography はこのような技術的課題

韓国などである．2021 年度には，DIS/DAM 投票 44 件，を解決する標準として審議中で，現在 CD 投票段階にある．

FDIS/FDAM 投票 27 件の投票を行った．2021 年度現在，日本その他の活動として，JPEG-1（オリジナル JPEG），JPEG

からは延べ 23 名がプロジェクトエディタを引き受けている．

2000，JPEG XS といった既存標準規格のメンテナンスはもち

3.

ろんのこと，産業界の要請を受けて既存規格への新パートのWG 1 の活動

導入検討，Amendment 作成や New Edition 策定などの改訂作

3.1 概況

業が活発に行われている．

2019 年初頭より始まった新型コロナウイルスの流行の影

3.2 AI に向けた取り組み

響を受け，2019 年 1 月のシドニー会合より後，直近の 2022

ここでは，WG 1 内における深層学習 (AI) に向けた取り組

年 10 月会合まで全ての会議が Virtual 開催となっている．今みについて取り上げる．

後も予断を許さない状況ではあるものの，2023 年 1 月のシド

JPEG AI は，
2022 年 1 月会合で Final CfP（Call for Proposals）

ニー会合より対面での開催が予定されている．Virtual 開催でを発行し，その CfP に対して 6 ヵ国にまたがる 13 の機関か

はタイムゾーンの設定が大きな問題となる（例：ヨーロッパ

らなる 11 チームより提案があった．同年 4 月会合にて，提案のビジネスアワーは日本の夜からとなる）が，コアタイムを

76

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

方式に対して，JPEG 2000, JPEG XL, HEVC, VVC(4.2 参照)を記録メディアと考えることができ，その記録密度は数百アンカーとする客観・主観画質評価を行い，7 月会合におい

Pbytes/g にもなるとの報告がある 3)．一方で，DNA へのデーて個々の方式のプレゼンテーションが行われた．これらの評

タの書き出しや DNA からのデータの読み取りのコストが高価を踏まえて，10 月会合において，VMuC (Verification Model

いこと，人工 DNA であることによる倫理的な問題など，ク

under Consideration) が作成された．VMuC には CfP への提案

リアすべき課題が山積している．現在，JPEG DNA では，初方式に基づく複数の符号化ツールが含まれており，現在は各期の試みとして，JPEG-1 をベースに，圧縮画像を DNA の 4

符号化ツールの符号化性能，及び演算量の評価を行っている．

値システムを用いて記録するベンチマークコーデックの開発

10 月会合では，VMuC の全ての符号化ツールを用いる場合，に着手している．

対 VVC 比で 30～40%程度の符号量改善が確認されている 1)．
その一方で，CPU ベースの演算量の評価を見ると，実行時間

4.

MPEG SGs (WG2, 3, 4, 5, 6, 7, 8)の活動

4.1 概況

ベースの比較で同じく CPU ベースの VVC 実装と比較して 4倍程度の時間がかかっており，今後は演算量の削減，あるい

MPEG では当初，MPEG-1，MPEG-2，MPEG-4 という一連は GPU・NPU (Neural Processing Unit)へのオフロードによっての符号化シリーズを標準化し，続いて，画像検索を対象とす

どの程度実行時間が短縮できるのかが焦点となると予想される MPEG-7 の標準化，知的財産権の保護や，各種オブジェ

る．同様に JPEG Pleno Part6 (Learning-based Point Cloud

クトへのアクセスが可能なディジタルマルチメディアフレー

Coding)においても，10 月会合にて VMuC が作成され，符号ムワークを実現する MPEG-21 などの標準化を進めてきた．
化性能と演算量を主な評価項目として検討が進められている． その後，これらと並行して MPEG 規格の各種ツールを組合
現状，MPEG 側の標準である V-PCC，G-PCC (共に 4.5 参照)
せた MPEG 標準のアプリケーションフォーマット(AF)を規と比較して，ある客観画質評価指標では優位な結果が確認さ定する MPEG-A (マルチメディアアプリケーションフォーマれている 2)．

ット: 23000 シリーズ)，各種の MPEG 規格で共通して利用

また，既に標準化が完了している JPEG Pleno Lightfield

可能な MPEG 標準のシステムツールを規定する MPEG-B(JPEG Pleno Part 2: ISO/IEC 21794-2) についても，AI ベースの(MPEG システム技術:23001 シリーズ)，ビデオツールを規定

後継規格を策定するべく，まずはその実現可能性について調する MPEG-C (MPEG ビデオ技術:23002 シリーズ)，オーデ

査を行っている．

ィオツールを規定する MPEG-D (MPEG オーディオ技
術:23003 シリーズ)を規定して，これまでの MPEG 標準に共3.3 探索プロジェクト

通な改訂をこれらの規格に集約しようとした．
さらにその後，WG 1 には，正式に承認されたプロジェクトとは別に，将MPEG-E (MPEG マルチメディアミドルウェア: 23004 シリ

来の課題を探索する目的で，いくつかの探索プロジェクトがーズ)，MPEG-V (MPEG メディアコンテクストと制御: 23005

存在する．現在の探索プロジェクトは JPEG Fake Media，JPEGシリーズ)，MPEG-M (第 1 版 MPEG extensible middleware;

NFT，JPEG DNA の 3 つである．JPEG Fake Media は，ブロッ

第 2 版 Multimedia service platform technologies: 23006 シリ

クチェーン技術などを応用し，コンテンツの所有権や，出自ーズ)，MPEG-U (リッチメディアユーザインタフェース:（Provenance）に関するセキュリティ保護のフレームワーク

23007 シリーズ)，MPEG-H (High efficiency coding and mediaを規定する．正式なプロジェクト発足前ではあるが，2022 年

delivery in heterogeneous environments: 23008 シリーズ) ，

4 月に CfP を発行し，同年 10 月会合にて，6 つの機関から応MPEG-DASH (Dynamic adaptive streaming over HTTP: 23009

答があったことが明らかになった．今後は提案方式の評価をシリーズ)， MPEG-I (Coded Representation of Immersive Media:

行いつつ，標準化作業が正式プロジェクトとして開始される

23090 シリーズ)，MPEG-CICP (Coding-independent code points:

可能性が高いと考えている．JPEG NFT プロジェクトは，23091 シリーズ) ，MPEG-G (Coded Representation of Genomic

Non-Fungible Tokens（代替不可能トークン）技術に基づくデInformation: 23092 シリーズ) ，MPEG-IoMT (Internet of Mediaィジタルデータの健全な取引に資するフレームワークの実現

Things: 23093 シリーズ)，MPEG-5 (General video coding: 23094

可能性を探索するプロジェクトである．現在までにユースケ

シリーズ) を規定している．

ースと要求事項に関するドキュメントが公開されている．

SC29 の再編によって従来の MPEG(WG 11)は，WG 2～WG

JPEG DNA は，ディジタル画像の超長期保存（コールドス

8 の 7 つの WG に分割された．各 WG の役割を表 1 に示す．

トレージ）向けに，DNA を利用した記録方式の実用可能性のこれに伴い，上記の各プロジェクトも関連する WG による作探索のためのプロジェクトである．DNA の構成要素はアデニ業体制へと移行した．

ン(A)，グアニン(G)，シトシン(C)，チミン(T)の 4 種のたんぱ

4.2 ビデオ符号化 (WG4, 5)

く質からなる 2 重らせん構造の塩基配列である．これを 4 値
で情報記録するシステムとして利用することにより，DNA は，

MPEG-1，MPEG-2，AVC(ISO/IEC 14496-10)，HEVC(ISO/IEC

HDD や SSD などと比較して優れた記録密度と安定性をもつ

23008-2)と続いてきたビデオ符号化については HEVC をさ

77The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

らに上回る符号化性能を実現する符号化方式の検討が ITU-T

表 1 MPEG の WGs

SG16 WP3 と ISO/IEC JTC 1 SC 29/WG11 とが設立した，

WG #Joint Video Experts Team (JVET) により進められてきた．現在

WG 2

MPEG Technical requirements

は WG 5 が担当する．規格名称は VVC (Versatile Video Coding)

WG 3

MPEG Systems

で 2018 年 4 月より本格的に標準化が開始され，VVC

WG 4

MPEG Video coding

version 1 は 2020 年 7 月に FDIS を発行し，標準化作業は一WG 5MPEG Joint Video Coding Team(s) with ITU-T SG 16

旦完了となった．VVC version 1 で新規追加された機能は，シWG 6MPEG Audio coding

WG 7

MPEG 3D Graphics coding

WG 8

MPEG Genomic coding

ーケンスの途中で解像度の変更を可能とする Reference
Picture Resampling (RPR)，低遅延符号化向けにフレームの一部をリフレッシュ領域として位置をずらしながら符号化する

Title

4.3 システム (WG 3)

Gradual Decoder Refresh (GDR)，フレームを複数の独立した符WG 3 では主にファイルフォーマットに関する標準化が進号化単位 (Subpicture) に分割して符号化する Subpicture など

められている．既存の MPEG 標準に関するファイルフォーマがある．

ッ トのメ ンテナ ンスや ， MPEG Media Transport (MMT),VVC は 4K 動画像を使用した客観画質評価において，対Dynamic Adaptive Streaming over HTTP (DASH)などのトラン

HEVC で 40%の性能改善，主観画質による評価ではほぼ 2 倍

スポート，AR/VR 市場のためのシーン記述，ハプティクス（触の性能改善を果たしている．HEVC に対する演算量の目安と覚フィードバック）などに関する標準化が進められている．

して符号化(エンコード)時間は約 8.1 倍，復号(デコード)時

4.4 オーディオ符号化 (WG 6)

間は約 1.5 倍となっている．
HEVC はスマートフォンなどにも採用が進みつつあるほか，UHDTV(4K 画像以上かつ広色域

WG 6 では，従来のステレオ音声 (2D Audio，MPEG-1 Layerの超高精細テレビ)など次世代放送にも使用される見込みで

3 や AAC 等) だけでなく，より臨場感のある音場再生のためあり，VVC は UHD8K や 5G での応用が期待されている．

の 3D Audio に関する標準化が進められている．3D Audio に

また，Version 1 の拡張として VVC version 2 の標準化が 2022

ついては MPEG-H 3D Audio が ISO/IEC 23008-3 として 2015

年 1 月に完了した．VVC version 2 では 12-16 bit などの高ビッ

年に規格化された後，現在は MPEG-I 3D Audio: Immersive

ト深度のサポートや，アルファチャネル，デプス情報などのAudio (IA)の標準化が進められている．また，AR/VR 市場の補助拡張情報をサポートする．

高まりを受け，より自由度の高い（3DoF から 6DoF へ）3D
Audio を実現可能とする音響メタデータと音響レンダラの規WG 4 では，MPEG-I Visual Technology として，3DoF (Degree格化が進められており，現在 WD 段階にある．

of Freedom) +，6DoF，高密度光線空間 (Lenslet Video Coding:LVC) に関わる標準化作業を行っている．3DoF+，6DoF に関

4.5 その他 (WG 7, 8)

しては，多数のテクスチャとデプスから構成される多視点映

WG 7 では主に 3 次元の点群 (Point Cloud) あるいは Mesh

像に対して，視点削減や画素のプルーニング等のデータ削減

デ ー タ か ら な る 空 間 映 像 (Volumetric Video) の 符 号 化を行う前処理を施した後に符号化・伝送するフレームワーク(ISO/IEC 23090 シリーズ) について標準化を行っている．2D

において，前処理に伴う復号・合成に必要なメタデータの規

ビデオへの投影による空間映像伝送方式である Part 5: Visual格化を行っている．規格名は MPEG-I Part 12: Immersive Video(MIV)であり，現在 3DoF+に関する標準が FDIS 段階にある．
IS 発行は 2023 年 4 月を計画している．6DoF については現在

Volumetric Video-based Coding (V3C) and Video-based Point
Cloud Compression (V-PCC)，任意の点群映像に対する圧縮伝送 方 式 Part 9: Geometry-based Point Cloud Compression

WD 段階である．また，LVC については，技術的検討が進め(G-PCC)，V3C を拡張し視差付き全天周映像をサポートした

られており，同時に，これを新しいパートとするか，あるいPart 12: MPEG Immersive Video それぞれに関する標準化が完は既存のパートに含めるかについても合わせて検討中である．
また，MPEG-5 General Video Coding では，Part 1: Essential

了している．Mesh 方式に関する技術は Part 29: Video-based
Dynamic Mesh Coding，Part 30:Low-latency Low-complexity

Video Coding (EVC: HEVC を採用できないユーザ向けの代替

LiDAR Coding がそれぞれ審議中である．

規 格 ) ， Part 2:Low Complexity Enhancement Video Coding

WG 8 では遺伝子情報表現の高能率符号化のための標準化(LCEVC: 既存コーデックに対して空間スケーラビリティを(MPEG-G, ISO/IEC 23092) を行っている．遺伝子情報の保存，実現する拡張レイヤの標準)がそれぞれ規格化を完了してい伝送，セキュリティ保護について，MPEG がこれまで蓄積る．さらにビデオ映像や 3 次元空間のニューラル表現についしてきた符号化技術群とKnow-Howが活用できるとの見込みて技術調査を行う Implicit Neural Visual Representation: (INVR）
AHG が設立されたほか，Machine Vision（機械での認識）のから，標準化作業は遺伝子情報処理関係の ISO 内の TC 276(Biotechnology)および TC 215 (Health Informatics) と連携しつための映像符号化の規格化について検討する Video Coding

つ進められている．

for Machines: (VCM) AHG が設立され基礎検討を行っている．

78

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

5.

むすび

渡邊 修
1999 年 東京都立大学工学部卒業．2004 年
同大学大学院電気工学専攻博士課程修了．
博士（工学）．同年 拓殖大学工学部助手．
現在 同教授．2010 年 2 月より情報規格調査会 WG1 小委員会（現 JPEG 小委員会）委
員．
2020 年 7 月より同主査．
ISO/IEC 15444-1(JPEG 2000 Part 1) 4th Edition, ISO/IEC
15444-2 (JPEG 2000 Part 2 Extensions) 3rd
Edition, , ISO/IEC 15444-4 (JPEG 2000 Part 4,
Conformance Testing) 4th Edition, ISO/IEC
15444-5 (JPEG 2000 Part 5, Reference
Software) 3rd Edition, ISO/IEC 15444-15(JPEG 2000 Part 15, High-Throughput JPEG
2000), ISO/IEC 19566-9 (JPEG Systems Part9) co editor．2018 年 9 月 Vrije Universiteit
Brussels（ベルギー） 客員研究員（〜2019
年 9 月）．2019 年情報規格調査会 国際規格
開発賞，2020 年 同会 標準化貢献賞受賞．

JPEG，MPEG 双方において，AI に向けた取り組みがプロ
ジェクトとして承認される状況となった．これは研究レベルで示されてきた画像符号化の領域における AI の有用性が，実用レベルに迫っていることを示唆するものである．今後，
SC 29 における様々な標準化プロジェクトにおいて，AI の採用が進んでいくものと予想される．本来，技術の標準化は，その技術の互換性・相互運用性を担保する代わりに，ある時点での技術仕様の凍結を意味する．AI，すなわち「学習」の真価は，想定外の入力に対してもある程度妥当な出力を与える柔軟性にあるが，そのためにはモデルを更新しなければな
らず，技術の凍結である標準化とは決して相性が良いとは言えない．AI ベースの画像符号化技術の標準化では，何をどこまで標準化するのかという問いに，従来のアプローチとは別の視野から答えていく必要がある．加えて，AI に基づくシス
テムは，計算複雑性が高く，大量の電力を消費する傾向が強
いため，既存の画像符号化技術と同様の分野への普及には，
これらの問題を解決する必要がある．
計算複雑性の解決には，
アルゴリズムの改良はもちろんのこと，GPU や NPU を活用したヘテロジーニアスコンピューティングも有効な選択肢の一つであると考えられる．
高速なネットワークや大容量のストレージが低コストで利用できるようになった現在では，流通するデジタルコンテ
ンツの量が爆発的に増大しただけではなく，単なる 2 次元画
像にとどまらない形式や，
空間オーディオ，ハプティクス等，
コンテンツの質も大幅に変化している．これらのマルチメディアコンテンツの符号化には，従来の符号化性能に関する評
価軸に加えて，
マルチメディア分野の持続的な発展のために，電力あたりの符号化性能を考慮すべき時期にさしかかっている．特に，AI ベースの標準化プロジェクトがこれらの課題をどう解決していくのかが興味深い．

参考文献
1)

ISO/IEC JTC 1/SC 29/WG 1, “97th Meeting Image Coding
and Quality Subgroup Report,” WG1N100305 (2022).

2)

ISO/IEC JTC 1/SC 29/WG 1, “Verification Model Description
for JPEG Pleno Learning-based Point Cloud Coding v1.0,”
WG1N100367 (2022).

3)

Y. Erlich and D. Zielinski, “DNA Fountain enables a robustand efficient storage architecture,“ Science, 03, Mar. 2017,Vol.355, Issue 6238, pp.950– 954 (2017).

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The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

5-6

ISO/TC42/WG18, 20, 23, 26—ディジタル写真分野—
永田 徹
ISO/TC 42 議長

5-6 ISO/TC42/WG18, 20, 23, 25, 26 : Digital Photography
Toru NAGATA
ISO/TC 42/WG18 Expert, Convenor Support Team member

1.

の進行が特に大きく影響を受けた．発行済みとなったプロ
ジェクト数が減少したのもこの影響である．

はじめにISO /TC42 - Photography は 1947 年の ISO 発足と同時に作られた写真技術を対象とする技術委員会である．傘下の作業部会 (Working Group: WG) は，銀塩写真関連に始まりディジタル写真関連に至るまで複数存在する．
ディジタル写真分野では，WG18 がカメラを含むディジ
タル写真に関する規格を，Joint Working Group (JWG) 20,
JWG23 が画像用の色に関する規格を，更に JWG26 が美術品などのディジタルアーカイブに関する規格をそれぞれ取り扱う．
WG18 は単独でディジタル写真全般を審議し，JWG20 は
IEC/TC100 と，JWG23 は ISO/TC130 と，JWG26 は ISO/
TC46/SC11, ISO/TC171 とそれぞれ共同で審議を行う．
本稿では，これらの WG で審議されている規格の中から主要な規格について最近 2 年間の進捗概要をレビューし，規格化動向を紹介する．

2.

WG および TC の会合も大きく影響を受け，WG 会合では2020 年 2 月の東京会合以後，2020 年 6 月，9 月，2021 年 2月，6 月，10 月，2022 年 2 月の会合がオンラインのみによる会合となった．2022 年 6 月に行われたドイツ(ケルン)会
合より対面主体の会合にもどっている．
この間に新規及び改訂の審議開始投票により以下のプロ
ジェクトが ISO に登録されている．
ISO 12233 解像度測定方法 (改訂)
ISO 15739 ノイズ測定方法 (改訂)
ISO 22028-3 RIMM RGB (改訂)
ISO 22028-4 eciRGB (改訂)
ISO TS 22028-5 スチル画像用 HDR カラー符号化
さらに，新規案件投票以前の段階として基礎的な技術検討・審議を行っているプロジェクトが 5 件進行中である

2.1 ディジタル写真関連 （WG18）

進捗概要

2.1.1 ISO 12231-1 用語 (改訂)
ディジタルフォト分野で用いられる用語定義を集めた規格である．歴史的に WG18, JWG20, JWG23 等で開発された標準類の Terms and Definition 項の内容を集める形で文書化
さ れ て き た ． ISO ウ ェ ブ サ イ ト 上 に Online Browsing
Platform (OBP) が構築され、標準類の Terms and Definitionの内容がデータベース化された．本改訂はそれを受けて、OBP 非記載の用語をまとめる形で簡略化することを目的に行われた．2020 年 12 月 9 日改訂規格発行．

ISO の規格制定は，NP (New work item Proposal) → WD
(Working Draft) → CD (Committee Draft) → DIS (Draft
International Standard) → FDIS (Final Draft International
Standard) → IS (International Standard) → SR(Systematic
Review：初回は 3 年後，以後は 5 年毎に確認・廃止・改訂の選択）のプロセスを経る．また，国際標準 (IS) 以外に，標準規格ではない技術仕様書 (TS, Technical Specification)，
および，技術報告書 (TR, Technical Report) があり，短縮された審議プロセスが用いられる．
前回報告において主たる進捗として報告した案件の多くがその後の 2 年間に発行された．それらを以下に列記す
る．
ISO 12231-1 用語 (改訂)
ISO TR 12231-2 補助用語
ISO TR 17321-5 高彩度色票
スマートフォン搭載カメラを中心として拡大する撮影方法をカバーする新規提案と，発行済の現行測定標準の改訂
提案は以後も継続しており，現在進行中の技術審議の中心を占めている．2020 年に発生した Covid-19 のパンデミック
により，実験を要する多くの測定法関連規格プロジェクト

2.1.2 ISO TR12231-2 補助用語
ISO12231-1 改訂により，旧 ISO12231 記載の用語が大きくデータベース依存で除去された．読者の便宜を図る目的
でそれら除去された用語のリストを補助用語集の TR として開発された．2022 年 5 月 24 日改訂規格発行．
2.1.3 ISO 12233 解像度測定方法
2017 年発行の Edition 3 以後の技術的進展を標準に反映するための改訂プロジェクトである．特に Spatial Frequency
Response 測定方法の改良を中心に技術審議が進められてきた．2022 年 8 月 2 日に改訂承認投票が可決している．

80

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

2.1.4 ISO 15739 ノイズ測定方法 (改訂)
ディジタルカメラのノイズ特性の測定方法規格である．
2013 年版以後の技術の進展，特に大規模な実験によって確認された，目視ノイズを表す実験式の改良を主眼に行われてきた．Covid 環境下順調に文書開発が進み，2022 年 9 月
1 日から 11 月 24 日の間で DIS 投票中である．

CD コメント収集が完了し DIS 準備中である．
2.2.5 TS 22028-5 静止画 HDR 画像用カラーエンコーディ
ング
現在，4K および 8K TV 画像伝送規格としてカラーエン
コーディングが ITU Recommendation として規格化されている．これを静止画像を目的として最適化したカラーエンコーディング定義が提案されている．2021 年 1 月 13 日に NP
投票が可決後，技術審議がほぼまとまり DTS 投票に向けてのドラフト作成中である．

2.1.5
ISO 18844-2 点光源による有害光測定方法
Preliminary Work Item (PWI)段階．カメラの画角内外にある点光源による有害光の測定方法である．画面中心から画角外にかけて，角度的な位置に対する発生状況を測定するものである．

3.

2.1.6
ISO TS 20490 AF 繰り返し精度
PWI 段階．AF を繰り返し行ったときにどの程度合焦す
る距離がばらつくかを撮影画像の先鋭度により測定する規格である．本規格ではさらに遅れ時間のばらつきを人間の場面転換時の反応時間に対照する形で測定することを企図している．

ISO/TC42 幹事国はその発足以来米国 (ANSI) であるが，2013 年に議長が米国から日本に移動した．TC 総会を 4 度経たのち，2021 年一杯をもって 9 年の任期が終了した．
2022 年からの議長職は英国（BSI）に移行した．
旧体制による委員会運営では，ディジタルフォトの包含分野であるスマートフォンや車載用カメラなど他の画像利用分野への拡大を行ったが，新体制においてもこれは継続している．
TC42 のディジタルフォト分野へ日本の貢献は，Covid 環
境下においても参加メンバーのサポートを継続して得ており，日本からの提案にとどまらず，他メンバー国からの提案の実現に対しても大きく寄与している状況である．

2.1.7 ISO 20954-2 手ぶれ補正測定方法（非光学式も含む）
PWI 段階．手ぶれ補正機能は現在，光学式に加え電子式
および電子式と光学式のハイブリッド方式が広く用いられている．本規格はそれらに対応したものである．現在テスト用の手ブレ波形として pitch-yaw-roll の 3 軸を用いる方式を検討中．Covid 影響を強く受けたプロジェクトの一つで進捗は停滞中である．

永田

徹

1980 年 東京大学精密機械工学科卒業．同
年 キヤノン株式会社入社．以来防振レン
ズ機構技術開発，Advanced Photo System
規格開発，入力系画像処理技術開発などに従事．2017 年 キヤノン株式会社退職．
フリーランス．2013 年から 2021 年まで
ISO/TC 42 議長．

2.1.8 ISO 8527 Depth metrology
PWI 段階．スマートフォンに始まり車載カメラなど種々の分野で撮影視野内の距離情報取得技術の開発，実装が行われている．本提案はその種の技術における「距離画像」の精度測定を目的としている．本件も Covid の影響により停滞中である．

2.2

おわりに

カラー関係 (JWG 20, 23)

2.2.1
ISO TS 17321-4 可変光源
2016 年 6 月 2 日発行の TS の改訂．多チャンネルの LEDの様な発光光源を用いて所与のスペクトルもしくは色度で発光する光源の最適化と制御方法に関する TS である．現
在は TS 発行以後の技術進展に基づく改訂である．2020 年
7 月 28 日に改訂プロジェクト開始投票が可決したもの．
2022 年 8 月 19 日に DTS 投票が可決し，現在発行用文書のプルーフチェック中である．
2.2.2
TR 17321-5 高彩度色票
反射型色票では達成不可能な高彩度の色票を自発光素子で実現した例を報告した TR．2020 年 8 月 20 日に DTR 投票が可決し，2021 年 1 月 14 日に発行された．
2.2.3. 22028-3 RIMM RGB (改訂)
被写体空間の広色域をカバーする RGB 符号．TS として発行されていた文書を，文化財記録分野に普及させることを目的に IS として改訂するもの．2022 年 8 月 1 日に DIS 投票が可決している．
2.2.4. 22028-3 eciRGB (改訂)
欧州において印刷に用いる RGB 符号である．TS として発行されていた文書であったが、使用エリアの国際的な広がりを受けて IS として改訂するもの．2022 年 8 月 11 日に81

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

5‒7 IEC TC 100― オーディオ・ビデオ・マルチメディアのシステムおよび機器 ―寺崎 智
パナソニックオペレーショナルエクセレンス(株)5‒7 IEC TC 100: Audio, Video and Multimedia Systems and Equipment
Satoshi TERASAKI
Panasonic Operational Excellence Co., Ltd.

1．IEC TC 100 の概要

TA6: 記憶媒体，記憶データ構造，記憶システムおよび記憶機器

IEC TC 100 は，マルチメディア関連技術の標準化を担当

TA15: 無線電力伝送

する技術委員会として 1995 年 10 月に設立され，2004 年 1

TA16: AAL（Active Assisted Living:），ウェアラブルおよび利月からは日本が幹事国を務めている．

用者インタフェース

1.1 TC 100 の担当範囲

TA17: 自動車用のマルチメディアシステムおよびマルチメ
ディア機器

IEC TC 100 が標準化を行う担当範囲は，オーディオ・ビデ

TA18: マルチメディアホームシステムおよびエンドユーザ

オ・マルチメディアに関するシステムおよび機器である．主ネットワーク等のマルチメディア応用

な規格内容としては，性能規定，民生用機器および業務用機

TA19: マルチメディア機器システムの環境とエネルギー側器の測定法，それらの機器のシステム応用，ならびにその応面用のほかシステムまたは他機器との相互運用性などがある．

TA20: アナログとデジタルのオーディオ

1.2 TC 100 の構成

2. 最近の主なトピック

TC 100 では，新規分野の技術を多く扱うことを考慮し，設TC 100 の担当範囲であるマルチメディア機器は，デジタル

立当初から他の技術委員会（TC: Technical Committee）におけ技術およびインターネットの浸透により機器やシステムの形る分科会（SC: Sub Committee）ではなく，設立と廃止の手続態が大きく変わってきている．このような変化を受けて，TCきを通常の SC より簡素化した関連プロジェクトの集合から100 ではマルチメディアに対する新たな取組みを行ってきた．

なる Technical Area（TA）による運営を行っている．これまで

マルチメディア関連機器およびその提示方法の拡張の観点か

TA 運営の柔軟性を活かして何度か再編を行っており，2020
年には，電子出版技術および電子書籍技術を扱う TA 10 を，
昨今の状況を踏まえて TA 1 に併合した．現在 TA は以下の構

らは，ウェラブル機器や AR/VR 技術への対応，また，ビジネスやサービスの観点からは，ネットワークを利用した CPS（Cyber Physical System）への対応が必要とされている．これ成となっている．

らに対するこれまでの TC100 の取組みは文献 1), 2), 3)で報告し

TA1: オーディオ，ビデオおよびデータに関するサービスおているが，ここでは TC 100 における最近の活動として，ウ

よびコンテンツのための端末ェアラブル，Haptics （触覚），VR/MR について紹介する．

TA 2: カラー測定およびカラー管理

2.1 ウェアラブルセンサ信号コンテナフォーマット

TA4: デジタルシステムのインタフェースおよびプロトコル
TA5: テレビ信号，音声信号および対話的サービスのためのウェアラブルセンサは，現在多様な用途で開発されている

ケーブルネットワーク

が，異なる種類のセンサ同士はもとより，同じ種類のセンサ

82

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

であってもセンサメーカ毎に各種パラメータや信号の出力形

2.3 AR/VR

式が異なっている．そこで，相互接続の実現，及び，データ(1) リモートワーク／サポート＆コントロールシステムの共有・連携を可能とするために，ウェアラブルセンサ信号

TA 18 国内員会で，AR/VR を用いたリモートワークシステのコンテナフォーマットの標準化を目指し検討を行っている． ムについての TR の作成提案があり，昨年 12 月に TC 100/TA
本提案は，IEC の SyC AAL（System Committee Active
18 の傘下に Preliminary Work Item を設置し，現在 TC 100/TA 18
Assisted Living），TC 124（Wearable electronic devices and国内委員会において TR の草案を検討している．

technologies）及び TC 100 の 3 委員会からなる合同諮問グル

TR の概要：ープ（Joint Advisory Group） での検討をベースに TC 100 かLocal network 環境の end-user network 内で，VR/MR 技術ら提案された．2022 年 1 月に TC 100/TA 18 にプロジェクトを応用した民生・工場等における遠隔作業・操縦システ

IEC 63430 が設立された．IEC 63430 が目指す規格化の適用範ムについて，システム構成や性能に影響する要因を分析

囲及び規格概要は以下のとおりである．

し，TC 100 における標準化可能領域について提案する．

適用範囲：(2) AR/VR,

スマートフォン，ホームゲートウェイなどのエッジコン

2022 年 5 月，韓国より XR の用語および AR デバイスに関ピューティング機器やクラウドシステム．

する新規規格化活動に関する提案，及び，メタバースに関す

規定対象：る検討の場の設立提案があった．
2022 年秋の TC 100 総会で，

 ウェアラブルセンサデータのコンテナフォーマット

進め方の合意を得ることを目指して，これらの提案の具体 センサデータのパラメータおよび構文を定義するセ化・詳細化検討しているところである．

ンサフォーマットリポジトリ

3. おわりに エッジコンピューティングデバイスとセンサ形式リ
ポジトリの間の通信プロトコルとシステム要件．

TC 100 の活動も従来の音声・画像を対象としたものから，

現在，委員会草案の作成を目指して議論中である．なお，

大きく変わってきている．今回は TC 100 の最近の活動の中

本規格は医療福祉分野においても利用可能なことから，関係

から，ウェアラブル，Haptics（触覚），VR/MR 関連の活動にする団体等に対して引き続き周知していく予定である．

ついて紹介した．

2.2 Haptics

参考文献

2021 年の年報特集号で，Study Session 14 の活動として紹介

1)

したマルチメディアシステムにおける触覚の概念モデルにつ小町祐史，”5-7 IEC TC 100 ―オーディオ・ビデオ・マルチメデ
ィアのシステムおよび機器－”，画像電子学会誌，Vo46. No.1,

いての Technical Report（TR）が，IEC TR 63344 として 2021

PP.78-81 (2017).

年 12 月に発行された．現在この TR を基に技術仕様（TS:2)

Technical Specification）開発の検討が進んでいる．検討中の由雄淳一, ”5-7 IEC TC 100 ―オーディオ・ビデオ・マルチメデ
ィアのシステムおよび機器－”，画像電子学会誌，Vol.48, No.1,

TS の概要は次の通り．

PP.76-78 (2019).

適用範囲：

3)

家電製品，コンピュータインタフェース，自動車，アミ

寺崎智, ”5-7 IEC TC 100 ―オーディオ・ビデオ・マルチメデ
ィアのシステムおよび機器－”，画像電子学会誌，Vol.50, No.1,

ューズメント，通信などで利用されているマルチメディ

PP.80-82 (2021).

アシステムにおける Haptics 機能.
規格化対象：

寺崎 智

Haptics 機能の種類を分類するための記述子をいろいろ

1982 年 京都工芸繊維大学工芸学部電な視点から定義する．
これにより Haptics 機能の互換性，

子工学科卒業．現在 パナソニックオ

相互関連性，性能，評価，計測方法などの検討ができる

ペレーショナルエクセレンス(株)にようにする．

勤務．携帯端末向けのマルチメディア

現在，TC 100/TA 18 に PWI 100-43 を設置し，TS 提案に向機能研究開発ならびに海外向け携帯

けて議論を行っている．

電話の商品開発，等に従事．2017 年 1

なお，Study Session (SS)は TC 100 の内部に閉じた活動であ月から TC 100 の標準化活動に参加，っため，新たな分野についてのエキスパート参加に課題があ2017 年 11 月 TC 100 国際副幹事，
2020った．そこで 2021 年からは新規の SS の設立は行わず，さら

年 1 月 TC 100 国際幹事．

なる検討が必要なテーマについては，IEC の規定に沿った
PWI (Preliminary Work Item)を設立し，詳細検討を行うように
している．

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The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

5-8

ISO TC130 －印刷技術－

佐藤利文 (ISO/TC130 国内審議委員会委員長)
東京工芸大学5-8

ISO TC130 : Graphic technology

Toshifumi SATOH (Chairperson of the Japanese Committee for ISO/TC130)
Tokyo Polytechnic University

1．はじめに多用されている PDF/X-4 に対し改定 PDF2.0 で追加される黒点補正，
ページ単位のアウトプットインテントなどを追加したものである．

TC130 は，活動の主となる P メンバー（Participating Members）21

PDF/VT-3 はバリアブル印刷に対応する可変データを取り扱う．VT-3ヵ国（Australia，Austria，Belgium，Brazil，Canada，China，France，の仕様では，可変部分の仕様は VT-2 と同じであるが，改定 PDF2.0 がGermany，India，Indonesia，Israel，Italy，Japan，Republic of Korea，

サポートするページ単位のアウトプットインテントに対応する．しかNetherlands，Romania，Spain，Sweden，Switzerland，United Kingdom，

しながら 2022 年になって PDF2.0 に要修正箇所が見つかり，その中でUnited States）に加え，O メンバー（Observing Members）24 ヵ国で構もプリントメタデータに関する部分は PDF/X-6 と PDF/VT-3 にも影響成されている．
幹事国は中国で，議長は2021 年1 月よりChina Academy

することが判明した．今後 TC 171 で行われる PDF2.0 の修正と並行しof Printing Technology（中国印刷科学技術研究院）の Pengfei Zhao 氏がて WG2 でも PDF/X-6 と VT-3 の修正検討が進められることになる．

担当している．

印刷物の仕上がり品質要求を定めるフォーマット ISO

TC130 は 8 つの Working Group (WG)から構成され，それぞれの WG

20616-2:2020 PQX (Print Quality Exchange) が USA の印刷標準化団体

は WG1：用語，WG2：製版データ交換，WG3：工程制御と関連計測，

Idealliance の主導のもと，標準として発行された．これは測色データ，

WG4：印刷メディアと材料，WG5：機械の安全，WG10：セキュリテ

見当精度，バーコード精度など印刷物の仕上がり品質要求を格納する

ィ印刷，WG11：環境影響，WG12：ポストプレスを担当している．

フォーマットである．要求される品質要求項目を数値，数式で表現し，WG13：印刷適合性評価は現在休眠中である．他の TC 等と協働して許容値も設定し，更にその組み合わせで印刷物の品位をランク付けすいるものは，ICC (International Color Consortium)と連携する JWG7，

るものである．従来 主観的であいまいであった品質要求を客観的にJTC1/SC28 (事務機), TC42 (写真)と画質規定を開発する JWG14 他が活表現することが可能となる．目的は大手ブランドとその提携印刷会社

動している．2022 年 11 月 30 日現在，115 の規格が発行され，20 項目

間で印刷物発注の際のコミュニケーションを円滑にすることにある．

が審議中である．これまで毎年春に WG meeting，秋に WG meeting とIdealliance はPRX に関して認証制度を既に設け普及活動を開始していPlenary meeting が開催されていたが，COVID-19 の影響で 2020 年春のる．今後の普及に期待したい．

WG meeting 以降オンライン会議となっている．日本国内は，2012 年

ISO 12642-3 :2021 プロセス印刷の特性評価用入力データ パート

から NPO 法人日本印刷産業技術標準化推進協議会のもとで，

3：ニアニュートラルスケールを含む拡張データセット が発行された．

ISO/TC130国内審議委員会及びその傘下の各対応WGを中心に活動しこれはカラーマネージメントや色検証でなじみの深い 1,617 色のカラている．本稿では，ディジタルワークフロー関連の WG2，WG3 およーバッチの改定である．現行 ISO 12642-2:2006 で重複している 29 パ

び JWG14 の活動状況を概説する．

ッチを削除するかわりに，米国のニュートラルグレーを担保するキャ

2．WG2 製版データ交換

リブレーション方法 G7 Grayscale で使用されるグレーパッチ 29 個を加えた．2020～2022 年の 2 年間で 15 件の Systematic Review が行われ

WG2 の活動範囲は，「グラフィックアーツや印刷物制作で使用さた．これは発行済みの標準に対して，継続，見直し，廃止を定期的にれるデジタルデータの交換のための標準を開発する」と定義している．

審議するものである．そのうち 11 件は継続となり，以下の 4 件が見データ様式が主なターゲットとなるため，規格開発の範囲も PDF/X

直しとなった．このうち 3 件は見直しが完了して発行済みで 1 件は現シリーズの仕様から測色用カラーバッチの定義までと比較的広いも

在 DIS 検討中である．いずれも軽微な修正や参照文章の修正などが主のとなる．

であり，影響度の高い技術的な変更は含まれていない．

2020 年に PDF2.0 が改定され ISO 32000-2: PDF 2.0 として TC 171より発行された．それに伴い印刷業界用 PDF 標準の ISO 15930 シリー

ISO 28178:2022 XML, ASCII テキストによる色データ交換

ズも改定，発行された．具体的には ISO 15930-9 :2020 PDF/X-6 と ISO

ISO 19445:2022 校正用 XMP メタデータ

16612-3:2020 PDF/VT-3 である．PDF/X-6 は現在印刷業界で標準として

ISO 12640-3:2022 CIELAB 標準データ(CIELAB/SCID)

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The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

DIS 12641-1 (Ed2) スキャナキャリブレーションターゲット

デジタル印刷機の印刷品質評価法へのニーズの高まりに対応する

ICC(International Color Consortium)と共同で検討を進めている

ため，技術仕様書として，ISO/TS 15311 Print quality requirements for

JWG7 の活動についても以下にまとめる．ICC ではカラーマネージメ

printed matter における基本的な評価項目と結果標記方法を規定する

ントの基本仕様 ICC.1 の改定が 2020 年に行われた．詳しくいえばPart 1 Measurement methods and reporting schema に新たな評価項目を盛Specification ICC.1:2010 (Profile version 4.3.0.0)が Specification ICC.1:2022

り込むための改定を実施した．日本のコメントはすべて反映され，(Profile version 4.4.0.0) に更新された．
主な変更点は，誤記の修正，「dict」

2020 年 12 月に TS として発行されている．また，デジタル化への対タグと「CICP」タグの追加，セキュリティ強化，PCS の定義の明確化

応に加えて，7 色印刷を想定したマルチカラー印刷のプロセス標準化– XYZ のマイナスを許容 などである．JWG7 では新たに規格の全文を図るISO/PWI 21328 Guidelines for multicolour printing の検討が開始さ書は発行せず，上記 ICC.1:2010 と呼応する ISO 15076-1:2010 Image

れ，度重なる Title 及び Scope 変更による議論が続いていたが，2022

technology colour management — Architecture, profile format and data

年 8 月に TS として発行された．

structure — Part 1: Based on ICC.1:2010 にアメンドメントを発行する

その他の動向として，マルチスペクトル測定とその評価方法についことで対応する予定である．その理由は ISO 15076-1:2010 は他の多くて，新たに ISO/CD 24585-1，及び 24585-2（Multispectral imagingの標準でも参照されており，仮に ISO 15076-1:2020 版を発行すると，

measurement and colorimetric computation for graphic arts and industrial

ISO 15076-1:2010 が ISO サイトから入手できなくなること，あるいはapplication；Part 1: Parameters and measurement, Part 2: Requirements for

参照先の標準文書の参考文献変更作業を避けるためである．

decorative surfaces）の検討を開始している．この規格は加飾表面空間

ICC.V1 を実装する際の不具合でアンドロイド端末がクラッシュす

分解測定と解釈でき，分光測色をベースとし 2 次元での測定と評価のる事例が見つかり，ICC.V1 のかかえるリスクの調査が外部団体へ委ために独自のインデックスを定義している．Part 1 では全体のフレー託で行われた．その結果次のような提言がなされた．ICC.V1 に関係

ムワーク，Part 2 ではユースケースとして，ラミネートとフロア（床）するものはすでに対応済みである．

材印刷市場における画像検査の測定と評価方法という構成になって・正誤表と修正を主仕様に統合する

いる．現在，Part 1，Part 2 とも第 2 回 CD 投票が実施され，Part 1 には・ICC タグ／タイプレジストリへの規範的参照を追加

4 ヵ国，Part 2 には 3 ヵ国からコメントが提出されている．

・タグとファイルキャビティの重複を避けるためのテキストを追加

4．JWG14 印刷品質測定方法

・ICC.2 プロファイルの埋め込みに関するテクニカルノートをメイ

JWG14 は，ISO/TC42（写真），及び ISO/IEC JTC 1/SC28（オフィスンの ICC に追加
新規提案としては「色計測データから分光反射率を推定する手機器）とのジョイント WG であり，印刷画質の測定法標準である順」の検討が進められており，いくつかの推定手段の評価が引き続き

ISO/TS 18621シリーズ：Image quality evaluation methods for printed matter

行われている．

の開発を行っている．このシリーズは 10 番台が「色，階調再現と表面特性」に関する属性，20 番台が「均一性」に関する属性，30 番台

3．WG3 工程制御と関連計測が「細部表現能力」に関する属性として各パートを割り振ることにし

WG3 は，印刷工程制御と関連計測に関する規格を担当しており，ている．

WG会議には，21ヵ国から約50名が参加して規格開発を行っている．

これまで Part 11: Colour gamut analysis，Part 21: Measurement of 1D

現在，改定作業をしているISO 12647シリーズの主要規格であるPart

distortions of macroscopic uniformity utilizing scanning spectrophotometers，

2 : Offset lithographic processes（オフセット印刷）について，既存のドpart 31: Evaluation of the perceived resolution of printing systems with theットゲインで行う管理方法に加え，米国提案のグレーの色調で行う管Contrast– Resolution chart が発行されている．また現在 Part 22:

理方法を入れるべく検討している．両管理方法の整合性検討及び課題

Evaluation of colour graininess が検討中である．

解決を行うべく，各国エキスパートが参加する Ad-hoc group にて候補

Part 11 は印刷色再現域の広さの評価方法で，色再現域の計算方法と文書を作成している．なお，日本も Ad-hoc group に参加している．現

それを比較評価する指標を規定している．2020 年に初版が発行され，

在，第 2 回 CD 投票が実施され，6 ヵ国からコメントが提出されてい2022 年に誤記等の編集上の不備が修正された第 2 版が発行されている．色再現域の計算では色再現域最外殻色の CIELAB 空間における座

る．
その他，ISO 12647 シリーズの新規規格として，Part 9 : Metal

標（外殻点）を準備し，それらを組み合わせた三角形で構成される外

decoration printing process（金属印刷）の検討が実施され，日本国内の殻面を表すポリゴンで色再現域を表現する．色再現域の広さは，この代表的な条件を反映させるべく，国内で実施した検証テストの印刷物

ポリゴンで表される色再現域の CIELAB 空間内の体積で表される．色

提示及びその検証テストに基づく全ての規定値を提案した結果，日本再現域を比較評価する指標がいくつか規定されている．
Part 21 は印刷の一次元方向の均一性の評価方法で，紙搬送方向およから提案した内容及び規定値が追加され，2021 年 8 月に IS として発

びこれと垂直方向に発生する色彩値の変動を指標とするものである．

行された．

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The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

2020 年に初版が発行されている．所定グレー均一パターン印刷を出力

佐藤 利文

し，6mm 間隔 31×26 の格子点で測色する．この測色値を行方向，列1989 年 明治大学大学院工学研究科機械工学専攻
博士後期課程 単位取得退学．同年 松下電器産業（株）（現 パナソニック（株））入社．同社 中央研究所，ディスプレイデバイス開発センターを経て，1998 年 東京工芸大学に着任．助教授を経て教授．現在 同大学理事・工学部長．博士（工学）．
ISO/TC130 国内審議委員会委員長，日本画像学会
会長・フェロー，日本印刷学会 理事・標準化委員会委員長，照明学会 光源・照明システム分科会幹事．

方向それぞれに平均値をとる．前記の行毎，列毎の平均色彩値の隣接
行間，隣接列間の色差を求め，その平均値を所定の関数でスケーリン
グする．完全に均一であればスコア値が 100 となる．誤記等の編集上の不備などを日本から指摘し，現在，第 2 版発行に向けた改定作業が進んでいる．
Part 31 は印刷物の解像性の評価方法で，印刷された自然画のシャー
プネスにも相関する評価指標である．2020 年に初版が発行されている．
この方法は米国ロチェスター工科大学で開発されたContrast-Resolution チャートを用いて評価する．このチャートは空間周
波数とコントラストを変更した同心円を 2 次元に配置したもので，これを印刷して，いくつ再現できているか目視で評価する．この評価法を基に独 Fogra がスキャナーを使って定量的に評価する L-score 評価法を開発し，
日本の提案で更に改良を加えたものがこの Part 31 に採用されている．評価の概要は，Contrast-Resolution チャートの印刷物を600ppi でスキャンし，チャートの各同心円像でスキャン画像とオリジナル画像の相関を求め，それら相関値からスコアを算出する．初版の，不明瞭な記述の見直しや，相関値算出時に発生しうるエラーの改善など，初版の課題を日本から指摘し，現在，第 2 版発行に向けた改定作業が進んでいる．
Part 22 は現在開発中のカラー印刷物の粒状性の評価方法である．
2021 年 9 月に NP 登録され，現在，発行に向けて開発が進んでいる．
この評価方法は，ISO/IEC 24970 が，黒単色 1 パッチの粒状性の評価を行うのに対し，複数パッチでかつカラー画像の粒状性を指標化できることが特徴である．独 Fogra から提案された評価方法に対して，日本で技術検証を行い，より主観との相関の高い評価方法となるよう改善を行っている．

5．むすび
ISO/TC130 印刷技術 の標準化動向について，国内審議委員会委員の協力を得てまとめさせていただいた．動向把握の参考としていた
だければ幸いである．関係各位に感謝の意を表する．

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The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

5-9 IEC SyC Smart Cities
平川秀治（正会員）
日本規格協会 / 東京電機大学

5-9 IEC SyC Smart Cities
Shuji HIRAKAWA (Member)
Japanese Standards Association / Tokyo Denki University

1．Systems Committee(SyC)とは・副議長: 中国，インド，日本（下地達哉）
・幹事国: IEC Secretariat

以前の年報で紹介したように，IEC ではそれぞれの特定分

・P メンバー数: 18（日本 NC 含む，前回報告時より 1 減），O

野 の 国 際 規 格 を 作 成 し て い る 複 数 の 専 門 委 員 会 (TC :メンバー数: 15（前回より 2 増）

Technical Committee)，分科委員会(SC : Subcommittee) に跨がる標準化活動が重要であるとして「システムアプローチ」を・リエゾン: TC 1, 23, 62 (+SC 62A), 105, 111; SyC AAL, COMM,

検討，その成果を 2013 年 6 月の技術管理評議会(SMB :LVDC, Smart Energy; JTC 1, JTC 1/SC 25, 27, 32, 40, 41, 42;

Standardization Management Board) が「システム委員会(SyC :ISO/TC 147, 204, 207, 224, 268 (+SC 1, 2), 292, 323; Liaison A:

Systems Committee) 活動に関する業務指針」としてまとめ，

INCOSE; ITU-D/SG 2; ITU-T SG 17, 20.（大幅増）
・日本国内委員会: (一財)日本規格協会

現在，ISO/IEC 専門業務指針第一部 IEC 補則指針 Annex SO(2022 年 5 月に Annex SP から名称変更された)に収録されてい

SyC SmC 総会は，前回報告以降，COVID-19 の影響で総てる．

遠隔会議となった．2020 年 7 月会合が第 7 回総会の予定であSyC が他の TC/SC/PC と異なる点が二つある．一つ目は特ったが急遽 AG/WG 会合のみとなった．その影響で以後の別の例外を除いて国際標準 (IS : International Standard) を作

SyC 総会は回数記述が無くなった．

成しない．
その代替として SRD (Systems Reference Deliverable)

・2021 年 2 月遠隔会議 3 日間で合計 10 時間 15 分を作成することである．SRD は技術仕様書 (TS : Technical・2022 年 2 月遠隔会議 2 日間で合計 6 時間 30 分

Specification)と同じプロセスで開発され，IS の最終承認段階

今後の予定は，下記の通りである．

である FDIS (Final Draft International Standard) 投票は不要で・2022 年 2 月会合で次回開催を 2022 年 7 月としたが，そのある．本文の内容により shall を含む規範文書 (normative

後数回延期され，現時点では 2023 年 1 月中旬以降に遠隔

document) となり得る．また，内容により shall を含まない技会議として開催する予定．

術報告書 (TR : Technical Report) でも良いが，手続きは P メ・2023 年春以降に, 2019 年 12 月 Guadalajara 会合以来，2 年

ンバーの 2/3 以上の賛成が必要な DTS 投票が必要となる．

半ぶりの対面会議を計画中．

二つ目は，通常の委員会では IEC メンバーに割り当てられ

3．下位組織の活動状況

る幹事国 (Secretariat) が，
SyC では IEC Secretariat（以前の IEC

SyC SmC の下部組織として，現在 ISO/TC 268 と共同で規中央事務局から名称変更された）となることである．
なお，最新の ISO/IEC 専門業務指針第一部第 18 版と IEC

格開発を行う JWG 14 を含む 4 つの WG, TC 1 他との JPT 3 を補則指針の合本バージョンは含む 2 つの PT, ISO/IEC JTC 1 との JAHG 5 を含む 5 つの ahG,

https://storage-iecwebsite-prd-iec-ch.s3.eu-west-1.amazonaws.com/

議長諮問グループ(CAG)が活動している．

2022-06/isoiecdir1%7Bed18.0%7Den_0.pdf?VersionId=zR27vML

3.1 PT 63152-2（プロジェクトリーダは日本）

5BhbsUPp2AfQi7aB_L58WrmLi

日本提案のPT 63152 はCity service continuity against disasters

から入手できる．

- The role of the electrical supply のタイトルで 2020 年 7 月に初

2．SyC Smart Cities の現状版を発行した．その続編として同じく日本提案で City Service

IEC SyC Smart Cities (SyC SmC) は IEC で三番目に設立さContinuity – Implementation Guideline and City Service Cases をれた SyC である．以下に前回の年報以降の活動を紹介する．

2020 年 9 月に新 SRD 開発を提案，2021 年 1 月に承認されプ
ロジェクトを開始した．その後順調に作業が進み 2022 年 3まず，現在の SyC SmC の構成を下記に示す．

月に普通の規格文書では CDV に相当する DTS の回覧を開始
・議長: 英国（2018 年 10 月に交替，前回と同じ）

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The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

・IEC SRD 63302-1 ED1: Intelligent operations center for Smart
Cities - Part 1: High Level Analysis

し, 2022 年 9 月に反対無しで正式承認された．SRD では FDISが不要のため，現在，IEC Secretariat で IEC SRD 63152-2 出版

・IEC SRD 63302-2 ED1: Part 2: Use Case Analysisの準備作業が進行中である．

・IEC SRD 63320-1 ED1: Smart urban planning for Smart Cities
Part 1: high level analysis

3.2 WG 1: Terminology （中国とインドが共同コンビナ）

・IEC SRD 63320-2 ED1: Part 2: Use case analysis

共同コンビナの１名が英国からインドに交替した．

・IEC SRD 63326 ED1: Systems Reference Deliverable (SRD) City Needs Analysis Framework

WG 1 は 1 件の発行済み規格がある．2021 年 3 月に発行さ・ IEC SRD 63347-1 ED1: Management of Public Health
Emergencies in Smart Cities - Part1: High Level Analysis

れた，IEC SRD 63235:2021 Smart city system - Methodology forconcepts building である．

・IEC SRD 63347-2 ED1: Part 2: Use Case Analysis

開発中のプロジェクトとして TC 1（Terminology）に送った
IEC 60050-831 ED1: International Electrotechnical Vocabulary

プロジェクト承認後に幾つかを分割したことからプロジ(IEV) – Part 831: Smart city systems と，SyC SmC WG 1 直下のェクト数が多い．また，総て中国からの提案である．米国かPNW TS SYCSMARTCITIES-259 ED1 Systems Reference

らの共同コンビナが退任，後任コンビナの応募がないこともDeliverable (SRD) Smart city system Ontology -- Part 1: Gap

あり，WG 2 はひとつの NC からの提案プロジェクトに偏っ

Analysis の二つがある．

た活動となっている．

一つ目のプロジェクトは SyC SmC/WG 1 で CD まで進め，
その規格文書案を TC 1 に送付，2022 年 4 月に 1/2496/CDV として回覧し投票は 2022 年 7 月に締め切られた．2022 年 2 月

3.4 WG 3 Reference Architecture (中国，スイスが共同コンビナ)WG 3 には 2022 年 7 月発行の IEC SRD 63233-1:2022 ED1:に TC 1 幹事国のロシアが幹事国業務を停止したため IEC

Smart city standards inventory and mapping - Part 1: Methodology

Secretariat が代行している．その影響か，現時点で CDV 投票と 2022 年 8 月発行の IEC SRD 63188:2022 ED1: Smart Cities

結果は公表されていない.

Reference Architecture Methodology (SCRAM)の2 件の発行済み

二つ目は新プロジェクトとして 2022 年 9 月に投票締め切

規格がある．

りで承認され登録されたが，現時点で正式結果は出されてい前回紹介した様に IEC SRD 63188: SCRAM を発行したのでない．このプロジェクトに関連して，SyC SC WG 1，ISO/IEC

IEC 63205 ED1: Smart Cities Reference Architecture (SCRA)の審JTC 1/WG 11/AHG 16 (Terminology - Ontology in Smart City

議を開始できる．
このプロジェクトは 2018 年 6 月に承認されSystem)，IEC Academy 共催で 2 日間の Webinar: Standards

た．すでに 4 年以上経過し，これから CD 回覧の段階である．

Collaboration on Ontologies for Smart Cities and Smart City

規格開発期間は最長 5 年の条件を満たすことは不可能と見ら

Systems が 2022 年 9 月に開催された．日本からの 2 名を含む

れる．2022 年初めから ISO/TC 268 (Sustainable cities and14 名がプレゼンし，パネル討論が行われた．

communities)で IEC SyC SmC の SCRA と同一のプロジェクト

その他，TC 1 主導の JPT 3: IEV part on terminology relating toが承認されたので IEC と ISO の双方で投票を行う「モード 5」

systems, smart and digital が WG 1 に関連する．
Systems と Digitalの JWG 14 を立ち上げた．ISO 側は承認直後のプロジェクトに関連する’Smart’の定義を議論している．2021 年 6 月に初回なので IEC 側の最長 5 年の制約条件がリセットされた．

会合，その後熱心に議論を進めているがまだ結論に達してい

その他 WG 3 には下記の 2 つのプロジェクトが動いている．

ない．

・IEC SRD 63233-2 ED1: Systems Reference Deliverable (SRD) Smart City Standards Inventory and Mapping - Part 2: Standards
Inventory

3.3 WG 2 Market Relationship (中国がコンビナ)
米国の共同コンビナが退任した．WG 2 関連の発行済み文・IEC SRD 63233-4 ED1: Systems Reference Deliverable (SRD) Smart City Standards Inventory and Mapping - Part 4: Guidanceon standards for public health emergencies

書はまだ無い．
現時点では下記に示す 11 のプロジェクトが動いている．
WG 2 では，総ての作業項目名の先頭に Use Case Collection

4．活動の特徴and Analysis として SRD の目的を明確化している．

IEC の SyC は，複数の TC/SC を跨がる標準化活動をまとめ・IEC SRD 63273-1 ED1: Systems Reference Deliverable (SRD) Use Case Collection and Analysis: City Information Modelling Part 1: High Level Analysis

ることで，Smart Cities に関連した標準化の方向を定め，関連・IEC SRD 63273-2 ED1: Part 2: Use Case Analysis

い．この 2 年間で SyC SmC はリエゾン関係を拡充できた．

・IEC SRD 63301-1 ED1: Water Systems in Smart Cities - Part 1:
High Level Analysis

JWG 14 では SCRA 規格を ISO/TC 268 とその SC 1 と共同開する TC/SC が必要な規格を作成するのが SyC として望まし発する仕組みで，SyC 活動として本来の姿である．また，Smart

・IEC SRD 63301-2 ED1: Part 2: Use Case Analysis

Cities 関連用語 Ontology をテーマに ISO/IEC JTC 1/WG 11 と88

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

WG 3 の SCRA については，ISO/TC 268, SC 1 との JWG が

Webinar を共同開催した．Smart Cities Digital Twins では
JTC 1/SC 41 との結びつきが強い．COVID-19 の影響もあり地

発足し，本格的な規格開発活動が開始した．

域医療に関連して IEC/TC 62 (Medical equipment, software, and

WG 2 は一つの NC からの提案プロジェクトのみとなって

systems)と SC 62A (Common aspects of medical equipment,

おり，
米国共同コンビナの空席を埋めることができていない．

software, and systems)と新たにリエゾン活動を開始した．

偏った標準化活動になることを避ける必要があるが，日本のリソースも限られている点が懸念される．

相変わらず中国からの寄与が活発である．副議長，コンビ
ナ 3 名，エキスパート延べ 114 名（前回は 81 名），対して日
本からは副議長，プロジェクトリーダ，エキスパート延べ 46

平川秀治

（正会員）
1973 年 横浜国立大学電気工学科卒業．1975
年同大大学院工学研究科電気工学専攻修了．1978 年 東京大学大学院工学系研究科電気工学専攻博士課程修了, 1978 年 4 月東京芝浦電気(株)（現(株)東芝）入社，2016 年 12月同社退社, 2017 年 7 月から 2021 年 6 月まで(一財)日本規格協会理事, 2021 年 7 月同協会技術顧問に就任, 現在に至る．1997 年 9月から 2015 年 10 月まで ITU-R WP6M 等の副議長，2004 年より 2016 年まで IEC/TC 100
国際幹事, 2011 年より 2016 年まで IEC/SMB
日本代表委員, 2017 年 6 月から IEC/TC 124
国際議長, 1998 年 8 月 IEEE Information
Theory Society Golden Jubilee Paper Award(Shannon 理論 50 周年記念特別賞)，2017 年 9
月電子情報通信学会マイルストーン受賞(符号化変調方式の基礎を考案), 2007 年 10 月工業標準化事業表彰経済大臣表彰受賞, 2014年 11 月 IEC Lord Kelvin 賞受賞, 2018 年 10月工業標準化事業表彰総理大臣表彰受賞,
工学博士．IEEE Life Fellow, IEEE Broadcast
Technology Society Administrative Committee
Member, 同 Transactions Associate Editor, 映
像情報メディア学会エグゼクティブ会員，
本学会前総務理事．

名（前回は 30 名）である．インドは副議長，コンビナ，エキ
スパートで 27 名に減少．
前回は SyC SmC 総会がインド･バラ
ナシで開催された影響か延べ 51 名であった．韓国は延べ 38名，
議長国である英国は延べ 33 名のエキスパートが登録されている．
国内の状況を見ると，
日本提案で SyC SmC 国際標準第一号となった IEC 63152 と，その次の IEC SRD 63152-2 のプロジ
ェクトが無事終了した．日本としての新しいプロジェクト提案が待たれる．国内での Smart Cities 関連活動が活発化したこともあり，国内委員会，運営委員会の参加者が増加した．

5．まとめ
日本から提案の PT 63152 シリーズの二つのプロジェクトが終了し，現在，次のプロジェクトを準備中で日本提案の標
準化活動を継続する方向で検討中である．
WG 1 では Smart Cities 関連用語の Ontology について議論が始まった．Webinar 開催などで幅広い分野からの情報がもたらされた．TC 1/JPT 3 に参加し，Smart の定義についての議論
している．

89

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

5-10 IEC SyC AAL ―自立生活支援―
杉浦 博明
三菱電機株式会社

5-10 IEC SyC AAL: Active Assisted Living
Hiroaki SUGIURA
Mitsubishi Electric Corporation

1．はじめに

2．IEC SyC AAL の構成

世界における医療・ヘルスケア IoT 市場は今後益々拡大す

IEC では 2015 年 3 月に SyC AAL を設立し，AAL のユー

ることが予想されている．特に， IoT の急速な普及でセンサ

スケース，システムアーキテクチャモデル，システムやサー端末が無線ノード化し，ネットワークへの接続が可能になっビスのセキュリティ，利用者のプライバシー，各国法制度のたことで，医療現場といった特殊な状況に限らず，健康支援

調査・対策などについて検討が行われている．図 1 に SyC

や高齢者介護等を対象に普段の生活に密着した身近な製品，

AAL の組織構成を示す．WG1（User Focus）は，日本がコンサービス，システムが数多く開発され，社会実装され始めてビナー（WG 議長）を務めながら AAL のユースケースの提いることも注目される．医療・ヘルスケア IoT の応用分野と案と各国からの収集を行っている．日本からも積極的にユーして，高齢者及び障害を持つ人などに対して ICT を使って生スケースの提案が行われ，採用されている．WG2 は AAL リ

活自立支援を行う Active Assisted Living（AAL）が注目され，ファレンスアーキテクチャ，WG3 は適合性評価，WG4 は規それに関する国際標準化も活発に進められている．

制関連事項について検討している．WG5 は Connected Home

本稿では，高齢社会対応の国際標準化として，活発に議論

環境における AAL 関連の製品，システム，サービスを垂直が進められている国際電気標準会議（IEC）Systems Committee

的に検討している．WG7 は 2019 年 6 月の会合において新AAL（SyC AAL）の最新の標準化活動について紹介する 1)．

しく設立された WG で，これまで日本が主導して WG5 で行本標準化の年報での報告は今回が 3 回目であり，前回の報ってきた Connected Home における AAL 機器の機能安全に

1)

告 をもとに主にその差分をアップデートする．

関する標準の開発を行っている．同じく 2019 年に設立された Joint Advisory Group（JAG）は WG1 におけるユースケー
ス開発の成果を具体的に実現するために，関連する TechnicalIEC SyC.AAL
議⻑: ドイツ, 副議⻑: 米国・中国

Committee（TC）との連携を行う枠組みで，コンビナーはドイツが務めている．WG1 が開発した AAL ユースケース規格

Advisory Group(AG)1:書（IEC63134）にはウェアラブル機器を活用したユースケー
Working Group(WG)1: User Focus

スが多数取り上げられている．これらのユースケースを具体的な AAL システム・サービスとして実現するには，SyC AAL

WG2: Architecture and Interoperability

だけでは難しく，関連する TC124（Wearable electronic devices
WG3: General Specifications Quality and Conformity Assessment

and technologies），TC100（Audio Video and multimedia systems

共同コンビナー: 米国(2名)and equipment）との連携により，必要な国際標準を体系的に
WG4: Regulatory Affairs

確立していくことを目指している．

WG5: AAL in the Connected Home Environment

3．SyC AAL における規格開発

Maintenance Team（MT）6: Terminology

表 1 に現在開発中の規格並びに発行済みの規格を WG 毎にまとめたものを示す．2015 年に SyC AAL が設立されて以WG7: Cooperative Multiple Systems in Connected Home来，用語の IS 以外で初めての規格書として，ユースケースのEnvironments-Functional Safety of Electrical/electronic Safetyrelated Systems-AAL AsectsAdvisory Group(AG)1:

Technical Specification（TS）が WG1 により開発され発行された．この TS には 2.で記載の通り，これまで収集された約 40

Joint Advisory Group(JAG)8: Communicaton with TC 100 andの AAL ユースケースの中で代表的な 11 のユースケースにおTC124ける詳細な紹介と 40 のユースケースに関する分析が記載されている．リファレンスアーキテクチャ及びアーキテクチャ

図 1 IEC Syc AAL の組織構成モデルの International Standard（IS）は WG2 により開発され90

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

表 1 発行済・開発中規格
発行済・開発中規格

WG

ステージ

IEC TS 63134 AAL use cases

2020年発行

IEC TS 63134 Amendment 1-AAL use cases

RR

IEC SRD 63416 ED1 Ethical considerations of Artificial Intelligence (AI) when applied in the Active Assisted Living (AAL) context

PCC

IEC 63240-1 AAL reference architecture and architecture model – Part 1: Reference architecture

2020年発行

IEC 63240-2 Part 2: Architecture Model

2020年発行IEC SRD 63219 AAL Management System Requirements for AAL Service Providers

2022年発行

WG1

WG2

WG3 IEC SRD 63408 ED1Safety Aspects – Guideline for Adult AAL Care Recipients in standards and other specifications
IEC SRD 63473 ED1
Active assisted living (AAL) use case standards inventory and mapping

CD

WD

IEC SRD 63234-1:2020 ED1 Economic evaluation of active assisted living services

2020年発行IEC SRD 63314 AAL requirements for education and training of persons working in the field of AAL

CD

WG4
WG5 IEC SRD 63271 Design Considerations for AAL users in Connected Home EnvironmentWD

IEC SRD 63426 ED1 Reference standards portfolio (RSP) for active assisted living (AAL) in a connected home environment (CHE)CD

IEC 63168 Cooperative multiple systems in connected home environments - AAL functional safety requirements of electronic safety-related systems -WG7

Part 1: General requirements for design and development

CDV

Part 2: Concept phase of product design

CDV

Part 3: Product development

CDV

Part 4: Production, operation, modification

CDV

IEC SRD 63420 ED1 Cooperative Multiple Systems in Connected Home Environments – AAL SOTIF of E/E Systems

WD

発行された．その他 WG3，WG4，WG5 で開発中の規格
Systems Reference Deliverable (SRD)は SyC のみで開発される文書で，SyC ドメインでの特定の標準の使用と適用に関する杉浦 博明

ガイダンスドキュメントである．SyC では主として SRD の1982 年三菱電機(株)入社，2013 年 4 月同デザイン研究所所長, 2017 年 4月同開発本部役
員技監, 2021 年 4 月より同開発本部主席技監．博士(工学)．(公財)レーザー技術総合研
究所レーザー核融合技術振興会会長(2020年 7 月～2022 年 7 月)，経済産業省日本産業標準調査会標準第二部会スマート・システ
ム標準専門委員会委員， IEC TC100/TA2
Technical Area Manager，(一財)日本規格協会
IEC/SyC Smart Cities 国内委員会委員長，
IEEE Fellow，(一社)映像情報メディア学会フ
ェロー会員, (一社)レーザー学会理事，(公社)日本インダストリアルデザイン協会正会員，金沢工業大学客員教授(デザイン思考)，
東京工業大学 MOT 非常勤講師(知財標準化)．主な受賞：市村産業賞貢献賞(2005)，IEC
1906 Award(2005), 全 国 発 明 表 彰 発 明 賞(2006), 京 都 府 発 明 功 労 者 表 彰 最 優 秀 賞(2007)，文部科学大臣表彰科学技術賞(2008)，
IEC 活動推進会議長賞(2008)，レーザー学会
業績賞(進歩賞)(2011)，工業標準化事業表彰
経済産業大臣表彰(2014)， IEC Thomas A.
Edison Award(2018)．主な著書: ファインイ
メージングとディジタル写真((株)コロナ社,
2001)，カラー画像処理とデバイス(東京電機
大学出版, 2004)，眼・色・光より優れた色再現を求めて((社)日本印刷技術協会, 2007)，カ
ラーマネジメント技術 拡張色空間とカラーアピアランス(東京電機大学出版局, 2008),
変革への処方箋(デザインエッグ社, 2021)

開発を行い，特別な条件の場合を除き，IS は関連する TC/SCと連携することにより TC/SC が中心となって開発を担う．
WG7 では 2.に記載の Connected Home における AAL 機器の機能安全に関する規格 として Part1 から Part4 までの 4 つのIS および「意図した機能の安全性(SOTIF: Safety of the intended
functionality)」に関する SRD を日本主導で開発している．さらに 協調安全に関する規格についても日本から提案準備中である．その提案に先立ち協調安全に関するいくつかのユー
スケースを WG1 に提案する計画である．

4．まとめ
本稿では，IEC SyC AAL の最新の活動状況について報告した．WG1 と WG7 は日本がコンビナーを務め，議論を主導しているが，WG2 から WG5 においても規格書の作成に対する適切なコメントと情報提供を通じて積極的な貢献を行っている．AAL は我が国にとっての重要分野であり，今後も引き続き積極的な対応が重要となる．最後に前回記事 1) からの多くの流用を快諾いただいた田中宏和氏に謝意を表する．

参考文献
1)

，画像電子学会誌
田中宏和：“ IEC SyC. AAL―自立生活支援―”
Vol.50, No.1, pp.89–90 (2021).

91

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

6．装置動向
6 – 1 デジタルカメラ
小野 文孝（名誉会員）
東京工芸大学6.

Trends of Equipment
6-1

Digital Camera

Fumitaka ONO (Honorable Member)Tokyo Polytechnic University

1．市場動向め，2020 年の落ち込みが大きく，888 万台，4,801 億円にとどまった．台数では前年の 6 割を切り，金額では前年の約 7 割

デジタルカメラのこれまでの市場動向を見ると総出荷金
額では 2008 年に 2 兆 1,640 億円を達成しピークを記録した．
総出荷台数では 2011 年に記録した 1 億 2000 万台がピークでに低下した．コロナの影響がさらに如実に読み取れるのが，
表 2 の 2020 年の月別の出荷台数である．2020 年の新学期やゴールデンウイークという本来大きな需要がある時期の売りある．その後若干市場が持ち直す年もあったが長期的に減少上げがコロナによる行動規制のため大きく低下している．こ傾向にあることは変わらず，
前回の年報で報告した 2019 年のれについては前回の報告でも速報値として示されている．

市場は 1,520 万台，5,870 億円であり，ピーク時と比べて台数

翌 2021 年の市場規模は 836 万台，4,889 億円であった．
2020

では約 1/8 に減少している．金額ではピーク時の 1/4 強であ

年より台数としてはさらに減少したものの，金額ではやや持り，その分，高価格帯の商品にシフトしていることがわかる
1), 2)．
今回の報告記事はコロナ禍の時代を対象としているため，その影響にも触れつつ報告を行う．

ち直したことがわかる．また，2022 年の月別出荷台数の速報
値を表 2 に示した．この年の前半は行動制限こそ伴わなかったもの新型コロナの第 7 波の影響があったと思われ，後半に2．最新動向とトピックス

市場が持ち直すことを期待したい．
コロナの影響でいえば 2020 年 2 月 27 日から 3 月 1 日にか

表 1 に 2009 年から 2021 年までの総出荷台数，総出荷金額

けて，パシフィコ横浜で開催を予定していたアジア最大級のの推移を示す．2020 年の初頭からコロナの影響が出始めたた

カメラ展示会である「CP+」の開催中止が 2 月 14 日に発表に

表 1 デジタルカメラの市場規模

表 2 最近の月別出荷台数（台）

年

総出荷台数

前年比

総出荷金額

前年比

2009

105,863,632

88.4%

1,620,798,550

74.9%

2010

121,463,234

114.7%

1,643,253,101

101.4%

2011

115,524,250

95.1%

1,452,242,466

88.4%

2012

98,139,157

85.0%

1,468,114,660

101.1%

2013

62,839,653

64.0%

1,168,491,545

79.6%

2014

43,434,408

69.1%

964,515,711

82.5%

2015

35,395,457

81.5%

885,446,105

91.8%

2016

24,189,870

68.3%

710,274,993

80.2%

2017

24,978,486

103.3%

792,817,491

111.6%

2018

19,423,371

77.8%

729,144,425

92.0%

2019

15,216,957

78.3%

587,143,002

80.5%

2020

8,886,292

58.4%

420,137,706

71.6%

2021

8,361,521

94.1%

488,933,327

116.4%

(台)

(千円)

92

2022 年

前年比

2021 年

前年比

2020 年

前年比

1月

579,737

91.0%

636,86379.1%

804,64680.4%

2月

494,07173.4%

673,56499.2%

679,04372.6%

3月

549,49066.2%

830,006

138.9%

597,51347.8%

4月

544,05472.0%

756,155

137.1%

551,377

36.3%

5月

637,305

89.6%

711,362

192.4%

369,730

27.4%

6月

684,136101.1%

676,803132.3%

511,51740.8%

7月

725,944

110.1%

659,427100.4%

656,604

56.3%

8月

654,74695.7%

683,93352.6%

9月

704,70269.7%

1,011,049

67.8%

10 月

638,85356.3%

1,134,888

77.2%

11 月

732,53670.4%

1,040,371

72.8%

12 月

686,504

81.2%

845,62180.8%

合計8,361,521

94.1%

8,886,292

58.4%

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

なった．その後各種のイベントの中止が相次いだことから，
いわばコロナ対応の先鞭をつけた格好となった．なお，翌年

表 3 カテゴリー別の出荷台数（台）の CP+2021 は 2021 年 2/26 から 3/1 まで初めてオンライン開催され，その翌年の CP+2022 も 2022 年 2/22 から 2/27 までオ

2021

2020

2019

レンズ一体

3,013,250

3,578,643

6,755,467

また，2020 年には老舗のカメラ雑誌が相次いで休刊となっ

同占有率

36.0%

40.3%

44.4%

た．まず，4 月 22 日に，モーターマガジン社が 2020 年 5 月

一眼レフ

2,241,772

2,374,569

4,504,987

ンラインのみの開催を行っている．

号（4 月 20 日発売）をもってカメラ写真専門誌「カメラマン」

同占有率

26.8%

26.7%

29.6%

の休刊を発表した．モーターマガジン社は，その後「Web カ

ミラーレス

3,106,499

2,933,080

3,956,503

メラマン」にてカメラ・写真の情報を発信している．続いて，

同占有率

37.2%

33.0%

26.0%

2020 年 6 月 1 日に，朝日新聞出版が 2020 年 7 月号（6 月 20

全体8,361,521

8,886,292

15,216,957

日発売）をもって月刊誌「アサヒカメラ」を休刊すると発表
した．
「アサヒカメラ」は日本で最も歴史のある総合カメラ誌

ーがなく小型化が可能であること，ミラーを跳ね上げる音がであり，多くのカメラ愛好家に衝撃を与えた．今後のカメラ・

せずシャッター音が静かであることなどの利点がある．

写真に関する情報は朝日新聞出版のニュースサイト「AERA

勿論，コンパクトカメラもスマートフォンより高い画質にdot.」内で配信し，増刊やムックについては引き続き刊行すよる差別化を目指して生き残りを図っている．その技術要素る予定とのことである．

を以下で紹介する．まずはセンサの大型化である．一般的な

翌 2021 年にはカメラ専門の月刊誌「日本カメラ」も創刊

ス マ ー ト フ ォ ン で は 1/3 型 （ 4.8×3.6mm ） や 1/2.3 型

から 73 年の歴史にピリオドを打ち，2021 年 4 月 20 日発売の（6.2×4.7mm）のセンサを使用しており，一眼レフカメラに

5 月号をもって休刊を決めた．発行元の日本カメラ社（東京・

搭載されているイメージセンサは 35mm（36×24mm）のフル

人形町）
も同月 30 日付で解散することをアナウンスしている． サイズが多い．そこでコンパクトカメラも，35mm や，その半分近いサイズの APS-C（23.4×16.7mm）などを搭載し，一これらのカメラ雑誌の休刊の背景として，カメラ雑誌に限らずオンライン出版に向けての大きな流れがあること，カメラ

眼レフにひけをとらない画質を目指しているものも多い．一分野の不況によりカメラ関連の広告が減少していること，コ方のスマホも画質をあげることを課題としておりセンサのサロナによる行動制限でカメラ専門家や読者からの寄稿・投稿

イズはそのままでも「コンピュテーショナルフォトグラフィ

写真が減少していることがあげられる．

ー」技術を駆使して画質向上を実現している機種もある．

また，2020 年 6 月 24 日に，オリンパス（株）が，カメラ・センサの大型化以外では光学ズームの倍率を売りにして双眼鏡・IC レコーダーなどのコンシューマー向け製品を手がいる機種もある．各社とも 50～60 倍程度は用意しており，広ける映像事業の譲渡を発表した 3)．譲渡先は投資ファンドの角 24mm から 3,000mm 相当の超望遠光学 125 倍ズームを誇る

日本産業パートナーズ（JIP）で，映像事業を新会社として分機種もある．

社化した後，同年 9 月 30 日に，JIP とオリンパスの映像事業

また，Wi-Fi に接続可能なコンパクトデジタルカメラも増の譲渡に関する正式な契約を締結し，2021 年 1 月 1 日付で映えており，撮った写真をすぐに共有したり，スマホとの連携

像新会社の株式の 95%を JIP が設立した特別目的会社であるを重視するユーザに焦点を当てている．
さらに，360 度映像カメラも増えている．これにはレンズ

OJ ホールディングス株式会社に譲渡すると発表している．

の枚数（撮影可能範囲）によって全天球カメラと半天球カメ

3．技術動向ラとがある．旅行時などに風景・同行者の表情・周囲の様子

カメラ市場が近年大幅に減少してきた大きな理由はスマなどを 1 回のショットでおさめることができるほか，Web 会

ートフォンの台頭といえる．すなわち，手軽で高画質なスマ

議での全参加者の表示，不動産業，結婚式会場，旅行業など

ホカメラが広く普及し，デジタルカメラのニーズを奪っていでのビジネス用途にも活用されている．
最近はビデオカメラ（動画）とデジタルカメラ（静止画）

ると言える．
一般的にデジタルカメラは，コンパクトカメラとレンズ交の区別がなくなりつつある．動画の撮影では特に手振れ補正

換式カメラに大きく分けられ，レンズ交換式はさらに，一眼が重要である．手振れ補正は機構的にセンサやレンズを移動

レフとミラーレスカメラに分けられる．表 3 に 2019 年以降させて補正する「光学式」と画像処理によって補正する「電のカメラの出荷台数をそれぞれのカテゴリーに分けたものを子式」があり，前者は更に「レンズ内手振れ補正」と「ボデ示す．スマートフォンは特に，初心者向けのコンパクトカメ

ィ内手振れ補正」に分類される．詳細は前回の年報記事 1)を

ラの市場を奪っていることもこの表からわかる．またレンズ

参照いただきたい．

交換式の中でもミラーレスの割合が増加しており 2020 年か以上で述べた以外にも，カメラとして基本となるオートフ

らは一眼レフの出荷台数を上回っている．ミラーレスはミラ

ォーカス（AF）や連写機能，顔認識技術，及び，それらを使93The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

参考文献

いやすくする表示デバイスや無線通信機能などカメラを構成する多様な技術はそれぞれ着実に進化しており，利便性の向1)

上とともに，新たな機能や使い方が登場している．

高田将人: “年報 6-1 デジタルカメラ” 画像電子学会誌
Vol. 50, No.1, pp. 91–93 (2021).

3．むすび
スマートフォンのカメラ性能の向上による代替に加え新型コロナウイルスの影響で市場規模の縮小が深刻なデジタル

2)

CIPA 統計，http://www.cipa.jp/stats/dc_j.html

3)

東洋経済オンライン https://toyokeizai.net/articles/-/364518
小野 文孝（名誉会員）
1971 年 東京大学 工学部電子工学科 卒業．
1973 年 同大学院 修士課程 修了．同年 三菱電機（株）入社．画像符号化・処理の研究に従事．2000 年 東京工芸大学 教授．2014 年 同名誉教授．1982 年イリノイ大客員研究員．工博．電子通信学会学術奨励賞，本学会研究奨
励賞，同技術賞，同業績賞，同最優秀論文賞，
情報規格調査会標準化功績賞，同貢献賞，文部科学大臣賞科学技術功労者表彰，経済産業大臣表彰工業標準化事業功労者などを受賞．
ISO/IEC JTC 1/ SC29/ WG1/JBIG ラポータ．
IEEE Fellow，電子情報通信学会フェロー．本学会フェロー・元会長・元編集長・元企画委
員長．現在，東京大学 客員研究員 等．

カメラであるが，その一方でこれまで培ってきた技術を武器として新たな機能や使い方も見られるようになってきた．
静止画だけでなく動画性能も向上していることから,今後
ビデオカメラやスマートフォンとの境界がより不明確になっていくと思われるが，引き続きスマホに対する物理的なサイズ，大型撮像センサの搭載可能性などの優位性を活かした製品が登場してくるものと考えられる．
また，カメラ単体のハードだけではなく，カメラを含めた新しいサービスの検証によって市場規模拡大につながる鍵がみつかる可能性もあると考えられる．逆境の中での新たな飛躍に期待したい．

94

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

6-2 デジタルビデオカメラ
小川 勝久†‡（学生会員）†キヤノン株式会社 ‡ 立命館大学

6-2 Digital Video Camera
Katsuhisa OGAWA†‡ (Student Member)†Canon.Inc ‡Ritsumeikan University

1.

デジタルビデオカメラの国内出荷台数は，2012 年の 186 万

はじめに台をピークに 2013 年以降は前年比 80％前後で減少し，2022

インターネットと携帯電話が社会インフラとなり，スマー

年 11 月現在，15 万台に留まっている．ピークである 2013 年

トフォンを介して様々なサービスが使えるようになったことの出荷台数に対して，2022 年度は 92％減となっている．

で，私たちのライフスタイルは激変した．運動会や入学式で，

3.

大切な想い出を録画している母親の手にあるカメラは，ハンハンディカメラ

ディカムからスマートフォン（掲載カメラ）に置き換わりつ

民生用ハンディカメラ 4-11)は，「片手で家族の想い出を高画

つある．2022 年に製品化されたスマートフォン搭載カメラ 1)

質録画」が商品コンセプトの家庭向けデジタルビデオカメラの解像度は 1,500 万画素を超え，広角，超広角，望遠レンズをである．撮影解像度は FHD から 4K2K までのラインナップが装備した機種の売行きは好調である．本稿ではスマートフォ

あり，「小型レンズによる光学ズーム」と「手振れ補正」の 2

ンが広く普及した現在における民生用デジタルビデオカメラ

つの技術で，
スマートフォン，DSC との差別化を図っている．

の市場動向，技術動向をレポートする．

光学ズームは，倍率 20～40 倍の製品が多い．DSC の場合，非2.

常に大きな望遠レンズが必要で片手撮りはできないが，小型

民生用デジタルビデオカメラの市場動向

光学ズームレンズ搭載ハンディカメラの総重量は 250～300g

カメラ性能が向上したスマートフォン，高精細動画撮影可

前後と軽量で，これを可能とした．撮像素子は光学系に合わ

能なデジタルスティルカメラ(DSC)がコンパクトデジタルカ

せ 1 インチ程度の小型イメージセンサを使用し，センサ小型

メラに続き，デジタルビデオカメラ市場を浸食している 2)．本化による感度低下（画素のシュリンク）の解決策として，裏稿で取上げるデジタルビデオカメラとは，民生用のハンディ

面照射型 CMOS イメージセンサ 20-24)が搭載されている．従来

カメラとアクションカメラである．図 1 に，電子情報技術産の表面照射型では，フォトダイオード上の配線層で蹴られた業協会（JEITA）の統計 3)によるデジタルビデオカメラの国内

入射光は，光電変換に寄与出来ず，感度が低下するが，裏面

出荷台数の推移を示す．

照射型ではフォトダイオードの裏側に配線層を形成することにより，入射光を遮る物を無くし，高感度化を実現している．
また，片手撮りによる手振れ対策として，光学方式と電子方式混在のハイブリット方式手振れ補正が搭載されている．光
学方式は，手振れ量に応じて補正レンズを光軸に対して物理的に動かす．電子方式は，加速度センサ，角速度センサ出力信号からカメラ移動量を予測し，イメージセンサの画像切出
し位置を変えることで手振れを除去する．レンズユニットの重心を回転中心とし，レンズユニット自身を手振れと逆方向に回転補正する空間式手振れ補正を搭載した製品もある．

4.
図1 民生用デジタルビデオカメラの国内出荷台数推移

アクションカメラ

縮小傾向にあるデジタルビデオカメラ市場で，利用シーン

95

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）を限定したアクションカメラ 12-19)という新しい市場が生まれ

10) HC-V480MS.Panasonic, https://panasonic.jp/dvc/products/v480ms/spe

た．アクションカメラとは，身体や乗物などに取付け，ハンc.html (2022)

ズフリーで撮影可能な超小型デジタルビデオカメラである．

11) HC-VX2MS, Panasonic, https://panasonic.jp/dvc/products/vx2ms.html

視野角 100°以上の広角レンズを搭載した製品が多く，目の12) VLOGCAMTM ZV-E10, SONY, https://www.sony.jp/vlogcam/special

前の風景や体感しているアクションを撮影・録画出来る点が，ハンディカメラとの大きな違いである．カメラ重量も 100ｇ/?s_pid=jp_/vlogcam/special/vlogcam_2107_02 (2022)
13) HERO11 Black, GoPro, https://gopro.com/ja/jp/shop/cameras/hero11-b前後と非常に軽量で，カメラ取り付け位置選択の自由度が高

lack/CHDHX-111-master.html, (2022)

い．ハイスピードで走るマウンテンバイク，大波に挑むサー

14) Insta360 ONE X2, Insta360, https://www.insta360.com/jp/ (2022)

フボードなどに取付け，撮影できる防水性・耐久性を持つ．

15) FDR-X3000, SONY, https://www.sony.jp/actioncam/products/FDR-X3

アウトドアスポーツで自らのプレーを撮影したい人たちに受000/feature_1.html (2022)

け入れられたことをキッカケに様々な分野でアクションカメ

16) PIXPRO 4KVR360, Kodak, https://kodakpixpro.com/AsiaOceania/jp/c

ラが活用されている．アクションカメラの成功要因の一つに

ameras/vrcamera/4kvr360/ (2022)

ソーシャルメディアの利用が挙げられる．カメラメーカーは，

17) Action2, DIJ, https://www.dji.com/jp/dji-action-2 (2022)

ソーシャルメディア上にユーザが撮影した映像を閲覧できる

18) AC600, SAC, http://www.sac-corp.jp/product/contents/actioncam/ac6

コミュニティーサイトを作り，口コミにより話題性を上げ，00.html (2022)

ユーザから集まる意見を直接，製品開発に反映させ，新製品

19) M1034K, NAGAOKA, https://www.nagaoka.co.jp/item/m1034k.html

を市場に投入している．超小型でありながら撮影解像度は 4K(2022)の製品が多い．

20) “裏面照射型 CMOS イメージセンサーとは？原理と構造”, Semi

5.

journal,まとめ

https://semi-journal.jp/basics/device/image-sensor/bi-cis.html(2022)

本稿では，2022 年 11 月時点のデジタルビデオカメラの市

21) 大池祐輔: “CMOS イメージセンサの現状と将来展望”, 応用物理、

場と技術動向を報告した．スマートフォンの普及で市場は縮89, 2, pp69-74 (2020)

小しているものの，ハンディカメラの「光学ズーム」
・「手振22) 宮原弘之: “民生用ビデオカメラの高画質化技術”, 映像情報メデれ補正」，アクションカメラの「超小型化」
・「耐久性・耐水性」

ィア学会, 63, 6, pp731-734 (2009)等，これまでデジタルビデオカメラを支えた基礎技術を駆使

23) 平山照峰：”CMOS メージセンサの進展から考える技術の社会実

して，スマートフォンでは実現できない新コンセプト・デジ

装”、応用物理, 89, 8, pp.441-445 (2020)

タルビデオカメラの登場を期待する．

24) 丸山康ほか：”裏面照射型 CMOS イメージセンサ”, 映情学技法,
30, 25, pp25-28 (2006)

参考文献

25) “No.75 日本のエレクトロニクスを支えた技術「ビデオカメラ&デジカメ」第 6 回”, ICOM, https://www.icom.co.jp/personal/beacon/ele

1) “2022 年最新 カメラ性能の高いおすすめのスマホ 10 選”, MOBA

ctronics/1111/ (2012)

LIFE, https://www.smamoba.jp/mobalife/smartphone-camera/ (2022)

26) “最新ビデオカメラの手ブレ補正機能を撮り比べてみた”, 価格.co2) 民生用電子機器国内出荷統計, JEITA, https://www.jeita.or.jp/japanes

m マガジン, https://kakakumag.com/camera/?id=11848 (2018)

e/stat/shipment/index.htm (2022)

27) “ワイド撮影時は約 15 倍（＊）ブレない、“新”「空間光学手ブレ3) “デジカメの次は DVC が…、漸減傾向が続く市場規模”, https://w

補正」”, SONY, https://www.sony.jp/handycam/products/HDR-CX675/

ww.bcnretail.com/research/detail/20191026_142811.html (2019)

feature_1.html (2022)

4) GZ-F270, JVC, https://www.jvc.com/jp/camcorders/lineup/gz-f270/ (2
019)

小川 勝久

5) GZ-RY980, JVC, https://www.jvc.com/jp/camcorders/lineup/gz-ry980/(2022)（学生会員）

1986年 キヤノン株式会社入社. イメージ
セ応用研究に従事．超高解像度映像表現研究において丹羽高柳賞・論文賞受賞(映像情報メディア学会，2022 年). 現在，立命大学
大学院情報理工学研究科 知的画像処理研究室に在籍．大阪芸術大学芸術学部写真学科客員教授，和歌山大学国際観光学研究センター 客員フェロー．

6) FDR-AX60, SONY, https://www.sony.jp/handycam/products/FDR-AX
60/ (2022)
7) FDR-AX45A, SONY, https://www.sony.jp/handycam/products/FDR-A
X45A / (2022)
8) HDR-CX680, SONY, https://www.sony.jp/handycam/products/HDR-C
X680/ (2022)
9) HDR-CX470, SONY, https://www.sony.jp/handycam/products/HDR-C
X470/ (2022)

96

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

6-3 ディスプレイ・表示装置
河村 尚登††カワムラ・テクノラボ

6-3 Display
Naoto KAWAMURA††Kawamura Techno Lab

1．市場動向ビは 1.6%，8K 対応テレビは 1.2% となっている 2)．NHK の

表 1 に PC に対応した国内の FDP（Flat Panel Display）出荷

みが BS で放送を実施しているが，オリンピックが延びたこ

台数の推移を示す 1)．なお，この統計は JEIDA の提供する PCともあり，B2C の放送/映像配信市場での普及が出遅れている．

の各種タイプ別出荷統計とは必ずしも一致していない．コロ

しかしながら，B2B，特に医療分野での応用が進行し，装置

ナ禍により在宅勤務でのニーズが高まり，2020 年のノートの低コスト化が進み，少しずつ伸びている．

PC の市場が大きく伸びたものと推察される．

プロジェクタの市場/技術動向については第 3 章で述べる．

表 2 に薄型テレビの国内出荷台数の推移を示す 1)．2021 年の東京五輪・パラリンピックの開催，新型コロナウイルスに

2．テレビの技術動向よる“巣ごもり特需”などもあり，売り上げは堅調に推移して主要テレビ各社の新製品を見ると，高画質化と高音質化，いる．特に 4K タイプが半数を超えており，買い替え需要をスマート化がより一層進んでいる．映像処理エンジンがさら支えているといえる．

に強化されており，高画質化に向けて人工知能（AI）を活用

2018 年 12 月から 4K/8K の実用放送が始まった．当初は普する動きが特に目立つ．

及が危ぶまれ，かつ，いまだに地上波での放送はない状態で

2.1 4K/8K 対応機

はあるものの，ケーブルテレビ， 光 回 線 ， IPTV 及 びストリ

4K 対応機は，解像度がフル HD（1,920×1,080 画素）の 2

ーミングサービスの普 及 などで導 入 が順 調 に進 んでいる．

，8K 対応機は 4 倍（7,680×4,320 画素）
また， 8K テレビは， 放送サービス高度化推進協会（A-PAB） 倍（3,840×2,160 画素）のパネルを搭載している．また，単に解像度の向上のみならの調査によると，2020 年 5 月時点で 8K チューナー内蔵テレ
ず HDR（High Dynamic Range）により，従来の SDR（Standard
Dynamic Range）を超えるダイナミックレンジで，質感表現も
表 1 FDP の年度別国内出荷台数の推移（千台）1)可能とする高精細性を誇る機種が多い．

2019

2020

2021

BS/ CS（110°）で 4K/8K の実用放送が始まり 4 年経過した

液晶モニタ

2,933

2,569

2,192

が，地 上 波 で の 本 放 送 は い ま だ に 開 始 さ れ て お ら ず

ノート PC

5,221

6,761

5,396

（空きチャンネルがないことが理由であるらしい

デスクトップ/オールインワン

429

425

*

が ），ハ イ ビ ジ ョ ン 放 送（ 2K×1K）の ま ま で あ る ．こパブリックディスプレイ

116

372

388

の た め ，4K モ ニ タ で 地 上 波 の 2K 映 像 を ア ッ プ コ ン
バ ー ト し て 4K 高 画 質 化 に 対 応 し た 映 像 エ ン ジ ン 搭＊：途中からデータが提供されていないため省略

載の機種が多く商品化されている．深層学習による
AI 超 解 像 技 術 ， 高 精 細 な 色 再 現 技 術 などを映 像 エ ン

表 2 薄型テレビの年度別国内出荷台数の推移（千台）

1)

2019

2020

2021

薄型 TV

4,867

5,426

5,387

内 4K 対応

2,578

3,054

3.063

内 有機 EL

331

451

634

ジ ン に 組 み 込 み ， ノ イ ズ の 少 な い ， き め 細 か な 4K
映 像 再 現 を 得 て い る ．その他，4K 対応の様々な高画質化
技術を映像エンジンに取り込み，高画質化を競っている．詳細は，2.5 の「映像エンジン」で説明する．

97

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

2.2 有機 EL（OLED）テレビ

法 に代表されるドライプロセスで作成される．一方，印刷有

自発光で色再現範囲の広い有機EL（OLED）テレビの需要機ELは，高分子発光材料をインクジェット方式で印刷できるが伸びてきており，2021年度には薄型TV全体の11.8%までにため真空装置も不要で大型基板への対応も楽になり，装置のなった．自己発光であり，通電しないところは発光しないた

大幅なコストダウンが可能である．JOLEDはこの印刷方式有

め黒の部分は完全な黒状態にでき，高コントラストである．

機ELの世界初の量産化を2021年3月に達成し6)，アストロデザ

高速応答性も特徴で残像現象もない．狭スペクトル分布で色イン，LGエレクトロニクス7)から発売されている．また，2022

再現域が広く，スーパーハイビジョンテレビの国際規格

年11月には世界で初めて65インチのパネルを発表した8)．

ITU-R BT.20203)を満たす機種が多い．また，バックライトが2.3 量子ドット不要なため薄くできるという長所がある．

量子ドット（QD：Quantum Dot）は，ナノメータサイズのさらに他の特徴としてフレキシブル化がある．これはフレ粒子に光子を吸収させ，再結合することにより新しい光子をキシブル基板上に作成し湾曲出来るもので，凹面上のテレビ

生みだすという仕掛けで，粒子の直径によって波長が変換さやスマートフォンに搭載されている．LG エレクトロニクスれる．例えば，450nm の青色光を直径 1.5nm の量子ドットには，平面から曲面に可変湾曲する “曲がる” 有機ELテレビを照射すると 530nm の緑色に変換され，直径 3.0nm の量子ドッ

発表した4)（図1）．通常の映像を見るときは平面とし，ゲーム

トに照射すると 630nm の赤色に変換される．得られた光は狭をするときは湾曲させることで没入感を得られるという．

帯域のスペクトルとなるため，色再現域を広げることが可能

有機ELの素子構成は，RGBの3種類の微細なLEDチップをである．

パネルに敷き詰める必要があり，工程が複雑で高コストにな

この量子ドットを用いて液晶ディスプレイの色再現を向上るため，実用化と量産化を考慮して，白色の有機ELを用いて，色フィルタにより色分離してRGB発光させる方式が多く商品させたディスプレイが商品化されている．従来の液晶テレビのバックライトを青色 OLED にして，液晶との間に量子ドッ化されている．フィルタで光量が低下するため，透明フィル

トを練りこんだシートを入れる方式（QLED）で，純度の高タを用いたRGB＋透明(W)の4色構成のものがほとんどで，Wい狭帯域のスペクトルが得られ，色再現域が拡大する（図 3）．

を入れることにより高輝度を得ている（図2）．しかしながら，サムソン 9)の他，TVS REGZA（株）も Z770L/Z670L シリー

カラーフィルタが広帯域なため，BT2020の色再現域には至らズを 2022 年 8 月に発売した 10)．

ず，色純度が低いという課題がある．

一方，青色 OLED に赤と緑に発光する量子ドットを組み合

一方，青色発光の有機ELの上に赤や緑に色変換する量子ド

わせた自己発光型の RGB3 色構成の方式を，2022 年サムソンットを配置し，RGBの3色構成のものが出現した5)．量子ドッが CES 2022 にて QD-OLED 方式として発表した 5)．図 4 に示

トにより狭帯域のRGBスペクトルが得られ，より広色域の色

すように，カラーフィルタの中に量子ドットが埋め込まれ，再現を得ている．詳細は次章で説明する．
現在，市場で流通している有機ELパネルは，主に真空蒸着
量⼦ドットシート

カラーフィルタ（A）⻘⾊OLED

液晶シャッター

図 1 可変湾曲型有機 EL テレビ 5)
ゲームをする時は湾曲させることで没入感が得られる
狭帯域B

カラーフィルタ
⽩⾊OLED

広帯域B

広帯域G

広帯域R

W

B

G

R

W

W

W

W

透明
W

狭帯域G

狭帯域R

カラーフィルタ
液晶シャッタ
⽩⾊光(狭帯域RGB)（B）
量⼦ドットシート

⻘⾊OLED

図 2 RGBW 方式の有機 EL テレビ
輝度は高くできるが色再現域は液晶型と同じ

図 3 量子ドットシートを用いた液晶テレビ(A)はパネルの構成，(B)は発光の原理

98

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

RGB3 色の自己発光型のためコントラスト比が高く，完璧なドットシートを用いることで HDR 性能と，広色再現性能を黒の表現，高い輝度を実現した．ソニーは，2022 年 6 月にこ

誇る 4K ディスプレイを発売した．

のパネルを BRAVIA XR シリーズとして発売開始した 11)．

このように，液晶，有機 EL，量子ドット，ミニ LED を組
み合わせて様々な特徴のあるディスプレイが続々と商品化さ

2.4 マイクロ/ミニ LEDれている．かつて FPD に様々な方式があったように，多くのマイクロ LED は状態が安定した無機物を使用し，焼け付き

表示方式が互いに競争して進化していることは大変興味深い．

などの劣化がない．
有機 EL は有機素材を採用しているため，

2.5 映像エンジン

空気に触れると劣化するので外気から封止する封止層を設ける必要があるが，マイクロ LED ではこの封止層が不要．このディスプレイのハードウェアの高解像度化，広色再現化，高輝ため，より過酷な環境下でも安定して利用できる．

度化等と並行して，映像エンジンも，各社，高精細映像再現のた

LG ディスプレイは 2022 年 11 月，マイクロ LED を特殊シ

めの様々な画像処理技術を進化させ，高品質な映像作りを行っ

リコン素材を用いた高反発のフィルム状基板に 200ppi でマている．特に，ディープラーニング（深層学習）を活用した，AI 画

イクロ LED を配置したストレッチャブルディスプレイを発像処理を映像エンジンに取り込み，独自のチューニングで，リア表した 12)（図 5）．薄く軽い特徴を生かし，ウェアラブルやフルな映像表現を実現している．
前述のように，4K ディスプレイで地上波の 2K 映像をアップコァッション，スマート機器，モビリティなどの分野での応用

ンバートするための超解像技術は，各社の映像エンジンに組みを見込んでいる．
また，マイクロ LED よりは多少大きい直径が 100μm〜

込まれている．AI 超解像技術は，図 7 に示すように，一般に低200μm 程度のミニ LED（mini LED）をバックライトに用いた，

解 像 の入 力 映 像 をアップコンバートし高 解 像 度 画 像 との高輝度のディスプレイが発表されている．

差 分 画 像 （ 残 差 画 像 ） を推 定 する多 層 構 成 の畳 み込 み

ITR-BT.2100 規格では，HDR の方式として，HLG(Hybrid（ Convolutional） ニューラルネットワークにて学 習 を行 うが，

Log Gamma)方 式 と PQ（ Perceptual Quantizer）方 式 が 規

いきなり全 画 面 で行 うのは大 変 なので， 小 さなパッチサイ

格 化 さ れ て い る 13)-15) ．い ず れ の 方 式 も 広 い ダ イ ナ ミ

ズをランダムに選 んで学 習 する． 東 芝 は 5 層 の ニ ュ ー ラ

ッ ク レ ン ジ と 急 峻 な ガ ン マ（ γ≒0.12～0.2）が 要 求 さ れ

ル ネ ッ ト を 用 い ，入力映像を高解像度化してから一度低解る 1 6 ) ．このため， 通 常 のバックライトでは光 量 不 足 で HDR

像度に落とし，入力映像との差分を検出して精密な補正を行を実現するためには高輝度のバックライトと制御が必要となる．ミニ LED は画面全体に LED バックライトを配置するこ

バックライト⽤ miniLED (active駆動)とで高輝度を得ることが出来，また分割駆動することで高コントラスト性能も得ることが出来る（図 6）．シャープ 17)やLG ディスプレイ 18)は，このミニ LED をバックライトに量子

狭帯域B

狭帯域G

狭帯域R

B

G

R

B

B

カラーフィルタ
量⼦ドット

量⼦ドットシート

液晶パネル

図 6 ミニ LED と量子ドットを用いた液晶ディスプレイ
バックライトを mini LED にして Active 駆動

⻘⾊OLED

図 4 QD-OLED 方式
RGB3 色の自己発光型

図 5 高解像ストレッチャブルディスプレイ 13)
マイクロ LED をフィルム基板上に配置

図 7 AI 超解像技術
各メーカで多少異なるが大筋では差分画像を教師信号として学習を行う

99

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

3．プロジェクタの技術動向

う「再構成型超解像技術」を映 像 エ ン ジ ン に 組 み 込 み ，ノ イ ズ の 少 な い き め 細 か な 映 像 再 現 を ，ま た ，「アニ

3.1 プロジェクタの利用状況

メ ー シ ョ ン 」を高精度に検出し，アニメ映像に適した超解プロジェクタの大半はオフィスや教育機関など業務用が占像技術を行うことで，輪郭周辺のノイズを抑えたクリアな映め，プレゼンテーションなどに利用する目的で販売台数を伸像処理を行っている 19)．

ばしてきたが，コロナ禍でビジネス向け需要が減少した．

パナソニックはディープラーニングを用いてシーン認識
アルゴリズムを開発し，映像信号を画素単位で分析し，輝度

一方，ホーム用は，巣ごもり特需もあり，映画などを投影

信号と色信号の両方に対してシーンごとに適した輪郭とテクする「ホームシアター」として利用されるなど需要を伸ばしスチャを補正することにより，映像の鮮鋭感や精細感を調整ている25)．

することで超解像処理を行い高画質を実現している 20)．

3.2 ホーム用プロジェクタ

また，ソニーは前後のフレームから動きのある部分を検出

ホーム用はコンパクトながらも超短焦点レンズにより短し，超解像処理にデータベースから高速に高解像度の画像を距離で大画面の投写ができるものもある．Wi-Fi対応が進み，得ることによりリアルタイムの処理を可能としている 21)．

スピーカを内蔵しAndroid TVを搭載したモデルではネッ

一昔前は超解像技術として，反復逆投影法（IBP 法：Iterative

ト動画も簡単に投写できる．持ち運びが便利で投影が自由な

backward projection），MAP（Maximum a posteriori）法，POCS

ポータブルプロジェクタ26)（図8）やポケットプロジェクタが（Projection onto convex sets）法，ML（Maximum likelihood）

ホーム用の需要拡大を後押しした．

法，Wavelet SR 法など多くの手法が検討されたが，AI 超解3.3 ビジネス用，産業用プロジェクタ

像はシンプルで，予想以上の効果があり，また高速に処理でビジネス用・産業用としては，デジタルサイネージでの利きる驚きものである．

AI 技術としては，この超解像処理以外にも映像の高画質化， 用や，イベントでのプロジェクションマッピング用の超大型のものなど，活用範囲が広がっている．
高精細な色再現など，様々な処理が搭載されている．ソニー
ビジネス用プロジェクタは，オフィス等の比 較 的 明 る いは人間の脳と同じような認知特性を反映した知能を持つ統合
会議室で手元に資料がある状態で使われるのが一般
認知型高画質プロセッサにより，自然で人の記憶に近い映像
的 で ， 2,000ルーメン以上の据え置き型が中心である．4Kへを映し出せるようにしている 22)．TVS REGZA は人肌にこだわった画作りや実際にみた風景と同じ絵作りを目指したチュの対応が進行している．4,000ルーメンまでは光源にLED,それーニングをしている 23)．

以上の高出力の機種にはレーザが多く用いられているが，徐々にレーザが増えつつある．レーザ方式は狭帯域のスペク

以上のように，各社とも映像エンジンに独自の AI 画像処

トルであるため，色再現域が拡大し，BT.2020の色再現域を理を組み込み，高精細映像再現を図っている．

100％近くカバーすることが可能である．

2.6 スマートテレビ

大型プロジェクタは，一般に10,000ルーメン以上でスポー

テレビとインターネットネットが融合した，スマートテレ
ビ化が普及してきた．2021 年の普及率は 24.3%で，4 台に 1
台がスマートテレビである．コロナ禍の外出自粛の影響もあり普及率が伸びていると分析している 24)．
ネット配信や VOD，映画，ゲーム，スポーツなど様々なサービスに対応でき，動画配信では，各種ストリーミング配信
サービスにより，4K 高画質で映像を楽しむ事が出来るようになった．PC と違いリモコンで操作するため，自然言語音声認識により簡単に操作できる音声入力を取り込んだ機種が多い．多くのテレビが Google の OS「Android TV」を搭載し，音声認識エージェント「Google Assistant」が利用できる．近年，IoT (Internet of Things）対応のスマート家電が増えて来て
おり，スマートテレビはその一翼を担った存在として家庭に浸透しつつある．
一方，スマートテレビにはカメラとマイクが内蔵され，脆弱性のあるテレビに対して，インターネット回線を使って，外部から遠隔操作し，家庭内の情報の盗聴や盗撮，あるいは
個人情報の流出のリスクが考えられる．このため，ID やパスワードを初期のものから変更することやセキュリティ対策ソ
フトを入れるなど，PC 並みの対応を推奨している．

100

ツのパブリックビューイングやプロジェクションマッピング用としてホールや講堂などの大規模施設に設置される．超大型のものは40,000ルーメンのものもあり，投影サイズも10mを超える．DLP（Digital Light Processing）の3板でレーザを光源とし，水冷のものもある．大画面を投影するため，光源のパ
ワーアップとエネルギー効率の向上及び冷却が大きな技術的課題である．

3.4 ４K 対応プロジェクタ
プロジェクタもディスプレイ同様，4K対応の機種が増加し

図 8 ポータブルプロジェクタ 26)
角度自在で投影でき，スピーカ，Android TV を搭載

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

5) サムソン電子：
https://www.samsung.com/uk/tvs/oled-tv/s95b-55-inch-oled-4k-smart-tv-q
e55s95batxxu/ (2022).

0.5画素分シフト

6) JOLED: https://www.j-oled.com/company/ (2022).
7) アストロデザイン（株）：
https://www.astrodesign.co.jp/product/dm-3430
Beam Shifting Device

LG：https://av.watch.impress.co.jp/docs/news/1332569.html
画素ずらしで合成

8) https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUC221PH0S2A021C2000000/(2022.11).

図 9 「画素ずらし」による解像度アップて い る ． 4K 対 応 の プ ロ ジ ェ ク タ と し て は ， 4K 画 素 数

9) QLED: https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/column/18/01231/00068/
10) TVS REGZA：
https://www.regza.com/tv/lineup/z770l/features/quality#quality_01（3,840×2,160あるいは4,096×2,160）のLCOS（Liquid crystal

https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/column/18/01231/00068/

on silicon）素子を3枚で構成した機種が多い．反射型のため 11) ソニー（株）https://www.sony.jp/bravia/ (2022).
高コントラストであり，HDRの対応も楽になる．一方，装置 12) 高解像ストレッチャブルディスプレイ:AV Watch
コストを重視し，安価に構成するため，HD対応（1,920×1,080）の素子を用いて，時分割で「画素ずらし」を行い，疑似的に4K対応にする機種も出ている20)（図9）．

https://av.watch.impress.co.jp/docs/news/1453950.html

13) SMPTE ST 2084: “High dynamic range electro-optical transfer functionof mastering reference displays” (2014).

14) ITU-R BT.2100: “Image parameter values for high dynamic range
television for use in production and international programme exchange”

4．今後の動向(2016).

ディスプレイ，
プロジェクタともに4K 対応が進んでいる． 15) ITU-R BT.1886: “Reference electro-optical transfer function for flat panel
display used in HDTV studio production”(2011).

ディスプレイでは液晶，有機 EL，量子ドット，ミニ LED を16) 河村尚登；“次世代カメラのデジタル画像処理”，22 世紀アート，組み合わせた様々な方式で競い合っているが，広色域，高輝Amazon 電子出版 (2019).

度，HDR の対応で多少の差がある．今後は ITR-BT2020/2100 17) シャープ（株）：https://jp.sharp/aquos/products/dp1/ (2022).
の色域および HDR 規格対応と同時に，大画面化が進み，熾 18) LG : https://www.lg.com/jp/qned-tvs/2021/technology (2022).
烈な価格競争が予想される．その中で生産コストに優位な印 19) TVS Regza：
https://archived.regza.com/regza/lineup/s11/quality_03.html

刷方式が大きく伸びると思われる．

20) Panasonic :https://panasonic.jp/diga/products/zr1/4k.html (2022).
21) Sony :https://www.sony.jp/msc/enjoy/products/feature/20141106/
22) Sony: https://www.sony.jp/feature/products/210412/ (2022).
23) TVS Regza: https://archived.regza.com/tvs/news/20210218_01.htm．
24) スマートテレビ普及率：https://gallery.intage.co.jp/smarttv/（2022）.
25) 富士キメラ総研：https://www.fcr.co.jp/report/213q08.htm (2022).
26) サムソン：https://www.samsung.com/us/televisions-home-

プロジェクタでは，今後，明るいところでも利用できるレーザ光源方式に推移していくものと思われる．
ディスプレイ，プロジェクタともに 4K 時代に突入し，質感まで含めた高精細映像再現が可能になった．このため，テレビ以外にも，医療分野や教育分野をはじめ，様々な分野での利用が進み，さらに市場が広がるものと思われる．

theater/tvs/portable-projector/the-freestyle-sp-lsp3blaxza/ (2022).

27) エプソン（株）：https://www.epson.jp/products/dreamio/(2022).

参考文献
1) JEITA 情報産業システム部会：統計データ/情報端末機器

河村 尚登（フェロー）

https://home.jeita.or.jp/cgi-bin/page/detail.cgi?n=40&ca=1 (2022)
JEITA：民生用電子機器国内出荷統計
https://www.jeita.or.jp/japanese/stat/shipment/index.htm (2002).

2) Deloitte レポート：日本における 8K 市場の展望
https://www2.deloitte.com/content/dam/Deloitte/jp/Documents/technolog
y-media-telecommunications/jp-tmt-predictions-2021-8k-jp.pdf

3) ITU-R BT.2020: “Parameter values for ultra-high definition televisionsystems for production and international programme exchange” (2012).

4) LG エレクトロニクス 可変湾曲型有機 EL テレビ：
https://news.mynavi.jp/article/20220901-2440988/

101

1971 年 九州大学理学部物理学科大学院修士課程修了．同年 キヤノン(株)入社．光学設計，
レーザビームプリンタ，カラーレーザコピアなどの画像装置開発，画像処理，画像符号化などの研究開発を行う．1990 年 キヤノン豪州
研究会社取締役．1998 年 キヤノン画像技術研究所所長．現在，技術コンサルタント．工学
博士．日本画像学会会員．本学会編集幹事．

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

6-4 3D スキャナ (3D 入力装置)
坂本 静生（正会員）
日本電気株式会社

6-4

3D Scanner (3D Input Device)
Shizuo SAKAMOTO (Member)
NEC Corporation1.

距離を算出する方式（TOF（Time of Flight）とも）
．

はじめに

近年は，
3D スキャン分野にもディープラーニング技術の波

低価格で高機能な 3D スキャナとして，Microsoft 社は Azureが押し寄せている．ステレオにおける視差推定の他，従来困Kinect DK を 2019 年 7 月から販売し，並行して Body Tracking

難であった単眼カメラのみからの奥行き推定でディープラー

SDK，Computer Vision サービス API といったユーティリティ

ニングを応用した研究が盛んに行なわれている 3) 5)．
～もリリースし，利用拡大に努めている 1)．

3.

また，コンシューマ用途では，Apple 社は iPhone Pro 及び

ディープラーニングによる 3D スキャン

iPad Pro で，SONY 社は Xperia 1 III 及び 1 IV で，LiDAR を搭

ディープラーニングは ILSVRC 2012 で衝撃的な結果を残し載し販売している．さらに趣味性が高いものの，廉価な DIYた後 6)，その応用はますます広がる一方である．特に，従来キットも揃いつつある．一方，Intel 社は小型の 3D スキャナ

技術では非常に困難であった，単眼カメラからの奥行き推定（LiDAR とランダムパターンを投影するステレオ）であるへのチャレンジが進んでいる 6,7)．
これまでの 3D スキャナは，

RealSense シリーズの開発中止を 2021 年 8 月に決めるととも

ステレオカメラ対や光パターンのプロジェクタとカメラ，あに，ラインナップの縮小整理を行っている 2)．このように 3D

るいは LiDAR など，ある程度の大きさ，コストと消費電力

スキャナ事業を巡って試行錯誤が続いている．

が想定される装置であった．
このような装置は小型ロボット，

技術面ではディープラーニング技術の応用が盛んであり，

例えば積載量が限定されるドローンへの搭載にあたって課題

特に単眼カメラ映像からの 3D 推定をテーマにして研究開発となり得ることもあり，単一カメラだけで 3D が推定できるが進んでいる．
本稿では，これらの最新技術動向を紹介する．

技術が活発に検討されている．

2.

教師あり学習では，学習データに 3D データを伴わせなけ

3D スキャン技術とはればならない．ディープラーニングの適用にあたっては，推3D スキャナは物体の形状を計測する技術であるが，自律走定するパラメータ数が多い故に大量の学習データが必要であ行車用途がその典型であるように，より高い計測精度やよりり，3D スキャナが活用しやすくなってきているとはいえ，画短い計測時間などの，性能向上に加え，周囲環境や障害物，像と比較すると収集には時間と費用が必要となる．よって，人などを認識するための入力デバイスとしての研究開発が進研究初期には教師あり学習が用いられていたが，近年は研究んでいる．技術及び応用全般については，文献 3)でサーベイの重心が半教師あり学習や教師なし学習へと移っている．こがなされている．以降では主に，2019 年以降に現れた新しいのうち，教師なし学習は達成精度が低いことと，ものの大き技術や応用についてまとめる．

さ（スケール）決定に問題を抱えることから，半教師あり学

3D 情報を取得する手法として，
主に以下の 3 方式が知られ習が注目されている．

ている 2)．①異なる視点位置の 2 台以上のカメラを用い，三今後，3D 推定精度の向上に加えて，学習に用いた場面とは

角測量の原理による方式（ステレオとも）．計測対象にランダ

異なる場面での計測精度が低下するという，機械学習一般に

ムパターン等を投影し，物体表面にテクスチャがなくても計も通じる課題をどのように解決して計測精度を向上させてい測可能な手法もある．②プロジェクタ等で光パターンを投影

くか，重くなりがちな処理をリアルタイムで実行するにはど

し，カメラとの間で三角測量の原理による方式．ストラクチ

うすればよいか，等についての研究開発が進んでいくものとャパターンや正弦波パターンなどがよく用いられる．③光源思われる．

から光を照射，物体から反射して戻るまでの時間を計測し，

102

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

4. スマートフォン・タブレットによる 3D スキャン

4)

礎から最先端まで,” Omron Technics,

iPhone X とその後継にあたる Face ID 搭載機には，
TrueDepth

https://www.omron.com/jp/ja/technology/omrontechnics/202と呼ばれる 3D スキャナが，内向きに搭載されている 9)．

1/20211119-taniai.html (2021).

TrueDepth では，30,000 以上の赤外ドットを測定対象に投射

5)し，深度マップを作成する．TrueDepth を利用する顔認証機

H. Laga, L. V. Jospin, F. Boussaid, M. Bennamoun: A Survey
on Deep Learning Techniques for Stereo-based Depth

能 Face ID は，iPhone を顔から 25～50 cm 程度離した位置で

Estimation,” https://arxiv.org/abs/2006.02535 (2020).

機能するとされていることから，TrueDepth の可動範囲もこ6)

れに準じたものと推察される．
Apple ストアに，
このTrueDepth“Learning-based

Depth Estimation from Stereo andMonocular Images: Successes, Limitations and Futureによる計測アプリがあり，
手軽な 3D スキャンが可能である．

Challenges,” CVPR 2019 Tutorial,

また，iPhone Pro 及び iPad Pro には LiDAR が搭載されていhttps://sites.google.com/view/cvpr-2019-depth-from-image/hる 10)．この LiDAR は最大 5m までの対象物をスキャンするこome (2019).

とができる．Apple ストアで，理学療法士用の人体視覚化，

7)

造園設計視覚化，拡張現実による家具配置シミュレーション

P. Vyas, C. Saxena, A. Badapanda, A. Goswami: “Outdoor
Monocular Depth Estimation: A Research Review,”などの種々のアプリケーションを入手して利用できる 11)．

5.

谷合:“3 次元画像計測におけるステレオマッチングの基

https://arxiv.org/abs/2205.01399 (2022).

DIY 3D スキャナ

8)

“IMAGENET Large Scale Visual Recognition Challenge
2012 (ILSVRC 2012)”, http://image-net.org/challenges/

一般的に 3D スキャナは高価なものとなるが，100～300 米

LSVRC/2012/ (2012).

ドル程度で購入可能な DIY キットが発売されている．文献
9)12)には，3D プリンタへと出力できる品質レベルで計測が可先進の Face ID テクノロジーについて, Apple,
https://support.apple.com/ja-jp/HT208108 (2022).

能な DIY 3D スキャナが 9 種挙げられている．DIY キットで10) Apple, LiDAR スキャナを搭載した新しい iPad Pro を発あるために多分に趣味的であること，また組み立てや調整に時間がかかると思われるものの，3D 計測精度は 3D プリント表，iPadOS でトラックパッドに対応, Apple,

用途として許容レベルに達しつつあると評価されており，3D

https://www.apple.com/jp/newsroom/2020/03/apple-unveils-

データの活用場面が広がりつつあることを実感させる．

new-ipad-pro-with-lidar-scanner-and-trackpad-support-in-ipa

6.

dos/ (2020).

おわりに11) 拡張現実 最高の AR 体験を，いくつか紹介します, Apple,

3D スキャナに関する技術動向を紹介した．近年は，ディー

https://www.apple.com/jp/augmented-reality/ (2022).

プラーニングによる単眼カメラで 3D スキャン技術が開発さ

12) “9 Accurate DIY 3D Scanners You Can 3D Print At Homeれつつあり，小型ロボットやドローンなどへと搭載が検討で(2022),” 3D Sourced,

きるようになってきた，スマートフォンやタブレットを利用

https://www.3dsourced.com/rankings/best-diy-3d-scanner/(2022).

し，一般消費者でも手軽に 3D スキャンが可能である．また，

13) 田中: “自動運転向け LiDAR 開発に 100 社殺到，抜け出

廉価な DIY 3D スキャナの精度も向上しつつある．

すのは一握りの企業,” 日経 XTECH,

本稿では紹介しなかったが，自動運転を視野に入れた 3D
スキャナの開発も熾烈である 13)．3D スキャン技術が多様な

https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/column/18/00001/05198/

応用で活用される社会が近づいているといえよう．

(2021).

参考文献
1)

本稿記載の URL は全て，
2022 年 8 月31 日に閲覧確認している．

“Azure Kinect DK,” Microsoft corporation,

坂本 静生

（正会員）
1985 年 大阪大学理学部物理学科卒業．1988
年 同大学大学院理学研究科物理学専攻博士後期課程中退．2011 年～2013 年 早稲田大学
基幹理工学研究科修了，工学博士．1989 年 日
本電気株式会社入社．2022 年現在 同社社会基盤ビジネスユニット主席サイエンティスト．
画像処理・画像計測・画像認識・パターン認
識，特にバイオメトリクス技術や機械学習全般，セキュリティ技術の研究開発及び，プラ
イバシーに関わる法制度を含んだ社会受容性の研究，並びに事業化活動に従事．他にISO/IEC JTC1/SC37（生体認証）
委員長，
同 SC42（人工知能）/WG5 主査等．

https://azure.microsoft.com/ja-jp/services/kinect-dk/
2)

J. Fingas: “Intel is giving up on its AI-powered RealSense
cameras,” engadget (2021).
https://www.engadget.com/intel-realsense-shutdown-211525
552.html

3)

M. Daneshmand, A. Helmi, E Avots, F. Noroozi, F.
Alisinanoglu, H. S. Arslan, J. Gorbova, R. E. Haamer, C.
Ozcinar, G. Anbarjafari: “3D Scanning: A Comprehensive
Survey”, https://arxiv.org/abs/1801.08863 (2018).

103

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

6-5 ウェアラブル機器
児玉 明（フェロー）広島大学

6-5 Wearable Device
Mei KODAMA (Fellow)
Hiroshima University
世界のウェ
次に，
IDC の 2022 年 6 月 7 日の報告 2)によると，

1． は じ め にアラブル市場は，2022 年の第 1 四半期に史上初の下落に直面

本稿では，2021～2022 年におけるウェアラブル機器の動向

し，出荷台数は 1 億 530 万台（前年同期比-3.0%）であった．

について紹介する．ウェアラブル機器は，リストバンド型

これは，多くの国でこれまでの新型コロナウイルス蔓延によ（Wristband），腕時計型スマートウォッチ（Watch），耳装着

る自粛状況から，コロナとの共存に舵を切り，在宅勤務や在型（Earwear/Hearables），眼鏡型（Glasses），クリップ型（Clips），

学学習活動による需要が落ち着いたことが要因と考えられる．

靴・衣類型（Shoes/Clothes）などがあるが，その中でも初め

また，シェアは 1 位から順に，アップル（30.5%），サムスンの 2 つのタイプに注目し，販売台数の推移および主な製品例（10.3%），シャオミ（9.3%），ファーウェイ（7.3%），Imagineを示す．なお，商標登録に関する registration symbol®，tradeMarketing（3.0%）となっている．特に，リストバンド型が落mark ™の表記は省略する．

2． 動

ち込み，ウォッチ型の販売が好調となっている．

向以上のように，この 2 年は新型コロナ感染症の影響とそのまずウェアラブル機器の市場動向について紹介する．IDC

対策・解除により，市場が大きく変動している時期であるとの 2022 年 4 月 6 日の報告(Worldwide Quarterly Wearable Device

ともに，2022 年 2 月からのロシアのウクライナ侵略により欧Tracker 2021Q4 1))によると，2021 年第 4 四半期（10 月～12

州市場を押し下げていると考えられる．

月）の世界のウェアラブルデバイス出荷台数は，1 億 7,102

ところで，市場動向の中で注目されるのは，Google が 2021

万台（前年同期比 10.8％増）となった．このうち，腕時計型

年 1 月 14 日(米国時間)に，スマートウォッチなどのウェアラ

は 4,768 万台（前年同期比 29.4％増），リストバンド型は 1,375

ブルデバイスを手掛ける米 Fitbit の買収完了を発表し，買収

万台（前年同期比 22.8％減），耳装着型デバイス（音声アシス

完了後も Fitbit ユーザのプライバシーは，Google の広告に使タント対応イヤフォン・ヘッドフォンなど）は 1 億 870 万台

われることなく，また Android と iOS の両方に対応するサー（前年同期比 9.6％増）となっており，過去最高の出荷数を達

ビスを継続する 3)としており，業界再編の動きも注目に値す成している．なお，2021 年通年の出荷台数は 5 億 3,362 万台る．
次に，2021 年～2021 年に日本国内で販売しているウェアラ（2020 年比 20.0％増）であった．注目されるのは，サムスン，

ブル機器の中で，腕時計型，リストバンド型の機器の主な例

ファーウェイ，Imagine Marketing の 3 社の製品出荷が伸びて

4)～7)を表 1 と表 2 に示す．

きているところであり，シェアは 1 位から 5 位まで順に，
アッウェアラブル機器へのニーズを踏まえて，2019～2020 年のプル(34.9%)，シャオミ（8.6%），サムスン（7.9%），ファーウェ

状況に引き続いて，電子決済機能への対応やセンサー機能のイ（6.7%），Imagine Marketing（5.4%）であった．

充実化が進んできたことがわかる．また，スマホと連携した

一方，同報告 1)によると，国内における出荷台数は，252 万

高機能なものでは電池寿命が短いものの，ライフログ機能が台（前年同期比 6.7％減）となった．このうち，腕時計型デバ

充実したモデルでは数日以上利用可能な機器が主流となってイスは 120 万台（前年同期比 42.0％増），リストバンド型はいる．特に，日常使用（生活上の機能強化，例えば，電子決

24 万台（前年同期比 52.9％増），耳装着型デバイスは 101 万済・通知機能・健康モニタリング），スポーツ使用（トレーニ台（前年同期比 36.0％減）であった．なお，2021 年通年の出

ング，ランニング，ゴルフ，水泳など）など，機器利用の目

荷台数は 803 万台（2020 年比 6.6％増）となった．シェアは 1

的及び特性を活かしたモデルが販売されており，日常生活に位から 5 位まで順に，アップル（71.5%），グーグル（5.5%），

欠かせない機器に位置づけられているといえる．

ソニー（4.8%），シャオミ（4.1%），ガーミン（3.5%）と，グー
グル，シャオミ，ガーミンがシェアを少し伸ばしているものの，アップルのシェアが依然として高いといえる．

104

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

表 1 ウェアラブル機器の例
メー
カー
Apple

型・
モデ
ル
Apple
Watch
Series 7

ディスプレイ

無線通
信方式

電源

サイズ(縦×横×
厚さ mm),重量 g

45mm: 396×484
ピクセル, 41mm:
352×430 ピクセ
ル, LTPO OLED
常時表示 Retina
ディスプレイ802.11b/g/n
2.4GHz,5GHz,
Bluetooth
5.0

リチャージャブ
ルリチウムイオ
ンバッテリー内
蔵, 最大 18 時間

41mm: 41×35×10.7mm/32.0g～
42.3g, 45mm:
45×38×10.7mm/ 38.8g～51.5g44mm: 368×448
ピクセル, 40mm:
324×394 ピクセ
ル, LTPO OLED
Retina ディスプ
レイ
45mm: 396×484
ピクセル,41mm:
352×430 ピクセ
ル, LTPO OLED
常時表示 Retina
ディスプレイ802.11b/g/n
2.4GHz,Bluetooth
5.3

リチャージャブ
ルリチウムイオ
ンバッテリー内
蔵, 最大 18 時間

40mm: 40×34×10.7mm/26.4g,
44mm: 44×38×10.7mm/32.9g

802.11b/g/n
2.4GHz/5GHz,
Bluetooth
5.3

リチャージャブ
ルリチウムイオ
ンバッテリー内
蔵, 最大 18 時間

41mm: 41×35×10.7mm/31.9g,45mm: 45×38×10.7mm/38.8g

Apple

Apple
Watch
SE (第 2
世代)

Apple

Apple
Watch
Series 8

Apple

Apple
watch
Ultra

49mm: 410×502
ピクセル, LTPOOLED 常時表示
Retina ディスプ
レイ

802.11b/g/n
2.4GHz/5G
Hz,
Bluetooth
5.3

リチャージャブ
ルリチウムイオ
ンバッテリー内
蔵, 最大 36 時間

49mm:
49×44×14.4
mm/チタニウ
ム: 61.3g

FitbitAce3-, タッチスク
リーン,
PMOLED ディ
スプレイ

Bluetooth

リチウムポリマー/最大 8 日間

37.39×16.8×12.9
mm/ -FitbitLu×e-, カラータッチ
スクリーン

Bluetooth

リチウムポリマー/最大 5 日間

36.30×17.62×10.
05mm/-

FitbitCharge5 表示領域対角:26.43mm,
21.93mm×14.75mm, カラータッチスクリーン,

Bluetooth

リチウムポリマー/最大 7 日間-/-

FitbitFitbit-, カラータッチ
Inspire3 スクリーン

Bluetooth

リチウムポリマー/最大 10 日
間

39.32×18.6×11.7
5mm/-

FitbitFitbitSense2-, カラータッチ
スクリーン

Bluetooth
5.0

リチウムポリマー/6 日間以上

40.5×40.5×12.3
mm/-

FitbitFitbitVersa4-, カラータッチ
スクリーン

Bluetooth
5.0

リチウムポリマー/6 日間以上

40.5×40.5×12.3
mm/-

GoogleGooglePi×el
Watch

カスタム 3D
Corning Gorilla
Glass 5,320 ppi
AMOLED ディ
スプレイ（DCI-P3 カラー）

802.11b/g/n 2.4
GHz ,Bluetooth
5.0

リチウムイオン/終日

12.3×41mm/36g

105

特徴

発売日

測位システム: GPS, GLONASS, Galileo, QZSS, BeiDou, コ 2021/
ンパス, 常時計測の高度計,耐水性能: 50 メートル, セン 10/12
サー: 血中酸素ウェルネスセンサー，電気心拍センサー，
第 3 世代の光学式心拍センサー, 容量 32GB,チップ: S7（64ビットデュアルコアプロセッサ搭載）, W3, Apple ワイヤレ
スチップ, U1 チップ※QZSS13)（Quasi-Zenith Satellite System）:みちびき（準天頂衛星システム）(以降略)
測位システム: L1 GPS, GLONASS, Galileo, QZSS, コンパ 2022/
ス, 常時計測の高度計, 耐水性能 50 メートル, センサー: 9/13
第 2 世代の光学式心拍センサー, Apple Pay, 容量 32GB,
チップ: S8 SiP（64 ビットデュアルコアプロセッサ搭載）,
W3 Apple ワイヤレスチップ
測位システム: L1 GPS, GLONASS, Galileo, QZSS, BeiDou, 2022/
コンパス, 常時計測の高度計, 耐水・防塵性能: 50 メート 9/13
ル, IP6×等級, センサー: 血中酸素ウェルネスセンサー, 電
気心拍センサー, 第 3 世代の光学式心拍センサー, Apple
Pay, GymKit, 容量 32GB, チップ: S8 SiP（64 ビットデュア
ルコアプロセッサ搭載）, W3 Apple ワイヤレスチップ, U1
チップ
2022/
測位システム: L1/L5 GPS, GLONASS, Galileo, QZSS,
9/20
BeiDou, コンパス, 常時計測の高度計, 耐水・防塵性能:
100 メートル, IP6×等級, センサー: 血中酸素ウェルネスセ
ンサー, 電気心拍センサー, 第 3 世代の光学式心拍セン
サー, 水温センサー, 水深計, Apple Pay, GymKit, 容量
32GB, チップ: S8 SiP（64 ビットデュアルコアプロセッサ搭載）, W3 Apple ワイヤレスチップ, U1 チップ
センサー: 3 軸加速度計, 振動モーター, データ保存:1 分単 2021/
位の詳細なモーションデータ 7 日間保存, 日々の統計デー 3/26
タ過去 30 日分保存, 心拍数のデータエクササイズの記録
中 1 秒間隔, それ以外 5 秒間隔で保存, 耐水仕様: 水深50m, 用途:水泳など
センサー:3 軸加速度計, 光学式心拍数モニター, 振動モー 2021/
ター, 温度センサー, 血中酸素ウェルネスモニタリング用 7/1の赤色および赤外線センサー, データ保存:1 分単位の詳細なモーションデータ7 日間保存, 日々の統計データ過去 30
日分保存, 心拍数のデータエクササイズの記録中 1 秒間
隔, それ以外 5 秒間隔で保存, 耐水仕様: 水深 50m, 用途:
ランニング, サイクリング, 水泳, ウエイトトレーニン
グ，ヨガなど測位システム: GPS 搭載 + GLONASS, センサー:光学式心 2021/
拍数モニター, 3 軸加速度計, 血中酸素ウェルネスモニタ 9/28
リング用の赤色および赤外線センサー, デバイスの温度センサー, 振動モーター, 環境光センサー, NFC, 心電図ア
プリ, EDA スキャンアプリに対応する多目的電気セン
サー, データ保存:1 分単位の詳細なモーションデータ 7 日間保存, 日々の統計データ過去 30 日分保存, 心拍数のデータエクササイズの記録中 1 秒間隔, それ以外 5 秒間隔で保存, 耐水仕様: 水深 50m, 用途:ランニング, サイクリ
ング, 水泳, ウエイトトレーニング，ヨガなど
センサー:3 軸加速度計, 光学式心拍数モニター, 振動モー 2022/
9/15
ター, 血中酸素ウェルネス測定用の赤色および赤外線センサー, 環境光センサー, データ保存:1 分単位の詳細なモーションデータ 7 日間保存, 日々の統計データ過去 30
日分保存, 心拍数のデータエクササイズの記録中 1 秒間
隔, それ以外 5 秒間隔で保存, 耐水仕様: 水深 50m, 用途・機能:用途:ランニング, サイクリング, 水泳, ウエイトト
レーニング, ヨガなど,
測位システム: GPS 搭載 + GLONASS, センサー:マルチパ 2022/9/29
ス光学式心拍数センサー, 皮膚コンダクタンスを測定す
る電気センサー（cEDA）が身体反応を計測, 血中酸素ウェ
ルネスモニタリング用の赤色および赤外線センサー, 高
度計, 3 軸加速度計, 推定睡眠時皮膚温センサー, 環境光センサー, NFC, 振動モーター, データ保存:1 分単位の詳細なモーションデータ7 日間保存, 日々の統計データ過去 30
日分保存, 心拍数のデータエクササイズの記録中 1 秒間
隔, それ以外 5 秒間隔で保存, 耐水仕様: 水深 50m, 用途・機能:用途:ランニング, サイクリング, 水泳, ウエイトト
レーニング, ヨガなど
測位システム: GPS 搭載 + GLONASS, センサー: マルチ 2022/
9/29
パス光学式心拍数センサー, 血中酸素ウェルネスモニタ
リング用の赤色および赤外線センサー, 高度計, 3 軸加速度計, 環境光センサー, NFC,振動モーター, 耐水仕様: 水深 50m, 用途:ランニング, サイクリング, 水泳, ウエイト
トレーニング, ヨガ など
測位システム: GPS, GLONASS, BeiDou, Galileo, センサー: 2022/
コンパス,高度計,高性能な触覚モーター,光学式心拍数セ
10/13
ンサー,加速度計,ジャイロスコープ,環境光センサー, デー
タ保存:1 分単位の詳細なモーションデータ 7 日間保存,
日々の統計データ過去 30 日分保存, 心拍数のデータエク
ササイズの記録中1 秒間隔, それ以外5 秒間隔で保存, 2GB
RAM, 32GB, 耐水仕様: 水深 50m, チップ: E×ynos 9110
SoC, Corte× M33 コプロセッサ, 機能: Fitbit の健康&
フィットネス機能, Google マップ, Google ウォレット,Google アシスタント,YouTube Music など

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

表 2 ウェアラブル機器の例 2
メーカー
Garmin型・モデル
Lily
Classic/Sp
ort

ディスプレイ

無線通信方式
Bluetooth25.4×21.3mm(240×201 ピクセル), モノクロ,
タッチスクリーン, TFT LCD
直径 1.2 インチラ ウンド(30.4mm),240×
240 ピクセル, フ
ルカラータッチスクリーン
直径 1.4 インチ（35.6 mm）, 280×
280 ピクセル,
Power Glass

GarminApproach
S42

GarminEnduroGarminApproachS12

175×175 ピクセ
ル, MIP

GarminVENU 2

直径 1.3 インチ
Wi-Fi,（33.0 mm）, 416 × Bluetoot
416 ピクセル,h, ANT+
AMOLED, カ
ラータッチスクリーン

GarminForeAthlet
e 55

Garmin

電源
約 5 日間サイズ(縦×横×厚
発売
特徴さ mm),重量 g
日
測位システム: GPS, センサー: Garmin Elevate 光学式心拍計, 加速度計, 2021/
34.50 × 34.50 ×
環境光センサー,
防水等級:
5
ATM,
機能:
時計機能，
健康モニタリング，10.15 mm/24.0g
2/11
デイリースマート機能, ライフログ機能, ジム & フィットネスアク
ティビティ, トレーニング、計画、分析機能, ランニング・サイクリン
グ・スイム機能GPS(ゴルフ)モー 43.4×43.4×11.7
ド 最大 15 時間 / mm/ 43g
スマートウォッ
チモード 最大 10日間

測位システム: GPS, みちびき(補完信号対応), GLONASS, Galileo, セン
サー: 気圧高度計, コンパス, ジャイロセンサー, 加速度計, 温度計, 血中酸素トラッキング, 防水等級: 5 ATM, 内蔵メモリ: 64MB, 時計機能,
健康モニタリング, デイリースマート機能, タクティカル機能, ライフ
ログ機能, ジム&フィットネス機器, トレーニング, 計画, 分析機能, ランニング・ゴルフ・アウトドアリクリエーション・サイクリング・スイ
ム機能, キッズライフログ機能
測位システム: GPS, みちびき(L1S 信号対応), GLONASS, 防水等級: 10ATM, 内蔵メモリ: 64MB, 時計機能, スマート機能, ライフログ機能,
トレーニング機能, ランニング・ゴルフ・サイクリング機能

2021/
3/25

43.7×43.7×11.5
mm/ 34.1g

測位システム: GPS, みちびき(補完信号), GLONASS, Galileo, 防水等級:
5 ATM, 内蔵メモリ: 200 時間分のアクティビティデータ, 時計機能, デイリースマート機能, ゴルフ機能

2021/
4/15

45.4 × 45.4 ×
12.2 mm/ 49.0g

測位システム: GPS, みちびき(補完信号), GLONASS, センサー: Garmin
Elevate 光学式心拍計, 気圧高度計, コンパス, ジャイロセンサー, 加速
度計, 温度計, 環境光センサー, 血中酸素トラッキング, 防水等級: 5ATM, 内蔵メモリ: 200 時間分のアクティビティデータ, 時計機能, 健康
モニタリング, デイリースマート機能, ライフログ機能, ジム&フィッ
トネスアクティビティ, トレーニング, 計画, 分析機能, ランニング・ゴ
ルフ・アウトドアリクリエーション・サイクリング・スイム機能, キッ
ズライフログ機能
測位システム: GPS, Galileo, みちびき(補完信号), GLONASS, センサー:
Garmin Elevate 光学式心拍計, 加速度計, 防水等級: 5 ATM, 内蔵メモリ:
125 MB, 時計機能, 健康モニタリング, デイリースマート機能, ライフ
ログ機能, ジム&フィットネスアクティビティ, トレーニング, 計画,
分析機能, ランニング・サイクリング・スイム機能, キッズライフログ
機能
測位システム: GPS, みちびき(補完信号), GLONASS, Galileo, SatIQ（衛星自動選択モード）機能, センサー: Garmin Elevate 光学式心拍計, 気圧高度計, コンパス, ジャイロセンサー, 加速度計, 温度計,血中酸素トラッキング, 防水等級: 10 ATM, 内蔵メモリ: 16GB, 時計機能, 健康モニタ
リング, デイリースマート機能, タクティカル機能, ライフログ機能,
ジム&フィットネスアクティビティ, トレーニング, 計画, 分析機能,
ランニング・ ゴルフ・アウトドアリクリエーション・サイクリング・
スイム機能, キッズライフログ機能
測位システム: GPS, みちびき(補完信号), GLONASS, Galileo, センサー:
Garmin Elevate 光学式心拍計, 気圧高度計, コンパス, ジャイロセン
サー, 加速度計, 温度計, 環境光センサー, 血中酸素トラッキング, 防
水等級: 5 ATM, 内蔵メモリ: 200 時間分のアクティビティデータ, 時計
機能, 健康モニタリング, デイリースマート機能, ライフログ機能, ジ
ム&フィットネスアクティビティ, トレーニング, 計画, 分析機能, ランニング・ゴルフ・アウトドアリクリエーション・サイクリング・スイ
ム機能, キッズライフログ機能
測位システム: GPS, みちびき(補完信号), GLONASS, Galileo, センサー:
Garmin Elevate 光学式心拍計, 気圧高度計, コンパス, 加速度計, 温度計,
血中酸素トラッキング, 防水等級: 10 ATM, 内蔵メモリ: 32MB, 時計機
能, 健康モニタリング, デイリースマート機能, ライフログ機能, ジム&フィットネスアクティビティ, トレーニング, 計画, 分析機能, ラン
ニング・ゴルフ・アウトドアリクリエーション・サイクリング・スイム
機能

2021/
6/1

センサー: Garmin Elevate 光学式心拍計, 加速度計, 温度計, 環境光センサー, 血中酸素トラッキング, 防水等級: 50m 完全防水, 内蔵メモリ: 7
回のアクティビティデータ, 14 日間のライフログデータ, 時計機能, 健康モニタリング, デイリースマート機能, ライフログ機能, ジム&
フィットネスアクティビティ, トレーニング, 計画, 分析機能, ランニ
ング・サイクリング・スイム機能

2022/
4/22

スマートウォッ
チモード：約 50
日+15 日/GPS＋
光学式心拍計
モード： 約 70 時
間 +10 時間GPS(ゴルフ)モード 最大 30 時間 /スマートウォッ
チモード 最大 10週間
スマートウォッ
チモード：約 11
日間/ GPS+音楽
モード：約 8 時間
/ GPS モード：約
22 時間

51 × 51 × 14.9mm/ スチー
ル:71g, チタン:61g

直径 1.04 インチ （26.3 mm）, 208 ×
208 ピクセル,
MIP

スマートウォッ
チモード：約 14
日間/GPS モー
ド：約 20 時間

42 × 42 × 11.6mm/ 37g

fēni× 7

直径 1.3 インチ(33.02 mm), 260 ×
260 ピクセル,
MIP

スマートウォッ
47 × 47 × 14.5
チモード：約 18 mm/ 79g
日間/ バッテリー
節約モード：約 57
日間/ GPS モー
ド：約 57 時間などGarminVenu 2Plus

直径 1.3 インチ(33.0 mm), 416 ×
416 ピクセル,
AMOLED-

GarminInstinct 2

2 ウィンドウデ
ザイン, 23 × 23
mm (0.9 × 0.9 インチ), 176 × 176
ピクセル, MIP-

Garminvivosmart
5

0.41×0.73 インチ(10.5 mm × 18.5mm), 88×154
ピクセル, OLED

Bluetooth Smart,ANT+

スマートウォッ
チモード: 約 9日間/ バッテリー
節約スマートウォッチモード:
約 10 日間/ GPS
モード:約 24 時
間など
スマートウォッ
チモード： 約 28
日間, バッテリー
節約ウォッチモード： 約 65 日
間, GPS＋光学心拍計モード： 約30 時間
約 7 日間 (睡眠中の血中酸素ト
ラッキング無効)

GarminForerunner 255

直径 1.3 インチ(33 mm), 260 ×
260 ピクセル,
MIP

Bluetooth, ANT+

スマートウォッ
チモード: 約 14
日間/ GPS モード:
約 30 時間/ マル
チ GNSS モード:
約 25 時間など

GarminForerunner 955

直径 1.3 インチ(33 mm), 260 ×
260 ピクセル,
MIP

Wi-Fi,
Bluetooth, ANT+

GarminEuduro 2

直径 1.4 インチ(35.6 mm), 280 ×
280 ピクセル,
Power Sapphire

Wi-Fi,
Bluetooth, ANT+

スマートウォッ
チモード: 約 15
日間, GPS モード:
約 42 時間, マル
チ GNSS マルチ
バンド＋音楽再生モード: 約 8.5
時間など
スマートウォッ
チモード: 約 34
日間 + 約 12 日
間/バッテリー節
約ウォッチモード：約 111 日間 +約 1 年間など

GarminVenu Sq 2

対角 1.41 インチ（35.9 mm）,
AMOLED

Bluetooth, ANT+-

43.6 × 43.6 ×
12.6 mm/ 51.0g

45 × 45 ×14.5mm/ 52g

S/M サイズ:19.5 × 10.7 ×
217 mm/26.5g,
L サイズ: 19.5 ×
10.7 × 255
mm/24.5g
45.6 × 45.6 ×
12.9 mm/ 49g

46.5 × 46.5 ×
14.4 mm/ 52g

51 × 51 × 15.6mm/ 70g

スマートウォッ
40.6 × 37.0 ×
チモード: 約 11 11.1 mm/ 38.0g
日間, バッテリー
節約スマートウォッチモード:
約 12 日間, GPS
モード: 約 26 時
間など

106

2021/
4/8

2021/
6/10

2022/
1/20

2022/
2/3

2022/
2/11

測位システム: GPS, みちびき(補完信号), GLONASS, Galileo, GNSS マル 2022/
チバンド, SatIQ（衛星自動選択モード）機能, センサー: Garmin Elevate
6/16
光学式心拍計, 気圧高度計, コンパス, ジャイロセンサー, 加速度計,
温度計, 血中酸素トラッキング, 防水等級: 5 ATM, 内蔵メモリ: 4GB,
時計機能, 健康モニタリング, デイリースマート機能, ライフログ機能,
ジム&フィットネスアクティビティ, トレーニング, 計画, 分析機能,
ランニング・アウトドアリクリエーション・サイクリング・スイム機能,
キッズライフログ機能
測位システム: GPS, みちびき(補完信号), GLONASS, Galileo, GNSS マル 2022/
チバンド, SatIQ（衛星自動選択モード）機能, センサー: Garmin Elevate
6/16
光学式心拍計, 気圧高度計, コンパス, ジャイロセンサー, 加速度計,
温度計, 血中酸素トラッキング, 防水等級: 5 ATM, 内蔵メモリ: 32GB,
時計機能, 健康モニタリング, デイリースマート機能, タクティカル機能, ライフログ機能, ジム&フィットネスアクティビティ, トレーニン
グ, 計画, 分析機能, ランニング・ゴルフ・アウトドアリクリエーショ
ン・サイクリング・スイム機能, キッズライフログ機能
測位システム: GPS, GLONASS, Galileo, みちびき(補完信号対応),
2022/
GLONASS, GNSS マルチバンド, SatIQ（衛星自動選択モード）機能, センサー: Garmin Elevate リスト型心拍計, 気圧高度計, コンパス , ジャイ 8/25
ロセンサー, 加速度計, 温度計, 血中酸素トラッキング, 防水等級: 10ATM, 内蔵メモリ: 32GB, 時計機能, 健康モニタリング, デイリース
マート機能, タクティカル機能, ライフログ機能, ジム&フィットネス
アクティビティ, トレーニング, 計画, 分析機能, ランニング・ゴルフ・
アウトドアリクリエーション・サイクリング・スイム機能, キッズライ
フログ機能
測位システム: GPS, GLONASS, Galileo, みちびき
（補完信号）, センサー: 2022/
Garmin Elevate リスト型心拍計, コンパス, 加速度計, 温度計, 環境光セ
9/16
ンサー, 血中酸素トラッキング, 防水等級: 5 ATM, 機能: デイリース
マート機能, 安全および追跡機能, ライフログ機能, ジム & フィットネスアクティビティ, トレーニング、計画、分析機能, ランニング・ゴ
ルフ・アウトドアレクリエーション・サイクリング・スイム機能, キッ
ズライフログ機能

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

4)

加えて，ウォッチタイプの端末の需要が伸びてきているこApple, 技術仕様, https://support.apple.com/ja_JP/specs/app
lewatch (2022).

とは興味深く，スマホと連携するウェアラブル端末という使5)い方に加えて，単体のコミュニケーションツールとしての

Fitbit Ace3, https://www.fitbit.com/global/jp/products/track
ers/ace3?sku=419BKRD (2022).

ニーズがどこまで伸びていくのかが気になるところである．
6)

まだまだ，ウェアラブル機器は新たな可能性を秘めており，

Fitbit Lu×e, https://www.fitbit.com/global/jp/products/track
ers/lu×e?sku=422GLWT (2022).

今後どのようなサービスと連携していくのか注目に値する．
7)

一方で，個人情報の扱いも含めた機器のセキュリティ対策がFitbit charge5, https://www.fitbit.com/global/jp/products/tra
ckers/charge5?sku=421BKBK (2022)

どこまで進むのかも注意深く見守りたいと考える．
8)

3． ま と め

Fitbit Inspire3, https://www.fitbit.com/global/jp/products/tra
ckers/inspire3?sku=424BKBK (2022).

9)2021～2022 年においても，その 2 年前からの新型コロナウ

Fitbit Sense2, https://www.fitbit.com/global/jp/products/sma
rtwatches/sense2?sku=521BKGB (2022).

イルス感染症の影響により，我々のライフスタイルは大きく10)

変わろうとしている．特に，コロナ禍を経て，ウェアラブル

Fitbit Versa4, https://www.fitbit.com/global/jp/products/sma
rtwatches/versa4?sku=523BKBK (2022).

機器の購買需要が大きく伸び，
市場は拡大してきた．
一方で，
11)

ある程度需要が落ち着いてきたともいえる．引き続き，ユー

https://www.fitbit.com/global/jp/products/smartwatches(2022).

ザにとって魅力あるモデルを開発できるかどうかも，今後の12)

市場拡大に寄与すると考えられる．

https://www.fitbit.com/global/jp/products/smartwatches/goog
le-pi×el-watch?sku=GA04SRCH (2022).

また日本では，みちびき初号機後継機が 2021 年 10 月 26
日に打ち上げられ，2022 年 3 月より衛星測位サービスの運用

13)

みちびき，https://qzss.go.jp/usage/products/list.html (2022).

が開始 13)されており，Garmin や Apple などのウェアラブル機

14)

Garmin, https://www.garmin.co.jp/products/wearables/?cat=

器で対応しており，今後の動向に注目したいと考える．

business-athlete (2022).

参 考 文 献1)

児玉 明

（フェロー）
1992 年 早稲田大学理工学部電子通信学科卒
業．1994 年 同大学大学院理工学研究科前期修士課程修了．1997 年 早稲田大学大学院理工学
研究科後期博士課程修了．1995 年 早稲田大学
理工学部助手，1998 年 広島大学地域共同研究センター助教授を経て，現在，広島大学大学
院先端理工系科学研究科／総合科学部／情報メディア教育研究センター准教授．主に，画像通信，動画符号化，スケーラブル符号化，
画像検索方式，マルチメディア情報構造化などマルチメディア通信サービスの研究に従事．工学博士．電子情報通信学会，情報処理学会，映像情報メディア学会，電気学会，IEEE,
ACM 各会員．本学会，前副会長，前編集委員
長．

IDC Japan,“2021 年第 4 四半期世界および国内ウェアラ
ブルデバイス市場規模を発表”, https://www.idc.com/getd
oc.jsp?containerId=prJPJ49005022 (2022).

2)

IDC, “Wearables Market Sees First Decline at Beginningof 2022 as Demand Normalizes, According to IDC”, https://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=prUS49250022(2022).

3)

日経×TECH, https://×tech.nikkei.com/atcl/n×t/news/18/094
67/ (2021).

107

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

6-6 スマートフォン
児玉 明（フェロー）
広島大学

6-6 Smart Phone
Mei KODAMA (Fellow)
Hiroshima University

2． 主 な 仕 様

1． は じ め に2021 年～2022 年に発売されたスマートフォンとして，通信

本稿では，2021 年～2022 年においてスマートフォンとし事業者（docomo）から発売されたものに焦点を当て，仕様例て発売された製品の仕様について紹介する．なお，商標登録

1)～4)を表 1～表 3 に示す．

に関する registration symbol®，trade mark ™の表記は省略する．

表 1 スマートフォンの仕様例 1

メー
カー

型・

Apple iPhone
13

サイズ
(縦×横
×厚さ
mm),
重量 g
146.7×71.5×7.65mm,173g

OS

ディスプレイ

CPU/メモリ

連続待受時
間・連続通話時間(電源)

受信時最大速度/送信時最大
速度

無線通
信方式

iOS
16

Super Retina XDR ディス
プレイ, 6.1 吋（対角）オー
ルスクリーン OLED ディ
スプレイ, 2,532 x 1,170
画素, 460ppi

A15 Bionic チップ,6 コア CPU, 4 コア
GPU, 16 コア NeuralEngine/ 128GB,
256GB, 512GB-/ビデオ再生: 最大 19時間, オー
で再生: 最大 75 時間最大
4.2Gbps/ 最大 218Mbps

5G, 4G(LTE)/海外:
4G(LTE),
3G(W-CDMA),
GSM/GPRS,
IEEE802.11a/b/g/n/ac,
Bluetooth 5.0
5G, 4G(LTE)/海外:
4G(LTE),
3G(W-CDMA),
GSM/GPRS,
IEEE802.11a/b/g/n/ac,
Bluetooth 5.0
5G, 4G(LTE)/海外:
4G(LTE),
3G(W-CDMA),
GSM/GPRS,
IEEE802.11a/b/g/n/ac,
Bluetooth 5.0
5G, 4G(LTE)/海外:
4G(LTE),
3G(W-CDMA),
GSM/GPRS,
IEEE802.11a/b/g/n/ac,
Bluetooth 5.0
5G, 4G(LTE)/海外:
4G(LTE),
3G(W-CDMA),
GSM/GPRS,
IEEE802.11a/b/g/n/ac,
Bluetooth 5.3
5G, 4G(LTE)/海外:
4G(LTE),
3G(W-CDMA),
GSM/GPRS,
IEEE802.11a/b/g/n/ac,
Bluetooth 5.3
5G, 4G(LTE)/海外:
4G(LTE),
3G(W-CDMA),
GSM/GPRS,
IEEE802.11a/b/g/n/ac,
Bluetooth 5.3
5G, 4G(LTE)/海外:
4G(LTE),
3G(W-CDMA),
GSM/GPRS,
IEEE802.11a/b/g/n/ac,
Bluetooth 5.3

Apple iPhone
13mini131.5×64.2×7.65mm,
140g

iOS
16

Super Retina XDR ディス
プレイ, 5.4 吋（対角）オー
ルスクリーン OLED ディ
スプレイ, 2,340 x 1,080
画素, 476ppi

A15 Bionic チップ,6 コア CPU, 4 コア
GPU, 16 コア NeuralEngine/ 64GB, 128GB,
256GB-/ビデオ再生: 最大 17時間, オー
で再生: 最大 55 時間最大
4.2Gbps/ 最大 218Mbps

Apple iPhone
13Pro

146.7×71.5×7.65mm,
203g

iOS
16

Super Retina XDR ディス
プレイ, 6.1 吋（対角）オー
ルスクリーン OLED ディ
スプレイ, 2,532 x 1,170
画素, 460ppi

A15 Bionic チップ,6 コア CPU, 5 コア
GPU, 16 コア NeuralEngine/ 128GB,
256GB, 512GB, 1TB-/ビデオ再生: 最大 22時間, オー
で再生: 最大 75 時間最大
4.2Gbps/ 最大 218Mbps

Apple iPhone
13Pro
Max

160.8×78.1×7.65mm,
238g

iOS
16

Super Retina XDR ディス
プレイ, 6.7 吋（対角）オー
ルスクリーン OLED ディ
スプレイ, 2,778 x 1,284
画素, 458ppi

A15 Bionic チップ,6 コア CPU, 5 コア
GPU, 16 コア NeuralEngine/ 128GB,
256GB, 512GB, 1TB-/ビデオ再生: 最大 28
時間, オー
で再生: 最大 95 時間最大
4.2Gbps/ 最大 218Mbps

Apple iPhone14146.7×71.5×7.80mm,
172g

iOS
16

Super Retina XDR ディス
プレイ, 6.1 吋（対角）オー
ルスクリーン OLED ディ
スプレイ, 2,532 x 1,170
画素, 460ppi

A15 Bionic チップ,6 コア CPU, 5 コア
GPU, 16 コア NeuralEngine/ 128GB,
256GB, 512GB-/ビデオ再生: 最大 20
時間, オー
で再生: 最大 80 時間最大
4.2Gbps/ 最大 218Mbps

Apple iPhone
14 Plus160.8×78.1×7.80mm,
203g

iOS
16

Super Retina XDR ディス
プレイ, 6.7 吋（対角）オー
ルスクリーン OLED ディ
スプレイ, 2,778 x 1,284
画素, 458ppi

A15 Bionic チップ,6 コア CPU, 5 コア
GPU, 16 コア NeuralEngine/ 128GB,
256GB, 512GB-/ビデオ再生: 最大 26
時間, オー
で再生: 最大 100 時間最大
4.2Gbps/ 最大 218Mbps

Apple iPhone
14Pro

147.5×71.5×7.85mm,
206g

iOS
16

Super Retina XDR ディス
プレイ, 6.1 吋（対角）オー
ルスクリーン OLED ディ
スプレイ, 2,556 x 1,179
画素, 460ppi

A16 Bionic チップ,6 コア CPU, 5 コア
GPU, 16 コア NeuralEngine/ 128GB,
256GB, 512GB, 1TB-/ビデオ再生: 最大 23
時間, オー
で再生: 最大 75 時間最大
4.2Gbps/ 最大 218Mbps

Apple iPhone
14Pro
Max

160.7×77.6×7.85mm,
240g

iOS
16

Super Retina XDR ディス
プレイ, 6.7 吋（対角）オー
ルスクリーン OLED ディ
スプレイ, 2,796 x 1,290
画素, 460ppi

A16 Bionic チップ,6 コア CPU, 5 コア
GPU, 16 コア NeuralEngine/ 128GB,
256GB, 512GB, 1TB-/ビデオ再生: 最大 29
時間, オー
で再生: 最大 95 時間最大
4.2Gbps/ 最大 218Mbps

108

カメラ(前
面，背面)
（画素）

発売
日

1,200 万画素,
1,200 万画素
メイン・超広
角・望遠

2021/
9/24

1,200 万画素,
1,200 万画素
・超広角・望
遠

2021/
9/24

1,200 万画素,
1,200 万画素
メイン・超広
角・望遠

2021/
9/24

1,200 万画素,
1,200 万画素
メイン・超広
角・望遠

2021/
9/24

1,200 万画素,
1,200 万画素
メイン・超広
角

2022/
9/16

1,200 万画素,
1,200 万画素
メイン・超広
角

2022/
10/7

1,200 万画素,
4,800 万画素
メイン・1,200万画素超広角・1,200 万画
素望遠
1,200 万画素,
4,800 万画素
メイン・1,200万画素超広角・1,200 万画
素望遠

2022/
9/16

2022/
9/16

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

表 2 スマートフォンの仕様例 2
サイズ(縦×横×厚さ mm), 重量 g

約 810 時間/VoLTE（AMR-WB）約 1
670 分, VoLTE（E
VS-WB） 約 1510
分

4G(LTE),3G/海外
4G(LTE), 3G(W-C
DMA), GSM/GPRS, IEEE802.11a/b/g/n/ac, Bluetooth 5.0

約800 万画素ア
ウトカメラ, 約
1300 万画素/約
200 万画素Snapdragon 460,
1.6GHz＋1.8GHz
オクタコア/ RA
M:4GB, ROM: 64
GB
Snapdragon 8+ G
en1, 3.1GHz + 2.
0GHz, オクタコ
ア/RAM: 8GB, R
OM: 128GB

約 790 時間/VoLTE（AMR-WB）約 1
540 分, VoLTE(HD+)（EVS-SWB）
約 1450 分

4G(LTE) 262.5
Mbps/75Mbps,
3G 14.4Mbps/5.
76Mbps4G(LTE),3G /海外
4G(LTE), 3G(W-CD
MA), GSM/GPRS, I
EEE802.11a/b/g/n/ac,
Bluetooth 5.0

約 800 万画素,
約 1310 万画素

2021/
5/28

4G（LTE）約 270
時間/VoLTE（AMR-WB） 約 1370 分,
VoLTE（HD+）（E
VS-SWB） 約
1200 分

5G 4.9Gbps/4G 5G, 4G(LTE)/ 海外:
4G(LTE), 3G(W0C（LTE） 1.7Gb
GSM/GPRS,
ps, 5G 1Gbps/4 DMA),
IEEE802.11b/g/n/ax,
G（LTE） 75M Bluetooth 5.2bps

約 1000 万画素,
約 1200 万画素/
約 1200 万画素

2022/
9/29

Snapdragon 8+ G
en1, 3.1GHz + 2.
0GHz オクタコア/RAM: 12GB, RO
M: 256GB

4G（LTE）約 310
時間/VoLTE（AMR-WB） 約 1620 分,
VoLTE（HD+）（E
VS-SWB） 約
1420 分

5G 4.9Gbps/4G 5G, 4G(LTE)/ 海外:
4G(LTE), 3G(W0C（LTE） 1.7Gb
GSM/GPRS,
ps, 5G 1Gbps/4 DMA),
IEEE802.11b/g/n/ax,
G（LTE） 75M Bluetooth 5.2
bps

約 1,000 万画素/
約 400 万画素,
約 5,000 万画素/
約 1,200 万画素/
約 1,000 万画素

2022/
9/29

Snapdragon 8+ G
en1, 2.9GHz + 1.
7GHz オクタコア/RAM: 8GB, RO
M: 128GB
Snapdragon 8+ G
en1, 2.9GHz + 1.
7GHz オクタコア/RAM: 8GB, RO
M: 256GB
Snapdragon 8+ G
en1, 2.9GHz + 1.
7GHz オクタコア/RAM: 12GB, RO
M: 256GB
Snapdragon 8+ G
en1, 2.9GHz + 1.
7GHz オクタコア/RAM: 12GB, RO
M: 256GB
Snapdragon 8+ G
en1, 2.9GHz + 1.
7GHz オクタコア/RAM: 12GB, RO
M: 256GB
Snapdragon 8+ G
en1, 3.1GHz + 2.
0GHz オクタコア/RAM: 8GB, RO
M: 128GB

4G（LTE）約 410
時間/VoLTE（AMR-WB） 約 1540 分,
VoLTE（HD+）（E
VS-SWB） 約
1470 分
4G（LTE）約 220
時間/VoLTE（AMR-WB） 約 1300 分,
VoLTE（HD+）（E
VS-SWB） 約
1110 分
4G（LTE）約 290
時間/VoLTE（AMR-WB） 約 1940 分,
VoLTE（HD+）（E
VS-SWB） 約
1540 分
4G（LTE）約 390
時間/VoLTE（AMR-WB） 約 1510 分,
VoLTE（HD+）（E
VS-SWB） 約
1470 分
4G（LTE）約 460
時間/VoLTE（AMR-WB） 約 1,910 分,
VoLTE（HD+）（E
VS-SWB） 約
1,750 分4G（LTE）約 310
時間/VoLTE（AMR-WB） 約 1,620 分,
VoLTE（HD+）（E
VS-SWB） 約
1,420 分5G 4.2Gbps/4G（LTE） 1.7Gb
ps, 5G 218Mbp
s/4G（LTE）
131.3Mbps
5G 4.9Gbps/4G（LTE） 1.7Gb
ps, 5G 1Gbps/4
G（LTE） 75M
bps
5G 4.9Gbps/4G（LTE） 1.7Gb
ps, 5G 1Gbps/4
G（LTE） 75M
bps
5G 4.9Gbps/4G（LTE） 1.7Gb
ps, 5G 480Mbp
s/4G（LTE）
131.3Mbps
5G 4.9Gbps/4G（LTE） 1.7Gb
ps, 5G 480Mbp
s/4G（LTE）
131.3Mbps
5G 4.9Gbps/4G（LTE） 1.7Gb
ps, 5G 1Gbps/4
G（LTE） 75M
bps

5G, 4G(LTE)/ 海外:
4G(LTE), 3G(W-C
DMA), GSM/GPRS,
IEEE802.11n/ac/ax,
Bluetooth 5.2

約 1,220 万画素,
約 1,220 万画素/
約 1,220 万画素/
約 1,220 万画素

2022/
10/21

5G, 4G(LTE)/ 海外:
4G(LTE), 3G(W-C
DMA), GSM/GPRS,
IEEE802.11n/ac/ax,
Bluetooth 5.2

約 1,000 万画素,
約 5,000 万画素/
約 1,200 万画素/
約 1,000 万画素

2022/
4/21

5G, 4G(LTE)/ 海外:
4G(LTE), 3G(W-C
DMA), GSM/GPRS,
IEEE802.11n/ac/ax,
Bluetooth 5.2

約 4,000 万画素,
約 10,800 万画
素/ 約 1,200 万
画素/ 約 1,000
万画素

2022/
4/21

5G, 4G(LTE)/ 海外:
4G(LTE), 3G(W-C
DMA), GSM/GPRS,
IEEE802.11n/ac/ax,
Bluetooth 5.2

約 1,220 万画素,
約 1,220 万画素/
約 1,220 万画素/
約 1,220 万画素

2022/
6/3

5G, 4G(LTE)/ 海外:
4G(LTE), 3G(W-C
DMA), GSM/GPRS,
IEEE802.11n/ac/ax,
Bluetooth 5.2

約 1,260 万画素,
約 4,720 万画素/
約 190 万画素/
約 1,220 万画素

2022/
7/15

5G, 4G(LTE)/ 海外:
4G(LTE), 3G(W0C
DMA), GSM/GPRS,
IEEE802.11b/g/n/ax,
Bluetooth 5.2

約 1,000 万画素/
約 400 万画素,
約 1,200 万画素/
約 1,200 万画素

2021/
10/6

Snapdragon 888
2.8GHz + 1.8GHz
オクタコア/RA
M: 12GB, ROM:
128GB

4G（LTE）約 270
時間/VoLTE（AMR-WB） 約 1,500 分,
VoLTE（HD+）（E
VS-SWB） 約
1,440 分5G 4.2Gbps/4G（LTE） 1.7Gb
ps, 5G 480Mbp
s/4G（LTE）
75Mbps5G, 4G(LTE)/ 海外:
4G(LTE), 3G(W-C
DMA), GSM/GPRS,
IEEE802.11b/g/n/ax,
Bluetooth 5.2

約 1,000 万画素/
約 400 万画素,
約 1,200 万画素/
約 1,200 万画素/
約 1,200 万画素

2021/
10/6

Snapdragon 888
2.8GHz + 1.8GHz
オクタコア/RA
M: 8GB, ROM:
128GB
Snapdragon 888
2.8GHz + 1.8GHz
オクタコア/RA
M: 8GB, ROM:
256GB
Snapdragon 888
2.8GHz + 1.8GHz
オクタコア/RA
M: 12GB, ROM:
128GB
Snapdragon 888
2.8GHz + 1.8GHz
オクタコア/RA
M: 12GB, ROM:
256GB

4G（LTE）約 330
時間/VoLTE（AMR-WB） 約 1,530 分,
VoLTE（HD+）（E
VS-SWB） 約
1,440 分4G（LTE）約 270
時間/VoLTE（AMR-WB） 約 1,450 分,
VoLTE（HD+）（E
VS-SWB） 約
1,380 分4G（LTE）約 420
時間/VoLTE（AMR-WB） 約 1,940 分,
VoLTE（HD+）（E
VS-SWB） 約
1,850 分4G（LTE）約 330
時間/VoLTE（AMR-WB） 約 1,520 分,
VoLTE（HD+）（E
VS-SWB） 約
1,420 分5G 4.9Gbps/4G（LTE） 1.7Gb
ps, 5G 218Mbp
s/4G（LTE）
131.3Mbps
5G 4.9Gbps/4G（LTE） 1.7Gb
ps, 5G 1Gbps/4
G（LTE） 75M
bps
5G 4.2Gbps/4G（LTE） 1.7Gb
ps, 5G 218Mbp
s/4G（LTE）
131.3Mbps
5G 4.2Gbps/4G（LTE） 1.7Gb
ps, 5G 480Mbp
s/4G（LTE）
131.3Mbps

5G, 4G(LTE)/ 海外:
4G(LTE), 3G(W-C
DMA), GSM/GPRS,
IEEE802.11a/b/g/n/ac/ax, Bluetooth 5.2

約 800 万画素,
約1,220 万画素/
約1,220 万画素/
約 1,220 万画素

2021/
11/12

5G, 4G(LTE)/ 海外:
4G(LTE), 3G(W-C
DMA), GSM/GPRS,
IEEE802.11a/b/g/n/ac/ax, Bluetooth 5.0

約 1,000 万画素,
約 1,200 万画素/
約 1,200 万画素/
約 6,400 万画素

2021/
4/22

5G, 4G(LTE)/ 海外:
4G(LTE), 3G(W-C
DMA), GSM/GPRS,
IEEE802.11n/ac/ax,
Bluetooth 5.2

約 1,260 万画素,
約 2,020 万画素

2021
/6/3

5G, 4G(LTE)/ 海外:
4G(LTE), 3G(W-C
DMA), GSM/GPRS,
IEEE802.11n/ac/ax,
Bluetooth 5.2

約 800 万画素,
約1,220 万画素/
約1,220 万画素/
約 1,220 万画素

2021/
7/9

連続待受時間/連続通話時間約 5.5 吋 HD＋/
TFT

Helio P35, 2.3GH
z＋1.8GHz, オク
タコア/ RAM:4G
B, ROM: 64GB

Andro
id 12

有機 EL,約 5.6
吋 HD＋

オープン：約 16
5×約 72×約 6.
9mm/ クローズ：約 85×約 7
2×約 15.9mm,
約 187g

Andro
id 12

Samsu Galax
ng
y Z
Flip4
SC55C

オープン：約 15
5×約 130×約
6.3mm /クロー
ズ：約 155×約
67×約 14.2mm,
約 263g

Andro
id 12

Sony

Xperi
a 5 I
V SO
-54C

約 156×約 67×
約 8.2mm, 約
172g

Andro
id 12

約6.7吋 Full H
D＋/ Dynamic
AMOLED 有機
EL, Super AM
OLED （有機 E
L）サイズ 約 1.
9 吋 解像度 51
2 × 260
Dynamic AMO
LED（有機 EL）
約 7.6 吋 QXG
A＋/Dynamic
AMOLED 有機EL 約6.2吋
HD+ (904×23
16)
有機 EL 21：9
ワイドディス
プレイ, 約 6.1
吋 Full HD+

Samsu Galax
ng
y S2
2 SC
-51C

約 146×約 71×
約 7.6mm, 約
168g

Andro
id 13

Dynamic AMO
LED（有機 EL）
約 6.1 吋Full HD+

Samsu Galax
ng
y S2
2 Ult
ra SC
-52C
Sony Xperi
a 1 I
V SO
-51C

約 163×約 78×
約 8.9mm, 約
229g

Andro
id 13

Dynamic AMO
LED （有機 E
L）約 6.8 吋
Quad HD+

約 165×約 71×
約 8.2mm, 約
187g

Andro
id 12

有機 EL 21：9
ワイドディス
プレイ, 約 6.5
吋 4K

SHAR AQU
P
OS R
7 SH
-52C

約 161×約 77×
約 9.3mm, 約
208g

Andro
id 12

Pro IGZO OLE
D 有機 EL 約
6.6 吋 WUXGA+Samsu Galax
ng
y Z
Flip3
5G
SC-5
4B
Samsu Galax
ng
y Z
Flip3
5G S
C-55
B

オープン：約
166×約 72×約
6.9mm/クローズ：約 86×約
72×約 15.9mm,
約 184gオープン：約
158×約 128×
約 6.4mm /ク
ローズ：約
158×約 67×約
14.4mm, 約272g
約 157×約 68×
約 8.2mm, 約
168g

Andro
id 12

Dynamic AMO
LED （有機 E
L）約 6.7 吋 Fu
ll HD+/ SuperAMOLED 有機EL 約1.9吋(512×260)
Dynamic AMO
LED （有機 E
L）約 7.6 吋 Q
XGA+/ Dynamic AMOLED 有機EL 約6.2吋
HD+ (2,268×832)
有機EL シネマ
ワイドディス
プレイ, 約 6.1
吋 Full HD+

Samsu Galax
ng
y S21
5G
SC-51
B
SHAR AQUP
OS R
6 SH51B

約 152×約 71×
約 7.9mm, 約
171g

Andro
id 13

Dynamic AMO
LED （有機 E
L）約 6.8 吋
Quad HD+

約 162×約 74×
約 9.5mm, 約
207g

Andro
id 12

Pro IGZO OLE
D
有機 EL 約 6.6
吋 WUXGA+Sony

約 165×約 71
×約 8.2mm,

Andro
id 12

有機EL シネマ
ワイドディス
プレイ, 約 6.5
吋 4K

型

Sony

Xperi
a Ac
e II
SO-4
1B
FONT arrow
s Be4
Plus
F-41
B
Samsu Galax
ng
y Z
Flip4
SC54C

Sony

Xperi
a 5 III SO53BXperi
a 5 III SO51B

OS

ディス
プレイ

約 140×約
69×約 8.9mm, 約 159g

Andro
id 12

約 148×約 71
×約 9.4mm, 約160g

約 188g

Andro
id 12

Andro
id 12

カメラ(前
面，背面)
（画素）

受信時最大速度/送信時最大速度
4G(LTE) 262.5
Mbps/75Mbps,
3G 14.4Mbps/5.
76Mbps

CPU/メモリ

メー
カー

109

無線通
信方式

発
売
日
2021/
5/28

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

表 3 スマートフォンの仕様例 3
メー
カー

型・
モデル

SHAR
P

AQUO
S sens
e7 SH
-53C

サイズ(縦
×横×厚さ
mm),重量 g
約 152×約 70×
約 8.0mm,
約 158gSamsu
ng

Galaxy
A23
5G SC
-56C

Samsu
ng

OS

ディスプレイCPU・メモリ

Andro
id 12

Pro IGZO OL
ED 有機 EL
約 6.6 吋 WU
XGA+

Snapdragon 695
2.2GHz + 1.8GH
z オクタコア/
RAM: 6GB,
ROM: 128GB

約 150×約 71×
約 9.0mm,
約 168g

Andro
id 12

TFT 約 5.8 吋HD+Dimensity 700
2.2GHz + 2.0GHz
オクタコア/
RAM: 4GB,
ROM: 64GB

Galaxy
A53
5G SC
-53C

約 160×約 75×
約 8.1mm,
約 189g

Andro
id 12

Super AMOL
ED（有機 EL）
約 6.5 吋 FullHD+

Exynos 1280
2.4GHz+2.0GHz
オクタコア/
RAM: 6GB,
ROM: 128GB

Sony

Xperia
10 IV
SO-52
C

約 153×約 67×
約 8.3mm,
約 161g

Andro
id 12

有機 EL シネ
マワイドディ
スプレイ, 約
6.5 吋 4K

Snapdragon 695
2.2GHz + 1.8GH
z オクタコア/
RAM: 6GB,
ROM: 128GB

Sony

XperiaAce I
II SO53C

約 140×約 69×
約 8.9mm,
約 162g

Andro
id 12

有機 EL シネ
マワイドディ
スプレイ, 約
6.5 吋 4K

SHAR
P

AQUO
S wish2 SH51C

約 147×約 71×
約 8.9mm,
約 162g

Andro
id 12

TFT 約 5.7 吋HD+Qualcomm Snapd
ragon 480 5G M
obile Platform
2.0GHz＋1.8GHz
オクタコア/
RAM: 4GB,
ROM: 64GB
Snapdragon 695
2.2GHz + 1.8GH
z オクタコア/
RAM: 4GB,
ROM: 64GB

SHAR
P

AQUO
S sens
e6 SH-54B

約 152×約 70×
約 7.9mm,
約 156g

Andro
id 12

IGZO OLED
有機 EL 約
6.1 吋 FullHD+

Snapdragon 690
5G
2.0GHz + 1.7GH
z オクタコア/
RAM: 4GB,
ROM: 64GB

FCNT

arrows
We F-51B

約 147×約 71×
約 9.4mm,
約 172g

Andro
id 12

TFT,約 5.7 吋
HD＋Snapdragon 480
2.0GHz＋1.8GHz
オクタコア/
RAM:4GB,
ROM: 64GB

Samsu
ng

Galaxy
A22
5G SC
-56B

約 150×約 71×
約 8.9mm,
約 168g

Andro
id 12

Super AMOL
ED（有機 EL）
約 6.5 吋 FullHD+

MediaTek MT683
3V 2.2GHz + 2.0
GHz オクタコア/
RAM: 4GB,
ROM: 64GB

Samsu
ng

Galaxy
A52
5G SC
-53B

約 160×約 75×約 8.4mm,
約 188g

Andro
id 12

Super AMOL
ED（有機 EL）
約 6.5 吋 FullHD+

Snapdragon 750G
2.2 GHz + 1.8 G
Hz オクタコア/R
AM: 6GB, ROM:
128GB

連続待受時間・
連続通話時間4G（LTE）約 7
10 時間/VoLTE（AMR-WB）
約 2,270 分, Vo
LTE（HD+）（E
VS-SWB） 約
2,130 分4G（LTE）約 4
10 時間/VoLTE（AMR-WB）
約 1,730 分, Vo
LTE（EVS-W
B） 約 1,540
分
4G（LTE）約 4
00 時間/VoLTE（AMR-WB）
約 2,110 分, Vo
LTE（EVS-W
B） 約 2,110 分

受信時最大速度/送信時最大速度
5G 2.1Gbps/4G（LTE）
694Mbps,
5G 218Mbp
s/4G（LTE）
90Mbps4G（LTE）約 7
20 時間/VoLTE（AMR-WB）
約 2,210 分, Vo
LTE（HD+）（E
VS-SWB） 約
2,100 分4G（LTE）約
610 時間/VoLTE（AMR-WB）
約 1,780 分, Vo
LTE（HD+）（E
VS-SWB） 約
1,710 分4G（LTE）約
620 時間/VoLTE（AMR-WB）
約 1,740 分, Vo
LTE（HD+）（E
VS-SWB） 約
1,680 分4G（LTE）約790 時間/VoLTE（AMR-WB）
約 1,980 分, Vo
LTE（HD+）（E
VS-SWB） 約
1,910 分4G(LTE) 約
600 時間/VoLTE（AMR-WB）
約 1,560 分, Vo
LTE(HD+)（EV
S-SWB） 約
1,470 分4G（LTE）約
491 時間/VoLTE（AMR-WB）
約 1,720 分, Vo
LTE（EVS-W
B）約 1,690 分

5G 2.1Gbps/4G（LTE）
800Mbps,
5G 218Mbp
s/4G（LTE）
75Mbps4G（LTE）約460 時間/VoLTE（AMR-WB）
約 1,800 分, V
oLTE(HD+)（E
VS-SWB） 約
1,640 分5G 2.1Gbps/4G（LTE）
400Mbps,
5G 218Mbp
s/4G（LTE）
75Mbps
5G 2.3Gbps/4G（LTE）
1.1Gbps, 5G
218Mbps/4
G（LTE）
75Mbps

5G 1.9Gbps/4G（LTE）
350Mbps,
5G 218Mbp
s/4G（LTE）
75Mbps
5G 1.9Gbps/4G（LTE）
500Mbps, 5
G 218Mbps/
4G（LTE）
75Mbps
5G 2.1Gbps/4G（LTE）
1Gbps, 5G
218Mbps/4G（LTE） 90Mbps
5G 1.9Gbps/4G（LTE）
694Mbps, 5
G 218Mbps/
4G（LTE）
75Mbps
5G 2.1Gbps/4G（LTE）
400Mbps,
5G 218Mbp
s/4G（LTE）
75Mbps
5G 2.1Gbps/4G（LTE）
400Mbps,
5G 218Mbp
s/4G（LTE）
75Mbps

無線通信方式
5G, 4G(LTE)/
海外: 4G(LTE), 3G(W-CD
MA), GSM/GP
RS,IEEE802.11
a/b/g/n/ac/ax,
Bluetooth 5.1
5G, 4G(LTE)/
海外: 4G(LTE), 3G(W-CD
MA), GSM/GP
RS,IEEE802.11
a/b/g/n/ac/ax,
Bluetooth 5.2
5G, 4G(LTE)/
海外: 4G(LTE), 3G(W-CD
MA), GSM/GP
RS, IEEE802.1
1a/b/g/n/ac,
Bluetooth 5.1
5G, 4G(LTE)/
海外: 4G(LTE), 3G(W-CD
MA), GSM/GP
RS, IEEE802.1
1a/b/g/n/ac,
Bluetooth 5.2
5G, 4G(LTE)/
海外: 4G(LTE), 3G(W-CD
MA), GSM/GP
RS, IEEE802.1
1a/b/g/n/ac,
Bluetooth 5.1
5G, 4G(LTE)/
海外: 4G(LTE), 3G(W-CD
MA), GSM/GP
RS, IEEE802.1
1a/b/g/n/ac,
Bluetooth 5.1
5G, 4G(LTE)/
海外: 4G(LTE), 3G(W-CD
MA), GSM/GP
RS, IEEE802.1
1a/b/g/n/ac,
Bluetooth 5.1
5G, 4G(LTE)/
海外: 4G(LTE), 3G(W-CD
MA), GSM/GP
RS, IEEE802.1
1a/b/g/n/ac,
Bluetooth 5.1
5G, 4G(LTE)/
海外: 4G(LTE), 3G(W-CD
MA), GSM/GP
RS, IEEE802.1
1a/b/g/n/ac,
Bluetooth 5.0
5G, 4G(LTE)/
海外: 4G(LTE), 3G(W-CD
MA), GSM/GP
RS, IEEE802.1
1a/b/g/n/ac,
Bluetooth 5.0

カメラ(前面，
背面)（画素）
約 800 万画
素, 約 5,030
万画素/約 800万画素

発売日
2022/11/11

約 500 万画
素, 約 5,000
万画素

2022/10/27

約 3,200 万画
素, 約 6,400
万画素/約
1,200 万画素/
約 500 万画素
/約 500 万画
素/約 3,200 万
画素
約 800 万画
素, 約 800 万
画素/ 約1,200 万画素/
約 800 万画素

2022/
5/27

約 500 万画
素, 約 1,300
万画素

2022/6/1
0

約 800 万画
素, 約 1,300
万画素

2022/6/2
4約 800 万画
素, 約 4,800
万画素/約 800
万画素/約 800
万画素

2021/
11/11

約 500 万画
素, 約 1,310
万画素/約 190
万画素

2021/
12/3

約 500 万画
素, 約 1,300
万画素

2021/
12/2

約 3,200 万画
素, 約 6,400
万画素/約
1,200 万画素/
約 500 万画素
/約 500 万画
素

2021/
6/3

2022/7/8

対象となる期間に於いて，前回の期間に対する大きな変化

わず大容量・高速通信による映像視聴も進んでおり，スマホ

は，
ほぼ 5G 対応の機種に置き換わってきていることである．

利用の連絡・通話使用(通信量抑制)と，動画も含んだ大容量

前期間から続く新型コロナウイルス蔓延の影響により，働き通信に基づいた様々なアプリケーション使用の二極化が進ん方が変化し，自宅での生活スタイルも変化し，スマホの販売でいるとも考えられる．本稿では，主にハイスペック使用にや購買意欲に影響を与えていると考えられる．加えて，デー

対応する機種を仕様例として整理した．
例えば，
表 1 の iPhone

タ制限とデータ無制限の格安スマホサービス提供や 5G に対では，ディスプレイの高精細化・カメラの性能向上が進んで応した料金プランも登場しており，個々のスマホに対するおり，更に高速処理対応のコア数を増強した CPU となっていニーズが多様化しているとも考えられる．

る．一方で，円安や世界的な半導体不足の影響もあり，販売

例えば，使用する 5G 利用プランにより，自宅・外出時問

価格が高騰しているのが気掛かりである．

110

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

3)

次に，表 2, 表 3 に，Sony, Samsung, FONT, SHARP の機種を

ドコモ スマートフォン（4G）, https://www.docomo.ne.j
p/product/smart_phone.html (2022).

示したが，Samsung の発売数が多いこと，折り畳みタイプの4)

販売が多いことが目につく．また，有機 EL ディスプレイタ

ドコモ スマートフォン（5G）, https://www.docomo.ne.j

イプも多くなっている．全体的に，有効画素数が 4,800 万画

p/product/smart_phone_5g.html?icid=CRP_PRD_to_CRP_P

素以上のものや複数カメラ（超広角・望遠カメラ搭載）で様々

RD_smart_phone_5g (2022).

な被写体を撮影できるなどデジカメ機能の充実が更に進んでいる．今後も引き続き本動向を見守っていきたい．

（フェロー）
児玉 明
1992 年 早稲田大学理工学部電子通信学科卒
業．1994 年 同大学大学院理工学研究科前期修士課程修了．1997 年 早稲田大学大学院理工学
研究科後期博士課程修了．1995 年 早稲田大学
理工学部助手，1998 年 広島大学地域共同研究センター助教授を経て，現在，広島大学大学
院先端理工系科学研究科／総合科学部／情報メディア教育研究センター准教授．主に，画像通信，動画符号化，スケーラブル符号化，
画像検索方式，マルチメディア情報構造化などマルチメディア通信サービスの研究に従事．工学博士．電子情報通信学会，情報処理学会，映像情報メディア学会，電気学会，IEEE,
ACM 各会員．本学会前副会長、前編集委員長．

3． ま と め
今回の調査期間では引き続き，新型コロナウイルス蔓延の影響がある中で，5G 対応の機種の発売が目立った．また，
CPU 性能，ディスプレイ性能，カメラ性能，電池寿命性能などが更に向上してきており，消費者の需要と合わせて今後この高性能・高機能をどのように日常生活で活かしていくのかということ，販売価格とそれに対する購買意欲との関係がどのように推移していくのかが興味深いといえる．

参 考 文 献1)

iPhone, docomo, https://www.docomo.ne.jp/iphone/?icid=
CRP_PRD_to_CRP_IPH (2022).

2)

iPhone, Apple, https://www.apple.com/jp/iphone/ (2022).

111

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

6-7 3D ディスプレイ
陶山 史朗
宇都宮大学

6-7 3D Display
Shiro SUYAMA
Utsunomiya University
これは，特に空中像／3D 像の場合に，光学的には問題ない像

1．はじめにが人にはそう見えないということ 11)を改善したり，逆に光学

3D 表示においては，様々な新しい試みがなされてきており，的に不完全な像を，人にちゃんと見せることを目指す．

3D 映像技術が新たな段階に入りつつあるように感じている．本

まず，3D 像を遠方に光学的に形成したとしても，眼前に稿では，それらを中心に，3 次元メディア技術研究の最新動向に実物がある場合にはそれに邪魔されて奥に感じられない現象関して述べる．

を，アーク 3D 表示と運動視差を利用して改善させる方法が

2．空中像ディスプレイ

提案されている 12)．次に，飛び出している 3D 像の奥行きが何もない空間に，2D 像や 3D 像を問わずに，像を浮かべ不安定性なことに対しては，手を伸ばすだけで，不安定性が大きく改善されることを明らかにしている 13)．

ることができれば，空中像ディスプレイとして色々なアプリ
ケーションに広く適用できると期待できる．特に，コロナ禍

次に，脳内補完を積極的に利用する方式も提案されてい以降においては，非接触性などに注目され，最近の研究開発

る．まずは，2 つの視点からの顔画像を分割／合成して表示が盛んになってきている．

し，その割合を変えるだけで顔の向きを自由に表現できる方
法 14) や，人の奥行きの脳内補完能力を積極的に利用するセ

最初に，再帰性反射材とハーフミラーを用いて，実像をキュリティの高い表示方式も提案されている 15) ．

空中に浮遊できる AIRR（Aerial Imaging by Retro-Reflection）
に対し，精力的な研究展開がなされている．まずは，空中像

このように，空中像に関しては，色々な側面からの研究に重ねて背景を見えるようにすることが検討されており 1)，が積極的に行われてきており，今後の応用展開なども含めて，視線一致など多くの応用への展開が期待される．次に，コロ

大いに期待されるところである．

ナ禍における非接触の空中ボタンのために，センサとの組み
合わせ 2,3)の検討など，間近な応用への提案がなされている．
また，カメラによる監視が不適切な場面を想定したシングル

3．高精細裸眼 3D 表示
従来の裸眼立体ディスプレイは，パララックスバリアやレンチキュラレンズを用いたものが主流であり，空間解像度

ピクセルイメージングによるジェスチャ認識 4)などの面白いを分割して複数視点の映像を提示するため，各視点で観察さ

提案もなされている．さらに，解像度の評価は 2D 像では確れる画像の空間解像度が低下するという課題があった．これ立しているが，空中像では確立していないため，これに関すを解決する技術として，時分割を利用する手法が提案されてる研究も加速されている．標準化においても重要になると考いる．その一つに，時分割パララックスバリア方式があり，えられる空中像の評価方法とともに，その解像度を向上させパララックスバリアのスリット位置を高速に切り替え，それる方法に対しても興味深い提案がなされている 5-7)．

と同期して複数視点画像を入り合いに混ぜた提示像も切り替

空中像の別な形態として，円弧状の線刻群への単一照明の照射で，空中3D 像を提示できるアーク 3D 表示に関しても，応用まで見通した研究が行われるようになってきた．
まずは，
空中 3D 像の数 m 以上の飛び出しを実現することを目指すと

え，残像効果で空間解像度が高い裸眼立体像を観察者に提示することができる 16-19)．
高解像度な裸眼立体表示を実現するもう一つの方法として時分割指向性バックライトを用いる手法がある．観察者がともに，そのぼけ幅を低減できる方法が提案されている 8)．

自由に動いても立体視を維持する手段として，ドットマトリ

また，これまで，書き換えが困難であったアーク 3D 表示を，ックスバックライトとレンズアレイを組み合わせた指向性バ

簡単に書換え可能とでき，動画までも狙える新たな方式も提ックライトを利用する方法がある 20)．

案されて来ており 9)，今後の大画面・遠距離表示に向け，さ

この方法では，レンズアレイの前に高リフレッシュレー

らなる研究が期待される．

トでの表示が可能な液晶パネルを配置し，液晶画面に右眼用

次に，一風変わった 3D 表示に対する試みとして，「脳内補完」に代表される技術が，新たに提案されてきている 10)．

112

画像を表示されているときに右眼とレンズ中心を結ぶ直線上

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

ロジェクタアレイ方式のように過度に電子的な画像補正に依のバックライトを点灯し，左眼用画像を表示されているときに右眼とレンズ中心を結ぶ直線上のバックライトを点灯する． 存して画質劣化を引き起こすことなく，機械的な位置合わせ
この 2 状態を交互に拘束に切り替えることで，観察者は液晶と最低限の画像処理でキャリブレーション可能であることがパネルと同じ空間解像度を有する立体像を裸眼で観察するこ示されている 28)．

とができる．観察者の位置が移動するのに合わせて，点灯す

視覚疲労を低減させる立体表示方式として擬似超多眼表るバックライト位置を変更することによって，観察者が自由示の研究が行われている 29)．従来の超多眼表示では，小さなに移動しても立体視を維持することができる．

視点間隔で，それぞれの視点位置から見た視差をもつ画像を

この指向性バックライトを用いる場合，レンズアレイの表示していた．これらの視差画像は視差が小さく，画像変化

レンズ中心付近を通る光とレンズ端部を通る光で輝度に差がは視点位置に応じた平行移動が支配的であることに着目し，生じ，輝度ムラにより画質が低下する問題がある．その問題

ひとつの視差画像を空間的にシフトすることで超多眼表示のを解消する方法として，レンズアレイを横方向に位相ずれさ

視差画像群を近似的に作り出すものである．もともとの擬似せながら配置し，指向性拡散板で垂直方向に光を混ぜること

超多眼表示では，画像を 2 次元的にシフトしていたが，これにより，輝度の一様化と左右両眼への光の指向性維持を両立

を１次元として水平方向や垂直方向としても視覚疲労を低減させていた 21)．しかしながら，この方法では光の利用効率のさせる効果があることが示されている．また，メガネ式の立低下や，観察者が頭を傾けたときに立体視を維持できないな

体表示の視覚疲労の低減方法として，被写界深度を拡大する

どの問題があった．この問題を解決する手法として，入り合レンズを用いた方法についても研究が行われている 30)．これい構造をもつフレネルレンズを用いて隣り合う要素レンズのは，主に内視鏡手術や HMD 用に開発されていて，メガネは光を混ぜる手法が提案されている 22)．この方法を用いると拡必要であるが高解像度な立体表示に適用できる技術である．

散板なしに輝度の一様化が可能となり，光の利用効率の向上，

電子的なホログラム表示の問題点である狭い視域を拡大

観察者が頭を傾けたときに立体視を維持，装置の薄型化などする方法として MEMS 空間光変調器をパルス光照明する方のメリットが得られている．

法が提案されている 31)．これは，MEMS 空間光変調器の高速

この方式においてレンズアレイを傾けると，横方向の視性を利用して時分割法で視域を拡大する．MEMS 空間光変調

域が拡大し，同時に 2 人の観察者が横に並んで立体視を行う器が十分に高速動作することを利用して，カラー化も時分割ことができる．このとき，240Hz のリフレッシュレートで 4法で実現する方法が提案されている 32)．

時分割表示を行い，観察者 1 の右眼用画像・左眼用画像，観5．むすび

察者 2 の右眼用画像・左眼用画像を順に表示すると，2 人の新型コロナウイルスのパンデミックにより，新たな働き

観察者がそれぞれの視点に固有の立体像を同時に観察するこ方として，テレワークが普及しており，このスタイルは今後とができる 23) ．

も継続すると予想される．このような機会が増えれば，映像

3 次元空間において 2 人で共同作業を行う場合，それぞれや音声などのメディア技術にも，さらなる進化を社会から期の観察者が固有の位置からの立体像を観察できないと，両者
が 3 次元位置の正確な把握をできず，共同作業は成立しない．
2 人の観察者が同時に高解像度の 3 次元空間を共有しながら待されると考えられる．立体映像，立体音響などを含む立体メディア技術は，その重要なパーツの一つになりうると考えられ，大いに期待される．

作業できる空間の実現は，今後さまざまな作業シミュレーシ

参考文献

ョンなどへの応用可能性を有している．
1)

4．ライトフィールド，ホログラム

D. Nishimura, K. Chiba, K. MA.ta, K. Fujii, M. Yasugi, T. Miyashita,
K. Sawada, and H. Yamamoto: “Outdoor Aerial Signage with Optical

ライトフィールドディスプレイを用いた顔表示の研究が

See-Through AIRR”, Proc. of 3DSA 2021, S9-8 (2021).
2)

進められている．今後のコミュニケーション技術では，人のI. Saji, Y. Miyai, Y. Kashihara, A. Hayashi, S. Suyama, H. Yamamoto:“Realization of Interactive Aerial Buttons Using a Combination of

気持ちを伝えることができる技術が求められるが，ライトフArc3D Display and 3D Sensors”, Proc. of IDW ’21, Vol. 28, pp. 298–ィールドディスプレイを用いると低コスト，省スペース，か301, FMCp1-8L (2021).

つリアルな顔表示が可能になるため，顔表示に特化したライ3)

トフィールドディスプレイの開発 24)，およびその効果の研究

K.

Ashimine,

H.

Shigetaka,T.

Fujiyoshi,

H.

Yamamoto:“Development of Capacitive Sensor for Aerial Interface”, Proc. ofが行われている 25), 26) ．

IDW ’21, Vol. 28, pp. 1019–1022, INP7/FMC4–3 (2021).
4)

全周立体表示を複数のライトフィールドディスプレイを

H. Takatsuka, M. Yasugi, N. Mukojima, S. Suyama, H. Yamamoto:“Gesture Classification of Single-Pixel-Imaging Reconstruction by

用いて実現する方法が提案されている 27)．数台のディスプレ

Using Deep Learning”, Proc. of IDW ’21, Vol. 28, pp. 1053–1056,

イを円周上に並べることで全周立体表示が実現でき，また，

AIS7/VHF6-3L (2021).

ディスプレイを傾けることで通常のレンズアレイの利用が可能になる．ディスプレイの台数が少ないことから，従来のプ

113

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

5)

K. Fujii, H. Yamamoto: “Aerial-Imaging Steganography with AIRR
by Use of Transparent Objects as Decoding-Keys”, Proc. of IDW ’21,
Vol. 28, pp. 235–238, FMC3/INP6-4 (2021).

6)

H. Guo, K. Fujii, M. Yasugi, H. Yamamoto: “Resolution Evaluation of

FresnelAerial Image Formed with AIRR by Use of Two Transparent Spheres”,

two-dimensional directional light control”, Optics Letters, Vol. 47, No.

K. Takiyama, H. Guo, M. Yasugi, S. Suyama, H. Yamamoto: “Factors
Affecting the Modulation Transfer Function (MTF) in Polarized Aerial
Imaging by Retro-Reflection (p-AIRR)”, Proc. of IDW ’21, Vol. 28,

array

that

attainsa

uniform

luminanceand2, pp. 301–304 (2022).
23) 嘎日瑪蓋, 掛谷英紀: “二人が固有視点の立体像を観察できる時
分割高精細裸眼立体表示とその評価”, 映像情報メディア学会技術報告, Vol. 46, No. 31 (2022).

Yuki Sato, Ikuya Saji, Shiro Suyama, Hirotsugu Yamamoto: “The blur

virtual-image mode”, Opt. Express, Vol. 30, No. 6, 8409–8424 (2022).

width of the bright spot can be reduced by increasing the observation

25) 深野弘一郎, 清水美里, 工藤隆朗, 由良俊樹, 松尾靖彦, 高木康

distance in the front projection of the arc 3D display”, Proc. of DHIP

博: “顔の表情の等倍ライトフィールド表示が人に与える印象の2021, p. 22 (2021).
9)

lens

24) K. Fukano, T. Kudo, T. Yura, Y. Takaki: “Light field display with near

pp. 272–275, FMC8-4L (2021).
8)011002.1-6 (2014).
22) G. Borjigin, H. Kakeya: “A backlight system using a novel interleaved

Proc. of IDW ’21, Vol. 28, pp. 1011–1014, INP7/FMC4-1 (2021).
7)

lens array”, Journal of Electronic Imaging, Vol. 23, No. 1, pp.

主観評価”, 立体映像技術研究会(オンライン)，2021年10月19日.

H. Taguchi, H. Mizushina, K. Yamamoto and S. Suyama: “Fresnel Arc26) 深野弘一郎, 清水美里, 工藤隆朗, 由良俊樹, 松尾靖彦, 高木康

3D display for rewriting 3D image with high-pixel-density

博: “ライトフィールドディスプレイを用いた表情表示における

arrangement and automatic arc-scratch generation”, Proc. of IDW ’21,

解像度の影響”, 立体映像技術研究会(オンライン)，2022年3月7

Vol. 28, pp. 889–892 (2021).

日.

10) S. Suyama, H. Yamamoto, H. Mizushina, “3D Image and Real Object

27) Y. Momonoi, K. Yamamoto, Y. Yokote, A. Sato, Y. Takaki: “Light

Have Differences? ~Enhancing or Fooling Image Reconstruction infield Mirage using multiple flat-panel light field displays”,

Brain~,” Proc. of IDW ’21, Vol. 28, pp. 460–463, 3D6-2 (2021).

Express, Vol. 29, No. 7, 10406-10423 (2021).

Opt.

11) Haruki Mizushina, Kohei Yamamoto and Shiro Suyama: “Unstable28) 山本昂哉, 桃井芳晴, 横手恵紘, 佐藤敦, 高木康博: “複数のライ

depth perception of aerial images in crossed mirror array can be

トフィールドディスプレイを用いた全周立体ディスプレイの表

controlled by changing fixation distance”, IEEE Trans. on Industry2022
示システムの調整方法”, 立体映像技術研究会(オンライン)，

Applications, Vol. 58, No. 5, 6793-6800 (2022).

年3月7日.

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display to reduce visual fatigue”, Opt. Express, Vol. 28, No. 9,with moving head or moving Arc 3D display”, Proc. of 3DSA2021, pp.

14134-14150 (2020).
30) 高津琴美, 宮島泰史, 加藤一壽, 高木康博: “立体視の視覚疲労を

25–26 (2021).
13) N. Kiyose, K. Yamamoto, H. Mizushina and S. Suyama: “Reductionof Perceived Depth Instability in Aerial Image by Using Hand or Tools
to Aerial Image Position”, Proc. of IDW ’21, Vol. 28, pp. 482–485低減する非球面位相板の軸外結像特性の測定”, 立体映像技術研究会(オンライン)，2022年3月7日.
31) Y. Takekawa, Y. Takashima, Y. Takaki: “Holographic display having
a wide viewing zone using a MEMS SLM without pixel pitch(2021).
14) Y. Nakagawa, H. Mizushina, S. Suyama and K. Yamamoto: “Pseudo

reduction”, Opt. Express, Vol. 28, No. 5, 7392-7407 (2020).

gaze direction change for 2D communications by spatial blending and32) 首藤玲, 高木康博: “パルス変調MEMS空間光変調器を用いたホboundary blending of luminance of 2D face images with different gaze

ログラフィックディスプレイのカラー化”, 立体映像技術研究会

directions”, Proc. of IDW '21, Vol. 28, pp. 486–489 (2021).

(オンライン)，2022年3月7日.

15) K. Fujikawa, H. Mizushina, K. Yamamoto and S. Suyama: “Advanced
Secure Display Using DFD Display with Fuzzy Perceived Depth
Images and Dummy Information”, Proc. of IDW ’21, Vol. 28, pp.
464–467(2021).
16) Q. Zhang, H. Kakeya: “An autostereoscopic display system with four
viewpoints in full resolution using active anaglyph parallax barrier,”
Proc. of SPIE 8648, 86481R.1-10 (2013).
17) Q. Zhang, H. Kakeya: “Time-division multiplexing parallax barrier
based on primary colors”, Proc. SPIE 9011, 90111F (2014).
18) Q. Zhang, H. Kakeya: “A high quality autostereoscopy system basedon time-division quadplexing parallax barrier”, IEICE Trans. on
Electron., Vol. E97-C, No. 11, pp. 1074–1080 (2014).
19) Q. Zhang, H. Kakeya: “Time-division quadruplexing parallax barrier
employing RGB slits”, Journal of Display Technology, Vol. 12, No. 6,
pp. 626–631 (2016).
20) B. Yang, H. Kakeya: “Autostereoscopy for two observers by adaptive
fractional time-division multiplexing parallax barrier”, ITE Trans. on
MTA, Vol. 9, No. 2, pp. 136–142 (2021).
21) S. Ishizuka, T. Mukai, H. Kakeya; “Viewing zone of anautostereoscopic display with a directional backlight using a convex

114

陶山 史朗
1979 年 九州大学理学部物理学科 卒業．1981.
年 同大学院工学研究科応用物理学専攻修士課程 修了．同年 NTT 入社．武蔵野電気通信研究所配属．2007 年 徳島大学 教授．2021 年
宇都宮大学 特任教授．3D 映像入出力技術，
立体知覚評価，脳内補完技術の研究に従事．
工学博士．

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

6-8 ファクシミリ
山本 賢治 安井 芳昭 岡田 佑樹 八田 拓也
東芝テック株式会社

6-8 Facsimile
Kenji YAMAMOTO, Yoshiaki YASUI, Yuuki OKADA, Takuya HATTA
Toshiba Tec Corporation.

1．はじめに書，図面などあらゆる分野や業種で深く業務に入り込んでおり，そう簡単には止めることはできない．それ故現在利用し2022 年は新型コロナウイルスのオミクロン株による感染ている人が今後も利用を継続するという回答は実に 8 割を超拡大による大きな懸念で始まったが，様々な対策が進み Withえる．これはファクシミリが如何に簡単でいつでもどこにで

コロナにおける社会経済活動が本格化している．この状況にも確実に送ることができるという利便性の高さを示すもので合わせて多くの企業がこれまでの業務形態からテレワークをある．テレワーク化におけるファクシミリ関連の困り事に出はじめとする新しいワークスタイルでの活動を行っており，社の必要性が挙げられているが，受信したデータをクラウド

既に以前のような業務形態には戻れなくなっている．オフィ

上にアップすることでテレワーク中や外出先でもモバイル端ス全体の業務効率の改善や生産性向上を重視した選択型の出末等で閲覧するなど，ビジネスシーンに合わせた使い分けが社になり，個人のワークスタイルに対する自由度が上がって進んでいる．また医療機関や公共団体等では災害時の通信手いる．一方でファクシミリによるコミュニケーション手段は段の確保としても重要な位置付けであり，金融機関等におい

リモートによる操作ができないとされ，テレワークを妨げるては以前より情報漏洩と改竄防止の観点から最も重要な通信業務として常に挙げられる．

手段となっていることは変わらない．メタル回線から IP 網化

2020 年，政府から「脱ハンコ」が発表され電子印鑑や電子が着々と進む中，ファクシミリに関わる技術においては環境

署名などのデジタル化への移行が進む中，2021 年，政府から変化に対応するだけなく，保守サービスの継続にも対応して「ファクス廃止」が発表された．だが各方面からの難色が強

いかなければならない．

く，現時点この案件は頓挫している．これにはファクシミリ
に代わるシステムや業務の移行が困難であること，アナログ
であるが故，サイバー攻撃に対して情報漏洩が皆無なことなど様々な理由がある．5G/6G をはじめとする通信網のデジタ
ル化と高速化が加速する中，ファクシミリ関連の事業者ではこのような状況下においても利用者に対して安定した通信品
質やサービスを提供し，これを維持していく必要がある．これらのことを踏まえ市場動向や技術動向，今後の活動方針について述べていく．

2. 市場動向
2.1 市場動向
一般社団法人情報通信ネットワーク産業協会（CIAJ）発行の通信機器中期需要予測 1)【2021-2026 年度】によると，ビジネスファクシミリ複合機の国内需要は今後徐々に減少すると
出典：一般社団法人情報通信ネットワーク産業協会（CIAJ）「通信機器中期需要予測【2021-2026 年度】」1)

見込まれている（図 1）．これは紙媒体の利用機会の減少，電子メール等の他の情報伝達手段の浸透ということだけではな

図 1 ビジネス関連機器の国内金額

く，ワークスタイルの変化が大きく影響している．ただ需要は減少しているとはいえ，CIAJ 画像情報ファクシミリ委員会

2.2 ファクシミリの機能向上で行っている市場アンケート調査結果では依然として多くの

昨今の通信インフラの変化に伴いファクシミリにおいてもビジネスシーンでファクシミリが活用されていると見て取れ

これまで通りの通信品質を確保するために CIAJ 画像情報フる．ファクシミリの利用は業務報告や連絡書をはじめ受発注

115

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

3.2 NGNァクシミリ委員会では，東日本電信電話株式会社と西日本電
信電話株式会社（以下では NTT 東西）から提供されている情NGN とは NTT 東西で現在の電話網とインターネット網に報や疑似環境で相互接続試験を実施している．新たなインフ

代わるものとして導入が進められている IP 網の次世代ネッ

ラやサービスとして IP 網化や Next Generation Network（以下トワークのことである．IP 網を使用した IP ファクスは，NTT

NGN），ワイヤレス固定電話などの提供が開始及び順次予定

東西が提供している帯域確保型のデータコネクトサービスをされており，従来のファクシミリの機能やサービスの提供を使用することで安定して NGN を介した通信を行うことがで維持しつつ，インフラの変化を最大限に活用することで機能

きる．NGN における IP ファクス通信においても SIP によるや利便性などの向上も行っていく必要がある．

発信着信の処理が行われるが，コンテンツは T.38 メディアをファクシミリを含む複合機では，これまでクラウド連携機

そのまま使用することができないので注意が必要となる．ま

能や受信転送機能，文字認識技術を活用した自動仕分け機能

た現時点では通信元と通信先の双方がデータコネクトサービなどを搭載することで従来の G3 ファクス機よりも利用価値

スを使用しなければならなく（図 2），IP ファクスの利用者をを高めてきたが，IP ファクス機能においては一部の複合機に増加させていくにはサービス面の拡大が必要となる．

しか搭載されておらず今後の拡大を推進していかなければならない．しかし IP ファクスでは通信元と通信先を 1 対 1 で接続する方式が統一されていないなどの課題もあり今後も継続的に対応していく必要がある．

3．技術動向
3.1 SIP
Session Initiation Protocol（以後 SIP）はネットワーク機能を搭載しているデバイスとデバイスを直接または双方向でリア
ルタイムに通信させることを目的としたプロトコルである．
リアルタイム通信でメディアデータを送受信するためには，
図 2 IP ファクスの通信状況

デバイス間でセッションの確立が必要である．そのセッションを管理するために SIP では，発信・受信（応答）・切断と通3.3 ワイヤレス固定電話

信相手を特定することを制御している.通信相手の特定には
SIP URI が必要になる．SIP URI はデバイスを一意に表現する

総務省と NTT 東西が中心となって検討してきたワイヤレための仕組みでメールアドレスと同じような形式で表記されス固定電話のサービスが2022 年度第4四半期以降に開始予定

る（例えば“sip:hoge@example.com”）．通信元は SIP URI 形式となっている．ワイヤレス化は，NTT 東西によると固定電話で発信し，通信先デバイスがその発信に対し応答することにの加入者減少と離島や山間部へのケーブル類の保守費とで収より，通信元と通信先で直接にセッションを確立できる．こ支が困難になってきたことが理由であると述べられている．

のようにしてデバイス間でリアルタイム通信が可能となる．

ワイヤレス固定電話では，離島や山間部を中心にこれまでの

SIP と IP ネットワーク上の G3 ファクス通信（T.38）を用

固定電話サービスを維持するためにケーブルの再敷設を止め

いた IP ファクスはインターネット経由による通信のため G3て，モバイル網を利用した無線の固定電話として提供される

ファクスの音声通信と異なり通信費用が抑えられ，通信速度ことになる（図 3）．

も優れている．このように SIP と T.38 による通信はリアルタ
イム性と通信費用，通信速度で優れている面が多いが,事業者間による相互接続ができていないことが課題である．現状では相互接続が保証されているのは同じ事業者の製品同士となるのが一般的である．この課題に対して CIAJ 画像情報ファクシミリ委員会と高度通信システム相互接続推進会議（HATS）のファクシミリ相互接続試験実施連絡会とで連携し，2021 年度から IP ファクスの相互接続試験を実施している．第一回目は IP ファクスのダイレクト相互接続試験を行い，参加した事業者間の相互接続性を確保できていることを確認した．今後は SIP サーバーを使用した相互接続試験について検討している．

図 3 ワイヤレス固定電話の提供イメージ

116

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

当然のことながらファクシミリ通信は固定電話サービス事実である．ファクシミリ関連の事業者は，このファクシミ上で提供されている．ワイヤレス化になると無線通信のモバリの特性である簡単で便利で確実な通信手段であることを維

イル網を利用するためデータ通信の蓄積型 FAX の蓄積転送

持しなければならない．今後も CIAJ と連携しこれらを中心

装置（図 4）で提供されることになるが，通信品質の低下，とした活動を行っていく．

機能やサービス提供の不可など幾つか懸念がある．まず送達

参考文献

確認機能がこれまでのように動作しなくなる．中間にある蓄積転送装置から通信元へ通信結果を通知することになり最終

1) 通信機器中期需要予測【2021-2026 年度】（一般社団法人情報通信

確認まで遅延が発生する．また能力通知機能も無線通信区間

ネットワーク産業協会）(2021).

がインターネットファクス通信（T.37）で行われるため，紙幅や解像度が最大能力で提示できない可能性がある．ファク
シミリ事業者によっては通信上に独自機能を有していることがあるが，これも使えなくなる．送信端末識別（TSI）の対応

山本 賢治

はまだ明文化されていないが，蓄積転送装置を仲介すること

東芝テック株式会社 ワークプレイ
ス・ソリューション事業本部 技術統
括部所属, 複合機開発に携わる．
CIAJ 画像情報ファクシミリ委員会
委員長．

になるためこれも使えなくなると推測する．TSI が使えなくなると受信転送機能の一部が使えなくなり，テレワーク普及の阻害要因になってくる．ワイヤレス固定電話からのファク
シミリ送信時にはプレフィックス番号を付加してダイヤルしなければならず，利用者に対して発信電話番号が変わること

安井 芳昭

を周知徹底しなければならない．

東芝テック株式会社 ワークプレイ
ス・ソリューション事業本部 技術統
括部所属, 複合機開発に携わる．
CIAJ 画像情報ファクシミリ委員会
技術小委員会参画．HATS ファクシ
ミリ相互接続試験実施連絡会主査．

CIAJ 画像情報ファクシミリ委員会では，NTT 東西と協議を続けると共にワイヤレス固定電話に関するガイドラインなどを作成するなど，安定したファクシミリの通信品質やサービス提供の確保に向けた検討を行なっていく方針である．
今後ファクシミリ事業者においては，ワイヤレス固定電話のサービスを見据えて新たな機能やサービスを検討し構築し岡田 佑樹ていくことになる．

東芝テック株式会社 ワークプレイ
ス・ソリューション事業本部 技術統
括部所属, 複合機開発に携わる．

八田 拓也
東芝テック株式会社 ワークプレイ
ス・ソリューション事業本部 技術統
括部所属, 複合機開発に携わる．
HATS ファクシミリ相互接続試験実施連絡会副委員．

図 4 提供方式イメージ

4．今後の活動
ファクシミリを含む複合機は，ほとんどのオフィスに設置されている端末である．ペーパーレス化が謳われ始め，続いてテレワークの急速な拡大により，紙の読み取りや印刷が主体となっていた業務形態は電子化によりスリムになったが，ファクシミリにおいてはあまり変わらずそのまま使い続けられている．しかし送受信の手順としては変化している．パソ
コンから複合機経由でファクシミリを送信したり，受信したデータをクラウドやパソコンに転送したりと，テレワーク環
境下でも柔軟に利用されている．市場ではファクシミリに代わる通信手段の設備投資や保守に膨大な費用を掛けるほど，
費用対効果の面でメリットを得られないようだ．とはいえ，未だにビジネス名刺にはファクシミリ番号の記載があるのも117

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

6-9 複写機および複合機
吉田 健
株式会社リコー

6-9 Copier and Multi-Function PrinterKen YOSHIDARICOH COMPANY, LTD.
海外向け出荷別にグラフに表したものである．国内海外合計

1．はじめにの出荷台数は 2018 年までほぼ横ばいを維持していたものの，

COVID-19 はオフィス稼働率低下とプリントボリュームの2019 年には減少に転じ，2020 年には COVID-19 の影響によ減少という大きな問題を複写機・複合機業界にもたらし，そり激減している．2021 年以降は僅かに回復しているが，2019の影響は今なお続いている．さらにはオフィスにおける働き

年以前と比較して低い水準にとどまっている．これはオフィ方が変わったことで，プリントボリュームは元の水準には戻スにおける働き方が変わったことも要因としてあるが，世界らないという見方が濃厚である．

的に製造業が直面している半導体不足・原材料不足が継続的

COVID 以前より，複写機・複合機製品群はオフィスの働きに製品供給に影響しているものと考えられる．

方改革に対応するため，如何に社会が求める価値提供に繋げ

図 2 は，
図 1 のデータを前年同期比でまとめたものである．

られるかという観点で技術開発に注力してきた．その技術を2020 年には COVID-19 の影響で海外の台数が大きく前年割れ

具現化し，新たな価値提供を行うことによるプリントボリュ

しており，一方で国内への影響は限定的であることがわかる．

ーム低下の歯止め，あるいは新たなサービス提供を行うこと

台数と金額はほぼ連動しており，台当たり単価は大きな変動による売上拡大が急務となっている．

がないと考えられる．

以下では，複写機・複合機における過去 2 年間の出荷推移

図 3，図 4 に，国内向け，海外向けそれぞれのモノクロ機，及び商品動向，技術動向を述べ，今後の業界の方向性につい

カラー機の構成比を示す．出荷台数に占めるカラー機の比率て言及する．

は国内が大きく，海外のカラー機の比率は国内より小さいという傾向が継続している．また，近年のカラー機台数比率は

2．市場動向

国内・海外ともに増加傾向にある（2017 年から 2021 年で国表 1 に，過去 5 年間の複写機・複合機の出荷実績を示す（社内は 3pt 増加，海外は 8pt 増加）．

団法人ビジネス機械・情報システム産業協会データより）1)．
図 1 は，
四半期ごとの出荷台数及び出荷金額を，国内向け，

表 1 複写機・複合機の出荷実績推移 2017～2021 年（台数：千台, 金額：億円）

国内
海外

モノクロ
カラー
モノクロ
カラー

2017年
台数
金額
[千台]
[億円]
85
298
458
2,002
2,347
2,275
1,929
4,420

2018年
台数
金額
[千台]
[億円]
75
252
452
1,848
2,299
2,204
2,067
4,539

2019年
台数
金額
[千台]
[億円]
73
233
455
1,909
2,010
1,944
1,998
4,263

図 1 複写機・複合機の出荷実績推移（台数：千台，金額：億円）

118

2020年
台数
金額
[千台]
[億円]
66
221
424
1,767
1,476
1,428
1,635
3,131

2021年
台数
金額
[千台]
[億円]
53
179
393
1,617
1,463
1,452
1,685
3,243

図 2 複写機・複合機の出荷実績推移（前年同期比：%）The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

図 3 複写機・複合機の機能別国内出荷実績推移

図 4 複写機・複合機の機能別海外出荷実績推移

3．オフィス向け商品動向

キャナ機能を強化し，OCR 処理速度も向上させている 7) 8)．
2021 年に発売された A4 カラー複合機/プリンター2機種では，

ここでは，オフィス向け複写機・複合機の分野について各

小型化，軽量化する一方，印刷速度を高速化し，店舗のバッ社の新製品情報を紹介し，業界全体の商品動向を確認する．

クヤードや小規模オフィス，在宅勤務などの限られたスペー

キヤノンからは 2020 年に A3 カラー複合機 9 機種と A3 モ

スでも設置可能となっている 9)．

ノクロ複合機 12 機種が発売され，2021 年には A3 カラー複合

京セラドキュメントソリューションズからは，2021 年に機 7 機種，A3 モノクロ複合機 2 機種が発売された．2021 年

A3 カラー・モノクロ複合機 7 機種が発売された．このシリー

発売の新シリーズでは新開発の低融点トナーを採用して定着

ズでは AI 機能を搭載し，手書きで書きこまれた原稿をスキ

温度を下げたことにより，業界トップレベルの標準消費電力量を実現している．
更にクラウドプラットフォームを介して，認証によるセキュアな印刷や集計レポート機能，様々なクラャンする際に，手書きの場所だけ強調して読みやすくしたり，
解像度の低い写真やロゴを高い解像度に変換して美しく印刷したりすることも可能となっている 10)．

ウドサービスとの連携を実現している 3)．

シャープからは，2022 年に A3 カラー複合機 12 機種が発売

富士フイルムビジネスイノベーションからは，2021 年にされた．このシリーズでは，リモートワークの普及に対応しA3 カラー複合機 17 機種が発売された．このシリーズではセてクラウドとの連携を強化しており，各種クラウドサービス

キュリティ機能の強化を行っている．また，同時期に発売さに加え，新たに「Microsoft Teams」に対応するなど，遠隔地れた A4 カラー複合機/プリンター2 機種では，新開発エンジとの円滑な情報共有や業務効率化に貢献している．また，スンの搭載によりクラス最小・最軽量を実現し，小売り・サー

キャン機能も進化しており，新搭載の AI を活用することで，ビス業の店舗や病院受付など限られたスペースでの業務生産

細かな設定操作をすることなく自動で最適なモードを選択で性向上を支援している 4)．2022 年に発売された高速 A4 カラ

きるようになっている 11)．

ー・モノクロ複合機/プリンター6 機種では，A3 複合機同等のオフィス業務を効率化する機能とクラウド連携を強化し，ど4．商業印刷向け商品動向

こからでもセキュアな環境での印刷が可能で，テレワークと

ここでは，商業印刷向け機器の分野について各社の新製品

オフィスワークを併用するハイブリッドワークのような柔軟情報を紹介し，業界全体の商品動向を確認する．

な働き方を支援している 5)．

キヤノンからは，2020 年に発売されたカラープロダクションプリ

コニカミノルタからは 2020 年に A3 カラー・モノクロ複合

ンターの新ユニットとして，「インスペクションユニット・AI」と「セン機，A4 モノクロ複合機の 9 機種が発売された．このシリーズ
はクラウド，
統合サービスプラットフォームとの連携により，ニューノーマル環境下でのオフィスはもとよりテレワークやシングユニット・AI」が 2021 年に発売された．これらユニットにより，印刷物の画像欠陥を検査して自動排出したり，表裏の画像位置
や色味の調整を自動で行ったりすることが可能となり，作業の大在宅勤務からでも、簡単に高度な IT サービスが活用可能とな

幅な省力化や安定した印刷品質の実現を行っている 12)．

っている 6)．

富士フイルムビジネスイノベーションは，プロダクション

リコーからは，2020 年に A3 高速カラー複合機 2 機種，
2021

関連商品として新たに「Revoria」ブランドを立ち上げ，プロ

年に A3 高速モノクロ複合機 3 機種が，2016 年発売機種の後ダクションカラー・モノクロプリンター2 機種・9 商品を 2021

継機として発売された．これらの機種は複合機やカメラなど

年に順次発売した．エンジンとしては従来機から大きな変更のエッジデバイスを，クラウドプラットフォームを介して各はないと思われるが，オプションのエアーサクション給紙ト

種クラウドサービスと組み合わせ，オフィスワークの自動

レイと静電気除去装置がつけられるようになり，多様な用紙化・省力化を推進するシステムに対応している．さらにはスへの対応を行っている 13)．

119

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

コニカミノルタからは，2020 年にカラー最上位機種 2 機種

02（2021）5） 富士フイルムビジネスイノベーション株式会社ホームが発売された．これら機種では新開発エンジンで様々な用紙での画質向上と信頼性向上を実現している．紙種を判別する

ページ：ニュース,インテリジェントメディアセンサーも搭載しており，用紙にhttps://www.fujifilm.com/fb/company/news/release/2022/759

最適な設定を容易に選択できることが可能となっている．ま88（2021）6） コニカミノルタ株式会社ホームぺージ：ニュースリリー

た，トリマーユニットをはじめとするインラインで後加工がス，

可能なユニットも用意され，従来の作業と比較して大幅な時間短縮が可能になっている

14)．

https://www.konicaminolta.com/jp-ja/newsroom/2020/0729-

リコーからは，2017 年発売機種の後継機となるカラープロ

01-01.html（2020）
7） 株式会社リコーホームページ：ニュースリリース，

ダクションプリンターが 2020 年に発売された．
従来機に対して主に用紙対応力が強化されており，封筒対応やオプション

https://jp.ricoh.com/release/2020/0525_1 (2020)でのノーカーボン紙対応もなされている 15)．2021 年には特色

8） 株式会社リコーホームページ：ニュースリリース，

トナーとして新たにゴールドトナーとシルバートナーを発売

https://jp.ricoh.com/release/2020/1223_1 (2020)

し，全 7 色の特色トナーにより，プロセスカラー4 色だけで

9） 株式会社リコーホームページ：ニュースリリース，は難しい様々な表現を可能にしている 16)．

https://jp.ricoh.com/release/2021/1101_1（2021）
10） 京セラドキュメントソリューションズ株式会社ホーム

5. まとめページ：ニュース，以上紹介したように，複写機および複合機分野において，オフ

https://www.kyoceradocumentsolutions.com/ja/news/rls_202

ィス向け商品は，プラットフォームの共通化によるシリーズ展開が1/rls_20210804.html (2021)

進み，各製品の更新間隔が長期化する傾向が続いている．搭載

11） シャープ株式会社ホームページ：ニュースリリース，

技術については，オフィスにおける働き方の変化に対応して，ス

https://corporate.jp.sharp/news/220202-a.html (2022)

キャン機能，セキュリティ対応，モバイル・クラウド連携の取り組み

12） キヤノン株式会社ホームページ：ニュースリリース，強化がさらに広がっている．また，小型機についてはテレワーク

https://canon.jp/corporate/newsrelease/2021/2021-02/pr-imag

を意識した機器とサービスの提供が行われている．商業印刷向

epress (2021)

け商品では，印刷物への新しい付加価値提供が引き続き進めら

13） 富士フイルムビジネスイノベーション株式会社ホームれているとともに，印刷業務の効率化を狙った製品・サービスがページ：ニュース，多く見られるようになった．

https://www.fujifilm.com/fb/company/news/release/2021/727

COVID-19 の影響により，プリントボリューム減という変化が全世

15 (2021)
14） コニカミノルタ株式会社ホームぺージ：ニュースリリー

界にもたらされている．そのため，今回紹介した各社の取り組み
も含め，従来のオフィスの外にプリントボリュームを生み出す製品

ス，

技術とサービス，プリント以外の価値提供の仕組みを，より一層

https://www.konicainolta.com/jp-ja/newsroom/2020/0609-01

早急に生み出すことが求められる．

-01.html (2020)
15） 株式会社リコーホームページ：ニュースリリース，参考文献

https://jp.ricoh.com/release/2020/0514_1 (2020)16） 株式会社リコーホームページ：ニュースリリース，

1） 社団法人ビジネス機械・情報システム産業協会：複写機，
複合機出荷実績（JBMIA 集計）

https://www.ricoh.co.jp/pp/pod/pro_c/7210s_7200s/point/

https://www.jbmia.or.jp/statistical_data/（2022)．

(2021)

2） 社団法人ビジネス機械・情報システム産業協会：2021
年度「ビジネス機器関連技術調査報告書」，第Ⅱ章 2021
年度ビジネス機器の技術動向，Ⅱ-2 電子写真機器の技

吉田 健

術動向，https://gijutsu.jbmia.or.jp/rep_res/2021/2021_ii2.pdf

2001 年 早稲田大学大学院理工学研究科（物
理学及び応用物理学専攻）修了．同年 株式会社リコーに入社．オフィス向け複合機，および大型産業用プリンターの電子写真プ
ロセス設計に従事．日本画像学会技術委員
会電子写真部会員.

（2021）．
3） キヤノン株式会社ホームページ：ニュースリリース，https://canon.jp/corporate/newsrelease/2021/2021-07/pr-imag
erunner-advance-dx（2021）．
4） 富士フイルムビジネスイノベーション株式会社ホーム
ページ：ニュース，https://www.fujifilm.com/fb/company/news/release/2021/723

120

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

6 - 10

ノン・インパクト・プリンタ
松木 眞（元 NTT 印刷）

6-10

Non-Impact Printing
Makoto MATSUKI（Former NTT Printing）
エプソンやキヤノンの大容量タンク方式やブラザーの大型インク

1. はじめにカートリッジの使用は本格化しており，ビジネス用も含め機種を拡大

本報告ではノンインパクトプリンタの動向を，
前回報告 1)と同様に，している．インクも，染料 4 色や K を顔料系で置き換えるか追加した

以下の 4 種に分類して述べる．

基本的な構成の他に，写真再現を狙いにグレーを追加したエプソンの第 1：家庭用や SOHO を対象とした小型機，

EW-M973A3T8）や，ビジネス用の顔料 4 色や黒単色へ対応したものも

第 2：ビジネス用を中心とした中型機，

出てきており今後が注目される．
A4 判より小さい年賀状や写真プリントをねらいとした A5 判の家

第 3：印刷関連等の大判機，庭用インクジェットプリンタ 9)はエプソンから引き続き販売されてい第 4：生産機
なお，(一社：一般社団法人)ビジネス機械・情報システム産業協会

る．写真再現用としては，昇華転写記録の小型プリンタも引き続き新

2)をまとめてい製品が出されると共に，感熱フルカラー発色の Zero Ink Technology（JBMIA）の技術委員会では毎年プリンタ関係の動向
るので参考とされたい．

（ZINK）を利用したスマホ専用フォトプリンタや，それのデジタル

まず，業界の大きな動きとしては，2021 年 4 月 1 日付けで富士ゼカメラ付きの新機種 10)が継続的に販売されている．富士フイルムの銀ロックスが米ゼロックスとの技術契約満了により富士フイルムビジ

塩インスタントカメラ「チェキ」の普及と共に興味を引かれる．なお，

ネスイノベーション（本報告では富士フイルム BI と略す）へ社名変

チェキの技術を用いたスマートフォン用プリンタも新機種 11)が継続

更した．また，同日沖データは親会社の沖電気に吸収合併された．な的に販売されている．また，インクジェットを用いた小型ユニットをお，2020 年に開催予定であった印刷関連の国際展示会 DRUPA は手で走査してラベルや封筒などに直接記録するハンディプリンタ 12)

2021 年 4 月にバーチャルで開催された．次回は 2024 年に開催の予や，ZINK を用いた小型フルカラーラベルプリンタ 13)も継続されてお定である．

り，今後の小型プリンタの動向が注目される．
ビジネス用のインクジェットプリンタが増えている．特に大容量タ

2．家庭用や SOHO を対象とした小型機

ンクやインクバッグ，大型カートリッジを用いたものが増えている．
キヤノンはビジネス用として大容量タンク式のGXシリーズ 14)を追加

この領域はサーマル，ピエゾのインクジェットプリンタ，小型・低価格の電子写真プリンタが主流である．

し，エプソンは単色の機種をビジネス用として増やしている．HP もインクジェットのインク滴サイズや解像度等は，ある程度の品質が海外で販売しているインクタンク式を2021 年11 月に日本へ導入する予定であった 2)が Web ページには掲載されていない 15)．

達成されているため大きな変化はなく，家庭用ではインク滴サイズ等は記載されなくなってきている．なお，ビジネス用のピエゾタイプでエプソンのラインヘッドを用いるシングルパス機LX シリーズはス

は，耐刷性とプリント速度の点からドット排出の最適化を行い，最小マートチャージ対応機として継続されている．HP の PageWide ヘッド

インク滴サイズを CMY インクで 1.5pl から 2.5pl へと大きくし，耐刷を用いたシングルパス機は日本国内では Web ページに載っている 15)

性を 15 万から 30 万ページに，プリント速度を 20 枚/分から 30 枚/分

が，米国では落ちており今後が注目される 2)．PageWide ヘッド自体はに向上した例

3)がでてきている．

大判機や生産機でも使われているので，その理由は興味のあるところ

写真再現を主とした染料系は C，M，Y，K の 4 色か，それに淡色である．

の C，M やグレーを追加したり，K を顔料系で置き換えたり追加した

インク供給系については，大容量タンク搭載，インクバッグ，大型ものが中心であるが，前々回報告したキヤノンのグレーの替わりに淡カートリッジと種々の方式が使われており，今後どの方式が主流とな色のブルーを用いる機種は XK5004)として継続され，CMYK にグレるかは興味があるところである．

ーと赤を追加したエプソン EP-50V 5)は継続されている．ビジネス用は，

小型のレーザや LED を用いた電子写真方式ページプリンタはあま

顔料系の CMYK4 色が中心である．ハイアマチュア用の 8～10 色系はり大きな変化は無いように感じられるが，インクジェットの小型ビジ

ほぼ従来通りであるが，2 次色の追加が 3 色でなく赤 6)や濃い青 7)など

ネス機を含めて窓口業務などでの利用を想定して小型，コンパクト化

1 色となっているのが興味を引かれる．

が進んでいるように思われる．

121

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

3．ビジネス用を中心とした中型機

ズ 22)は継続して販売されている．
電子写真方式の幅広機は CAD 用などのモノクロ利用が主で，A2

この領域はレーザや LED を用いた電子写真記録方式ページプリン

サイズ程度のデジタル複写機から発展した機種や，それ以上の LEDタが主流であったが，上で述べたようにビジネス用インクジェットの書き込みを利用した A0 判までの機種が中心であったが，カラー化に動きが大きいと感じる，伴い，スキャナとインクジェット大判機を組み合わせた複合機が多く

電子写真系は前回と同様，単色とカラーがほぼ同速のタンデム型なっている．

が主流となり，4 回プロセス型はほぼ DTP 用機 (富士フイルム BI の

5．生産機

DocuColor 1450GA16))だけとなっている．
記録解像度，定着は前回同様であるが，600dpi をベースに階調処

本章では生産機として印刷関連のトランスザクションデータを扱

理により主走査を 1,200dpi～9,600dpi 相当とした機種は従来からの継うデータプリント系，印刷に近い品質をねらいとしたプリントオンデ

続機や高速でない機種が主体となり，主副とも 1,200dpi や 2,400dpi とマンド，パブリッシング系，テキスタイルやラベル，パッケージ，工した機器が増えてきているように感じる．これら高速機の記録系では，業生産などに対応した生産機を取り上げる．

面発光多チャンネルレーザ（VCSEL）や 2,400dpi の LED17)を用いるも印刷関連では，HP Indigo などのハイエンド系はその品質の高さかのがオフィス用複写機などの中型機でも増えている．オフィス用複写

ら，引続きフォトブックなどで使われている．多色化は，以前から湿機と同一の基本構成で，グラフィックアート関連でも利用可能な高画式の Indigo で 7 色機が提供されてきたが，今回，パッケージ用の幅狭質やバリアブル印刷への対応を可能としたのをシリーズとして出て機で 1 筐体に記録系を 6 ユニット搭載し 12 色対応の Indigo V1223）がいる例（富士フイルム BI の Apeos C8180 に対する Apeos Pro C810 な発表されている．乾式系でも５胴目，6 胴目の追加により，白，クリ

ど 17））があり，目的に合わせた作り込みに興味を持たれる．

アー以外に蛍光色，金，銀トナーによるメタリックカラーの再現が継電子写真方式での多色化は，第 5 胴を追加してホワイトやクリア

続して行われ，紫外光で光る赤 24）などのトナーが追加されている．

トナーに対応する沖電気の VINCI C941dn18)や，金，銀，白の特色 3

今後どこまでオフセット印刷の特色再現などを置き換えていけるか，

色と黒の4色専用とした富士フイルムBIのDocuPrint CP310st19)などがまたどこまで小型，低価格機へ進展していくか興味のある所である．

中型でも継続して販売されている．

レーザ書込み系は，高解像度と高速性から VCSEL を使うのが多くな

ネットワークやクラウドを通しての利用の進展に伴いセキュリっており，モノクロ機でも利用され始めている．また，用紙対応を広ティの強化が各社で進められている．

げる方向にある．

4．印刷関連等の大判機

プロダクション用のインクジェット機では輪転機や枚葉機が，引き続き各社から販売され，各種用紙への対応が行われている．また，本章では印刷関連のプルーファやポスター，POP の製作，CAD のLanda のナノグラフィーを用いたコモリの Impremia NS40 は 2021 年 4出力などに使われる大判インクジェットプリンタと共に，電子写真系

月から販売が開始されている 2)．

の幅広プリンタについて述べる．

一般の印刷用紙に高速のインクジェットで記録を行うには，コート

大判のインクジェットプリンタでは，デジタルプルーファ等に使わ

紙では乾燥性が，非コート紙ではインクのにじみが問題となり，種々れるハイエンド機は従来と同様 9-12 色インクを用いて高い色再現性の技術が適用されている．水性インクでは，定着ヒーターの改良，各を確保するのは従来通りである．ハイエンドでは，プルーフでの特色

種プレコートの利用，新開発の高乾燥性インクの適用などが行われて対応などから，2 次色の R, G, B などを追加して色域を広げている．まいる．この他に UV インクも使われており，どのような記録定着方法

た，透明基材等への対応でホワイトや銀を追加可能としている例がラが主流になるのか，あるいは用紙の改良が進むのかというのが興味のテックスインクやソルベントインクの機種で販売されている．なおキ

あるところである．

ヤノンは新しい GP シリーズ 20)で淡色の替わりに 2 次色の赤，オレン

写真ラボ用のプリンタではインクジェットや昇華プリンタが一定

ジ，グリーン，バイオレットを追加した 10 色機と CMY に K を 2 種領域を占めるようになってきているという動向は従来と同様である．

追加した5 色機をベースに蛍光ピンクを追加している．
HP の8 色機, 6

ラベル関係では，インクジェットのシングルパスを含む小型機や大色機では 2 次色として赤だけを追加しており，ハイアマチュア用と同型機，電子写真方式の専用機が継続して販売され，対応が本格化して様に赤系統の追加である点が興味を引く．

きていると感じる．

4~6 色機は，CAD の出力，ポスターや POP の製作，学校での教材

軟包装などのパッケージ関係を対象としたインクジェット輪転機の作成などに使われている．キヤノンはこの領域を 5 色顔料の TD イ

が種々発表されている．利用目的に合わせ UV や水性顔料インクなど

ンクの機種で構成している．

が使われ，食品パッケージ対応のインクの開発も進んでいる．

キヤノンのソリッドインクジェット方式は ColorWave3600, 380021)

サインディスプレイや，内外壁の装飾，車両のラッピング関係などに引き継がれ，HP の PageWide ヘッドを用いた PageWide XL シリーの大判の生産機では，フィルム等の吸収性の低い物に印刷するため，

122The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

白や銀などを含むソルベント型，UV 定着型や，ラテックスインクが松木 眞（フェロー）

用いられる．キヤノンは加熱したインクを常温のメディア上でジェル

1974 年 東京工業大学物理情報工学専攻修士課程

化させ，それを UV で固定する UVgel を用いた Colorado シリーズ 25）修了．同年 日本電信電話公社入社．電気通信研究を継続している．大判化やリジッドな材料を含む各種メディアに対応

所，ヒューマンインタフェース研究所などにおいてする大判機の今後の動向が注目される．

ファクシミリ記録技術，カラー電送技術の研究開発，標準化に従事．1995 年よりNTTプリンテック

6．むすび（現NTT印刷）へ出向・転籍し，印刷，カラー再現

プリンタを大きく 4 つに分けて，前回（2020 年時点）からの変化を管理などの技術開発に従事．2010 年退職．当学会

中心に現状を報告した．前回同様ビジネス，生産機，そして大判機領

フェロー，同テストチャート委員会主査，日本画像

域でインクジェットが着実に伸びている様に感じる．前回注目したシ学会，日本印刷学会会員．

ングルパスの機種は，やや伸び悩んでいるように感じる．

参考文献
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https://www.jbmia.or.jp/publication/books.php3) https://www.brother.co.jp/news/2022/a3inkjet/index.aspx4) https://cweb.canon.jp/pixus/lineup/allinone/xk500/
5) https://www.epson.jp/products/colorio/ep50v/
6) https://cweb.canon.jp/proline/special/pro-g1/
7) https://www.epson.jp/products/pro/scpx1v/
8) https://www.epson.jp/products/ecotank/ewm973a3t/9) https://www.epson.jp/products/colorio/pf71/
10) https://cweb.canon.jp/miniphotoprinter/lineup/11) https://www.fujifilm.com/jp/ja/consumer/instax/printers/link212) https://www.ricoh.co.jp/printer/handy-printer/13) https://www.brother.co.jp/product/labelwriter/vc500w/index.aspx14) https://cweb.canon.jp/maxify/lineup/gx-series/gx7030/
15) https://jp.ext.hp.com/printers/business-printers/officejet/?intid=www8_businessinkjet_printer16) https://www.fujifilm.com/fb/product/publishing/docucolor_1450_ga_ne?lnk=pstop17) https://www.fujifilm.com/fb/product/multifunction/apeos_c8180?lnk=cmtop
https://www.fujifilm.com/fb/product/publishing/apro_c810?lnk=cmtop18) https://www.oki.com/jp/printing/products/color/c941dn/specifications/#C941dn
19) https://www.fujifilm.com/fb/product/printer/docuprint_cp310st?lnk=cptop20) https://cweb.canon.jp/imageprograf/lineup/gp4000-2000-300-200/
index.html#gp-4000
21) https://canon.jp/business/solution/pro-printer/wfp/pwcw-lineup/color-model/colorwave3600-3800
22) https://jp.ext.hp.com/printers/large-format-printers/pagewide/23) https://jp.ext.hp.com/printers/digital-presses/indigo/products/indigo_v12/24) https://www.ricoh.co.jp/pp/pod/pro_c/7210s_7200s/point/25) https://canon.jp/business/solution/pro-printer/industry-printer/lineup/colorado1650

123

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

6－11 ゲーム機，ゲームソフト
今給黎 隆
東京工芸大学6-11 Gaming Platform and Game Software
Takashi IMAGIRETokyo Polytechnic University

ザーの割合が増加していることが報告されている 2)．PC ゲー

1．はじめにムでは，近年，Epic Games のフォートナイトが小学生にも人

本稿では，ここ 1~2 年におけるゲーム機及びゲームソフト

気となったり（なおフォートナイトは，CERO のレーティン
グでは 15 才以上対象のソフトである）するなど，3D シュー

ウェアや業界の変化に関する象徴的な出来事を紹介する．

ティングゲームが日本でも広がりを見せている．他にも，エ2．ゲーミングプラットフォーム

ーペックスレジェンズや VALORANT といったファーストパ

第 9 世代据置型ゲーム機として，
2020 年 11 月 10 日に Xboxーソン・シューティングゲームが日本国内でも人気を博すよ

Series X と Xbox Series S が，2020 年 11 月 12 日に PlayStation 5

うになってきた．これらのタイトルは，YouTube 等でのゲーが販売開始された．PlayStation 5 は 2022 年 3 月末時点で世界ム配信で多く使われるタイトルで，デジタルゲームの楽しみ

累計 1,930 万台以上販売された 1)が，市場での評価はあまり方として，「ゲームをプレイする」以外にも「ゲームを観戦す

高くはない．
それはハードウェアの性能によるものではなく，る」という動きが高まっている．将来的にはスポーツ観戦と転売を職業とする転売屋の買い占めにより本来欲しがってい同様に，ゲームは全くプレイしないが上手いプレイヤーの対るユーザーにはなかなか手に入らないこと，PlayStation 4 で戦を楽しむ e スポーツ観戦が一定の広がりを持つことが予測は遊べない PlayStation 5 専用のタイトルがほとんどないことされる．

など，消費者が購入するためのモチベーションが沸きづらい

なお，数年前には遠隔地のサーバーでゲームを実行するグ状況が原因と見られている．また，PlayStation 5 は，発売か

ラウドゲーミングが OS のプラットフォーマーを中心に積極ら2 年近い2022 年9 月15 日に本体価格を54,978 円から60,478

的に展開されていたが，2019 年 11.月 19 日にサービスを開始

円（通常版）へと値上げを行った．従来のゲーム機はムーア

した Google Stadia が，2023 年 1 月 18 日にサービスを終了すの法則が機能し，同じ性能の半導体チップを月日が経るにしるなど，現在はその動きはトーンダウンしている．VR に関たがって小さくすることができていた．よって次第に製造コ

しても，PlayStation VR2 が予定されているものの登場を期待

ストが下がるために，販売価格を年々下げる戦略がとられてする盛り上がりは見られない．また，Meta Quest 2 が値上げきた．しかしながら，円安や部品調達費の高騰などの原因にされたこともあり，ゲーム業界では VR を積極的に推進するより，据え置き型ゲーム機として初めての値上げとなった．

動きは少ない．Facebook 社が 2021 年 10 月に Meta 社に名称

この判断がどのような結果になるのかは，次回の年報特集号を変更するなどによりメタバースの単語が一般に広がったが，に譲ることとなる．

コロナ禍によってイベントが 3D の仮想空間で実施されるな

据え置き型ゲーム機のソフトウェアとしては，Nintendo

どの動きは見られるものの，ゲーミングプラットフォームにSwitch のソフトウェアの売り上げが良い．
「あつまれ どうぶ

大きな影響を与えているとは見られていない．

つの森」，「大乱闘スマッシュブラザーズ SPECIAL」，「マリ3．ハードウェアレイトレーシング

オカート 8 デラックス」等の 5 本のタイトルは累計販売本数
が 400 万本を超えている．逆に，近年では他に 300 万本を超Nvidia RTX A6000 から始まったハードウェアレイトレーシ

えたタイトルはない．任天堂とそのセカンドパーティのソフ

ングは，デジタルゲームに少しずつ導入されている．

トウェアメーカーとしての強さが際立つ形となっている．

Wolfenstein: Youngblood では一次反射の計算で用いられ 3)，

その他のゲーミングプラットフォームとしては，スマート

Call of Duty: Modern Warfare では，半影の表現にレイトレー

フォンが依然として強いものの，PC でのゲームの増加の兆候

シングが使われている 4)．しかしながら，ゲーム中の全画面が見られる．Steam は，デファクトスタンダードとなっていをレイトレーシングで描画しているゲームはない．リアルタ

る PC ゲームの販売サービスであるが，Steam での日本語ユー

イムにレイトレーシングを行うには，レイを画素ごとに 1 本

124

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

飛ばすぐらいの処理が現実的であり，高次の反射計算を行う

いられるようになってきた．Marvel's Guardians of the Galaxyのは難しい．また，既存のタイトルでもレイトレーシングのは，そのようなタイトルの一つである 8)．この作品では，モ

結果をそのまま表示するのではなく，デノイズを併用するこーションキャプチャの際にフェイシャルキャプチャも同時にとで滑らかな描画結果を生成している．

行い，顔の感情を検出してモーションマッチングの選択のパラメータとしている．これにより，感情の種類に応じたモー4．レンダリング

ションを選択でき，豊かな感情を持った会話を実現している．

ゲームを表現するための解像度，リフレッシュレートは向感情検出の学習には，フェイシャルアニメーションの特徴点上している．4K 解像度や 360Hz で画面を更新するディスプの動きと手付けされた感情データが用いられた．

レイがゲーム用途で市販されている．以前は，描画負荷を計FIFA 22 では，サッカーにおいてボールを走りながらトラ測して描画する画面全体の解像度を変更する動的解像度変更

ップする際に，
ボールの位置に足をきれいに合わせるために，が主流であったが，近年は Variable Rate Shading (VRS) 5)の採機械学習を用いたモーション生成を行っている 9)．また，ボ用が増えつつある．VRS は，画面を描画する際の部分領域にールの動きに関しても，キャプチャーした動きを基に学習す

対して，一回の陰影計算で塗り潰す範囲を 1x1 の通常のピクることで，ゲーム中の動きのパラメータが調整されている．

セルサイズから4x4 の16 倍の大きさのピクセルサイズまで変NFL 21 では，布の動きのシミュレーションの機械学習が用えることで，陰影計算をする総数を減らして処理を高速化すいられた 10)．従来は困難であったぴっちりとした衣服における技術である．例えば，ほぼ真っ暗な場所や，陰影の変化がるしわをリアルに再現するのに，深層学習を使ってキャラク

ないためにほぼ同じ色で塗りつぶされる場所に対して，大きターの骨格の姿勢から布の形状を予測するアプローチが用いなサイズでの塗りつぶしを割り当てることにより，全体的なられている．

解像度は高いまま陰影計算の回数を削減することができる．

6．機械学習VRS は 2018 年から市販の GPU で使うことができるようになったが，ハードウェアの支援が必要であるため，すべての機械学習を使ったコンテンツ生成は，興味深いアプリケー

GPU で使用できる機能ではなかった．しかしながら，大手

ションが作られるようになったが，生成されたコンテンツがGPU メーカー各社の対応によって，多くのユーザーが活用で製品として使われた例は少ない．自動生成により大量にコンきることになり，Horizon Forbidden West 等のメジャーなタイ

テンツを作成できたとしても，生成したものに個別の魅力がトルで使用されるようになっている 6)．

ないと受け入れらないという問題がある．逆転オセロニアで近年，注目されている技術はメッシュやテクスチャの仮想は，それを逆手に取って，エイプリルフールに GAN により化とストリーミングである．Epic Games のゲームエンジンで作成された従来のキャラクターに似た10,000 体のそっくりさ

ある Unreal Engine 5 は，Nanite7)と呼ばれる仮想ジオメトリシ

んのキャラクターをだすイベントを実施した 11)．エイプリル

ステムを搭載している．Nanite では，LOD を自動で計算し，フールのネタとして期間限定で公開することで，従来のゲー

詳細度が低いデータを自動で生成する．詳細な情報が必要なムの魅力を損ねず，機械学習による自動生成を効果的なイベ

場所ではオリジナルのメッシュを表示し，オリジナルのメッ

ントして昇華することに成功した．

シュが必要でなければ低レベルのメッシュを表示する．低レ

ゲームの開発段階でも機械学習が活用されている．Racing

ベルのメッシュはメモリに常駐しているわけではなく，必要

Master は，レースゲームに於いて，強化学習を使ってコースに応じて SSD からメインメモリに転送される．Unreal Engine

を速く走る AI を作成した．しかし，それにとどまらず，AI

5 ではメッシュデータだけではなくテクスチャも必要に応じの走行データにより，無理のないコースになっていないか・て SSD からメインメモリに転送される．これらの仕組みによコーナーが意味がないことはないか・ショートカットした方

り，ポリゴン数・テクスチャサイズが非常に大きいデータでが速いといった抜け道がないかというコース設計においても，必要な分だけがメインメモリに置かれてリアルタイムにAI が導き出したライン取りを活用している 12)．開発における処理されることになる．この仕組みは，SSD からメインメモ

機械学習の利用という点では，コナミ社はゲームの難易度やリへのデータの転送が高速な PlayStation 5 や Xbox Series X のルールの調整や，品質保証の補助データとして機械学習によ

登場をきっかけに実用化が進んできた．

って訓練されたゲーム AI の情報を用いていることが報告されている 13)．なお，機械学習によるゲーム AI の改善は，Age

5．アニメーション

of Empires IV14)，Lineage Clone Wars15)，グランツーリスモ
SPORT16)など，複数のタイトルで報告されており，広く使わゲーム業界では，開発に於いて深層学習が用いられるようになってきた．グラフィックスの観点では，アニメーションれる技術になりつつある．

分野での利用が顕著である．

参考文献

近年，デジタルゲームでは，大量のモーションの中から適
1)

切なモーションを選択して繋げるモーションマッチングが用125Sony Interactive Entertainment LLC, “ビジネス経緯,”

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

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過去最高に．PC でゲームをする文化が，日本でも浸12) Minggao Wei : “Reinforcement Learning for Efficient Cars
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透してきている,”13) 岩倉 宏介, 池畑 望, 宗政 俊一 : “強化学習 AI を活用

https://automaton-media.com/articles/newsjp/20220414-19
3)8993/ (最終確認日: 2022 年 9 月 10 日).

してゲームデザインを！：「桃太郎電鉄～昭和 平成

Jiho Choi, Jim Kjellin, Patrik Willbo, Dmitry Zhdan : “Ray令和も定番！～」「実況パワフルサッカー」,” CEDEC
2022.

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4)5)

Call of Duty: Modern Warfare,” Digital Dragon 2020.

of Empires IV': Machine Learning Trials and Tribulations,"

NVIDIA corporation : “VRWorks - Variable Rate Shading

GDC 2022, AI Summit.

(VRS),”
6)14) Guy Leroy, Sam Devlin, Peter Chan, Andrea Schiel : "'Age

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variablerateshading (最終確認日: 2022 年 9 月 10 日).

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2022, AI Summit.
16) 河本 献太, 高野 修一 : "Gran Turismo Sophy: 深層強'Horizon Forbidden West'”, GDC 2022.
7)

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化学習によるトッププレイヤーレベルの AI," CEDEC

5 のドキュメント, https://docs.unrealengine.com/5.0/ja/

2022.

nanite-virtualized-geometry-in-unreal-engine/ ( 最 終 確 認
8)

日: 2022 年 9 月 10 日).

今給黎 隆

Romain Trachel : “Emotion Detection for Expressive

1995 年 筑波大学第一学群自然学類卒業．1998
年 タムソフト入社．2002 年 ナムコ入社．2006
年 東京大学大学院新領域創成科学研究科入学．2009 年 同大学院卒業．2011 年 グリー入社．2014 年 セガ入社．2016 年より東京工芸
大学芸術学部ゲーム学科准教授を経て，2021
年より同大学教授．リアルタイムグラフィッ
クス，ゲーム開発手法並びにこれらの応用に関する研究に従事．情報処理学会コンピュー
タグラフィックスとビジュアル情報学研究編集委員，CEDEC アドバイサリーボード．博士（科学）．

Characters in 'Marvel's Guardians of the Galaxy',” GDC
2022, Machine Learning Summit.
9)

Ryan Cardinal, Luke Shier, David Wong : “'FIFA 22's'
Hypermotion:

Full-Match

Mocap

Driving

MachineLearning Technology,” GDC 2022, Animation summit.
10) Lewin Christopher : “Swish: Neural Network Cloth
Simulation on Madden NFL 21,” ACM SIGGRAPH 2021
Talks, https://doi.org/10.1145/3450623.3464665.

126

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

6-12

BD レコーダ・プレーヤ
鈴木洋佑

明石一希

パナソニックエンターテインメント＆コミュニケーション株式会社

6-12 BD Recorder/Player
Yousuke SUZUKI, Kazuki AKASHI
Panasonic Entertainment & Communication Co., Ltd.

1.

る．2019 年 7 月，放送サービス高度化推進協会 A-PAB（The

はじめに

Association for Promotion of Advanced Broadcasting Services）が2018 年 12 月から国内で高度広帯域衛星デジタル放送によ4K 放送の家庭内ネットワーク配信時のコンテンツ保護方式

る新 4K8K 衛星放送（以後 4K 放送と表記）が始まった．従として，DTCP1)の後継規格である DTCP22)を承認した．
また，来の BS/広帯域 CS デジタル放送，及び，地上デジタルテレビ

これに連動して，電波産業会 ARIB（Association of Radio

ジョン放送（以後 2K 放送と表記）では，映像の解像度はIndustries and Businesses）が 4K 放送の規格改訂を行い，家庭

1920×1080 の HD（High Definition）までであったが，4K 放送

内ネットワーク配信についての仕様が明確化されたことによでは，3840×2160 の UHD（Ultra High Definition）までとなっり，4K 放送コンテンツの家庭内ネットワーク視聴やダビングており，水平，垂直方向共に 2 倍となっている．映像のエンが実現可能となった．そして，2020 年 3 月に 4K 放送コンテ

コード方式を MPEG-2 Video から HEVC（High Efficiency Video

ンツの家庭内ネットワーク配信に対応した BD レコーダ・プ

Coding）に変更することによって，映像ストリームのビット

レーヤが登場した．

レートの増加を抑えている．また，HDR（High Dynamic Range）

本稿では，DTCP2 を中心とした，BD レコーダ・プレーヤなどの高画質技術も採用されている．多重化方式も MPEG-2

における 4K 放送コンテンツの家庭内ネットワーク配信に関TS （ Transport Stream ） か ら MMT/TLV （ MPEG Mediaする技術について解説する．

Transport/Type Length Value）に変更され，放送と通信を統合

2.

したサービスの提供が可能となっている．4K 放送開始より 1ヶ月前の 2018 年 11 月に，業界初の 4K 放送対応 BD レコー

2.1

ダが発売されている．これは 4K 放送コンテンツの視聴，及び，内蔵 HDD（Hard Disk Drive）への録画，再生に対応し，内蔵 HDD に録画した 4K 放送コンテンツの BD-R（Blu-ray

技術動向と機能

DTCP2

DTCP/DTCP2 は DTLA （ Digital Transmission Licensing
Administrator）が策定した機器間でコンテンツを伝送する際のコンテンツ保護方式である．DTCP は HD コンテンツまで

Disc Recordable）/BD-RE（Blu-ray Disc Rewritable）へのダビを対象としていたが，DTCP2 はそれに加えて Enhanced Image

ングにも対応している．また，BD-R/BD-RE にダビングしたを対象としている．Enhanced Image とは UHD や HDR のよう

4K 放送コンテンツの再生に対応した BD プレーヤも 2019 年

な HD を超える画質を持った映像コンテンツを指す．

6 月に登場している．さらに，HEVC による再エンコードで

DTCP/DTCP2 では，コンテンツを送出する機器をソース機器

4K 放送コンテンツの放送時よりもビットレートを下げて内と呼び，受信する機器をシンク機器と呼ぶ．なお，DTCP と

蔵 HDD に録画する，いわゆる長時間録画に対応した BD レ

DTCP2 の間に互換性はない．
DTCP/DTCP2 の主な要素技術をコーダも 2019 年 7 月に登場している．

下記に示す．

以上のことから，BD レコーダの 4K 放送対応は着実に進んでおり，2K 放送で実現できていた機能やサービスが 4K 放送
でも期待されていた．しかし，4K 放送開始当初，2K 放送で実現できていた放送コンテンツの家庭内ネットワーク視聴やダビングが実現できていなかった．2K 放送においては，家庭内ネットワーク配信時のコンテンツ保護方式として DTCP
（Digital Transmission Content Protection）が採用されていたが，4K 放送においては，
まだ規格が決まっていなかったためであ

127

1.

AKE（Authentication and Key Exchange）

2.

コンテンツの暗号化

3.

ローカリゼーション

4.

コピー制御情報の伝送

5.

システムリニューアビリティ

上記 1 は，機器認証と鍵交換の仕組みである．この機器認証は PKI（Public Key Infrastructure）ベースであり，ソース機The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

2.2

器とシンク機器が相互に証明書を送信し，EC-DSA（Elliptic
Curve Digital Signature Algorithm）によって署名検証を行う．

4K 放送コンテンツの家庭内ネットワーク視聴

ARIB STD-B633)，ARIB TR-B394)では，4K 放送コンテンツ

その結果，両者が互いに信頼できる機器と確認できたら，を家庭内ネットワークに送出する際の仕様が規定されている．

EC-DH（Elliptic Curve Diffie-Hellman）による鍵交換を行う．
上記 2 では，ソース機器からシンク機器へコンテンツを伝送

コンテンツ保護方式として DTCP2 を使用することだけでな
く，2K 放送コンテンツと同様に DLNA（Digital Living Network

する際に，鍵長 128 ビットの AES（Advanced Encryption

Alliance）ガイドライン 5)で定められた DMS（Digital Media

Standard）を利用する．上記 3 は，ソース機器が接続されたServer）機能への対応が必要とされている．DLNA ガイドラ

家庭内ネットワークとは異なるネットワークにコンテンツをインは家庭内ネットワークを介した機器間のコンテンツ共有

送出することを防ぐ仕組みである．AKE の鍵交換完了後にソのためのルールを定めたもので，異なるメーカーが製造したース機器がシンク機器の RTT（Round Trip Time）を計測し，機器間の互換性を担保するためのものである．コンテンツをRTT が 7ms を超える場合はコンテンツを送出しない．上記 4配信する DMS の他に，配信されたコンテンツを再生する

は，ソース機器からシンク機器へコンテンツと同時に伝送さDMP（Digital Media Player）機能も定義されている．コンテ

れ る ． シ ン ク 機 器 は 伝 送 さ れ た コ ン テ ン ツ を HDMIンツの配信に対応する BD レコーダは DMS であり，再生に（High-Definition Multimedia Interface）などに外部出力し，ま対応する BD レコーダ・プレーヤは DMP である．また，コた，HDD や BD-R/BD-RE などの蓄積メディアに記録する際

ンテンツ伝送時のプロトコルとして HTTP が規定されている．

に，このコピー制御情報に従って必要な制限をかける．上記

多重化方式として，従来から MPEG-2 TS が規定されていた

5 は，不正な機器を排除する仕組みである．ソース機器/シンが， 4K 放送コンテンツに対応したことで MMT/TLV が追加

ク機器は内蔵不揮発メモリなどに DTLA が発行する SRMされている．

（System Renewability Message）を保存している．SRM は CRL

コンテンツ伝送の仕様を決めただけでは，家庭内ネットワ（Certificate Revocation List）を含み， CRL に登録されている

ーク視聴は実現できない．DMS が公開する 4K 放送コンテン

機器は AKE の機器認証時に不正とみなされる．また，機器

ツを，
DMP が 4K 放送コンテンツだと認識できないと，
DTCP2間で新しい SRM を伝送し，更新していくことでシステム全を使った送受信や，映像のデコードが正しく行うことができ体を最新に保つ．図 1 に DTCP2 を使ってコンテンツを伝送ないためである．そのため，DMS が 4K 放送コンテンツの情する際の例を示す．ここでは，コンテンツ伝送時のプロトコ報を公開する仕様も規定されている．DMS は配信するコンテ

ルに HTTP（Hypertext Transfer Protocol）を利用している．

ンツ情報を UPnP（Universal Plug and Play）の CDS（Content
Directory Service）で公開するが，この中にメディアプロファ
イルという情報がある．DMP はメディアプロファイルに設定された Profile ID の値でコンテンツのフォーマットを識別す
る．ARIB STD-B63，ARIB TR-B39 では，4K 放送コンテンツのメディアプロファイルとして従来から定義されている

図 1 DTCP2 を使ったコンテンツ伝送の例

ARIB.OR.JP_PN パラメータを利用することを定めている．

DTCP2 では，AKE 内の EC-DSA，及び，EC-DH において，

表 2 に ARIB.OR.JP_PN に設定する Profile ID の値を示す．

DTCP よりも暗号強度の高い楕円曲線を使用する．また，ロ

表 2 ARIB.OR.JP_PN に設定する Profile ID 一覧

バストネスルール（機器に要求される堅牢性）にレベルの概念が導入されている．L1（Level 1）は DTCP とほぼ同等であり，L1 のみに対応した機器は Enhanced Image の送受信ができない．L2（Level 2）では，コア機能のハードウェア実装が必須とされており，L2 に対応した機器は Enhanced Image を送受信することができる．コピー制御情報の伝送には，CMIDMP はコンテンツ毎に設定された ARIB.OR.JP_PN の値か（Content Management Information）と呼ばれるパケットが用

ら対応フォーマットか判定し，対応フォーマットであれば再いられ，表 1 に示す 5 つのトークン（フラグ）が追加されて生し，家庭内ネットワーク視聴が実現される．家庭内ネット

いる．

ワーク視聴の全体システム概要を図 2 に示す．
表 1 CMI の追加トークン一覧

図 2 家庭内ネットワーク視聴の全体システム概要

128

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

2.3

4K 放送コンテンツの家庭内ネットワークダビング

身近になりつつある今，リビングに限らず様々な場所で 4K
放送コンテンツを視聴したいというユーザのニーズから

家庭内ネットワーク視聴だけでなく，BD レコーダが内蔵

DTCP2 に対応した機種が増えていくことが推測される．そしHDD に録画した 4K 放送コンテンツを家庭内ネットワークにて，4K 放送コンテンツをリビングで視聴するというライフス

接続された別の BD レコーダにダビングする機能も実用化さタイルから，家のどこでも 4K 放送コンテンツを楽しめるよ

れている．この機能は，DLNA ガイドラインで規定された

うになることが期待される．

Download システムであり，ダビング元機器は家庭内ネットワ

4.

ーク視聴と同様に DMS だが，ダビング先機器は Download
Controller と呼ばれる．この Download システム自体は 2K 放まとめ

本稿では，BD レコーダ・プレーヤの技術動向として，4K

送コンテンツのダビングでも利用されており，伝送時のコン

放送コンテンツの家庭内ネットワーク配信について説明した．

テンツ保護に DTCP を利用していたが，4K 放送コンテンツ

昨今，5G や Wi-Fi 6 の登場により，4K 放送コンテンツを送のダビングでは視聴と同様に DTCP2 を利用する．家庭内ネ受信できる環境が整ってきている．この先，家庭内ネットワットワークダビングの全体システム概要を図 3 に示す．

ーク配信だけではなく，
インターネットを活用した新たな 4K
放送コンテンツの視聴サービスが登場することが楽しみである．

参考文献
1) DTLA: Digital Transmission Content Protection Specification Volume 1
Revision 1.7ED2

図 3 家庭内ネットワークダビングの全体システム概要

2) DTLA: Digital Transmission Content Protection (DTCP2) Specification

放送時にコピーワンスやダビング 10 に設定されたコンテ

Volume 1 Revision 1.0.3 (Informational Version)

ンツは，ダビング完了時にダビング元のコンテンツを削除，

3) 電波産業会：高度広帯域衛星デジタル放送用受信装置（望ましいまたは，ダビング可能回数を一つ減らす必要がある． 4K 放仕様）ARIB STD-B63 1.9 版

送の家庭内ネットワークダビングでは，このコンテンツの移

4) 電波産業会：高度広帯域衛星デジタル放送運用規定 ARIB TR-B39

動に DTCP2 で定義されたムーブプロトコルを利用する．ム

2.6 版

ーブプロトコルでは，ソース機器からシンク機器へのコンテ

5) DLNA: DLNA Guidelines December 2011

ンツの伝送が完了しただけではシンク機器でコンテンツを利用することができず，ムーブコミットメントと呼ばれるシー

鈴木 洋佑

ケンスが完了したときにはじめて利用可能となる．このムー2002 年 中央大学大学院理工学研究科
修士課程修了．同年 松下電器産業（現パナソニック）(株)に入社．BD レコー
ダのネットワーク機能開発に従事．主任技師．

ブコミットメントによって機器間のコンテンツの移動が適切に行われる．ムーブコミットメントの概要を図 4 に示す．

明石 一希
2018 年 大阪大学大学院工学研究科修士課
程修了．同年 パナソニック(株)に入社．
BD レコーダの放送受信機能開発に従事．

図 4 ムーブコミットメント概要

3.

市場動向

2019 年7 月にDTCP2 が承認されてから3 年経った今では，
4K 放送コンテンツの家庭内ネットワーク視聴を利用した見たい場所に合わせて家じゅうどこにでも自由に動かせる 4K
放送対応テレビのような新しい商品も登場してきている．さらに，2021 年の東京五輪を経て，4K 放送コンテンツがより

129

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

6-13 タブレット端末
児玉 明（フェロー）
広島大学

6-13 Tablet Device
Mei KODAMA (Fellow)
Hiroshima University

前年同期比-4.6%）, Samsung（8.1 百万台, 21.1%, 前年同期比1． は じ め に+3.5%）, Amazon.com（3.7 百万台, 9.6%, 前年同期比+6.3%）,

本稿では，2021～2022 年におけるタブレット端末の動向とLenovo（3.0 百万台, 7.8%, 前年同期比-25.9%）, Huawei（2.2主な製品の仕様について紹介する．対象期間において公開さ百万台, 5.8%, 前年同期比-17.2%）であった．

れている販売台数の推移および主な製品の仕様例を示す．な続いて，2022 年 7 月 30 日の IDC による 2022 年第 2 四半期

お，商標登録に関する registration symbol®，trade mark ™の表の世界タブレット市場の動向 3)によると，全世界のタブレッ

記は省略する．

ト出荷台数は 4,050 万台に達し，
前年同期比で 4.2%増加した．

2． 動

2022 年第 2 四半期のタブレット販売の上位 5 社（順に世界出向

荷台数，
市場シェア，
前年同期比）
は，
Apple（12.9 百万台, 31.9%,

以下では，世界タブレット市場の動向について時期を追っ

前年同期比+3.5%）, Samsung（8.0 百万台, 19.6%, 前年同期比て示す．

+13.3%）, Lenovo（4.7 百万台, 11.6%, 前年同期比+64.5%）,

まず，2022 年 1 月 31 日の IDC による 2021 年第 4 四半期のAmazon.com（4.3 百万台, 10.7%, 前年同期比+20.3%）, Huawei

世界タブレット市場の動向 1) によると，全世界のタブレット（2.1 百万台, 5.1%, 前年同期比-53.7%）であった．

出荷台数は 4,600 万台に達し，2020 年に新型コロナウイルス

上記のように，
タブレット販売企業の中でシェア 1 位 Apple，の蔓延が始まって以来，需要が鈍化したため 2 度目の減少となった．一方，2021 年通年ではタブレットの総出荷台数は，前年同期比 3.2%増加で，1 億 6,880 万台に達し，2016 年以来

2 位 Samsung という順序は変わらず，いずれも安定的な購買需要を保っていると考えられる．
ところで，JEITA（一般社団法人電子情報技術産業協会）のの市場最高水準であった．2021 年第 4 四半期のタブレット販

統計資料“タブレット端末国内出荷実績” 4) によると，2020

売の上位 5 社（順に世界出荷台数，市場シェア，前年同期比）

年度第 4 四半期（2021 年 1-3 月）から 2022 年度第 2 四半期

は，Apple（17.5 百万台, 38.0%, 前年同期比 -8.6%）, Samsung（2022 年 7-9 月）までの，四半期毎の出荷台数（対前年同期（7.3 百万台, 15.9%, 前年同期比 -21.6%）, Lenovo（4.6 百万比率）はそれぞれ，2021 年: 33 万 2 千台（215.8%），33 万 3台, 10.0%, 前年同期比-25.4%）, Amazon.com（3.6 百万台, 7.9%,

千台（84.6%），30 万 1 千台（83.5%），28 万 7 千台（78.1%），

前年同期比+1.3%）, Huawei（2.5 百万台, 5.5%, 前年同期比2022 年:20 万台（60.2%），17 万 3 千台（51.9%），14 万 3 千台

-13.9%）であった．一方，2021 年通年における，タブレット（47.5%）となっている．なお，本データにはキャリア向け販売の上位 5 社（順に世界出荷台数，市場シェア，前年同期に出荷したタブレット端末は含んでおらず，調査対象は，

比）
は，
Apple（57.8 百万台, 34.2%, 前年同期比+8.4%）, Samsung

NEC パーソナルコンピュータ（株），シャープ（株），Dynabook（30.9 百万台, 18.3%, 前年同期比 3.8%）, Lenovo（17.7 百万（株），パナソニック（株），富士通クライアントコンピュー台, 10.5%, 前年同期比+19.2%）, Amazon.com（16.1 百万台,

ティング（株），（株）ユニットコム，レノボ・ジャパン（株）

9.5%, 前年同期比 15.1%）, Huawei（9.7 百万台, 5.7%, 前年同の計 7 社である．国内を見ると，2021 年初めの爆発的なタブ

期比-32.1%）であった．

レット需要の伸びから四半期単位で半分以下まで出荷台数が次に，2022 年 4 月 29 日の IDC による 2022 年第 1 四半期の落ち込んでいることがわかる．

世界タブレット市場の動向 2) によると，全世界のタブレット
出荷台数は 3,840 万台に達し，前年同期比で 3.9%減少した．
2022 年第 1 四半期のタブレット販売の上位 5 社（順に世界出
荷台数，
市場シェア，
前年同期比）
は，
Apple（12.1 百万台, 32.5%,130

対象期間における主要な製品の仕様 5)-7)を表 1 と表 2 に示す．
なお，NEC の製品などでタブレット PC にも属するものも表に含めた．

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

表 1 タブレット端末の仕様例（Apple, Microsoft）
メー
カー

CPU 動作周
波数/コア数/

メ
モ
リ
8
GB/
16G
B

ディスプレイ
（画素数）

補助
記憶
装置
128
GB,
256
GB,
512
GB/
1 TB,
2 TB

製品

OS

Apple

iPad
Pro
11 吋

iPa
dO
S
15

搭載 AppleM1 チップ, 8
コア CPU, 8
コア GPU, 16
コア Neural
Engine

Apple

iPad
Pro
12.9
吋

iPa
dO
S
15

搭載 AppleM1 チップ, 8
コア CPU, 8
コア GPU, 16
コア Neural
Engine

8
GB/
16G
B

Liquid Retina
XDR
ディスプレイ(12.9 吋（ 対 角 ） , 2,732 ×
2,048 画素, 264ppi),
広色域ディスプレイ（P3）, True Tone ディ
スプレイ

128
GB,
256
GB,
512
GB/
1 TB,
2 TB

Apple

iPad
10.2
吋

iPa
dO
S
15

搭載 64 ビッ
トアーキテ
クチャ搭載
A13 Bionicチップ,
NeuralEngine

8
GB/
16G
B

Retina ディスプレイ
(10.2 吋（対角）, 2,160
×1,620 画素, 264ppi),
広色域ディスプレイ（P3）, True Tone ディ
スプレイ

64GB,
256GB

Apple

iPad
mini
8.3
吋

iPa
dO
S
16

搭載
A15 Bionic
チップ, 6 コ
ア CPU, 5 コ
ア GPU, 16
コア
Neural Engine-

Liquid Retina ディスプレイ(8.3 吋（対角）,2,266 × 1,488 画素,
326ppi), 広色域ディスプレイ（P3）, True
Tone ディスプレイ

64GB/
256GB

Apple

iPad
Air

iPa
dO
S

搭載 AppleM1 チップ, 8
コア CPU, 8
コア GPU, 16
コア Neural
Engine8
GBLiquid Retina ディスプレイ(10.9 吋（対角）, 2,360 × 1,640 画
素 , 264ppi), 広色域
ディスプレイ（P3）,
True Tone ディスプレ
イ

64GB/
256GB

Apple

iPad
Air
10.9
吋

iPa
dO
S
16

搭載 AppleM1 チップ, 8
コア CPU, 8
コア GPU, 16
コア Neural
Engine8
GBLiquid Retina ディスプレイ(10.9 吋（対角）, 2,360 × 1,640 画
素 , 264ppi), 広色域
ディスプレイ（P3）,
True Tone ディスプレ
イ

64GB/
256GB

Apple

iPad
Pro
11 吋

iPa
dO
S

搭載 AppleM2 チップ, 8
コア CPU, 10
コア GPU, 16
コア Neural
Engine

8
GB/
16G
B

Liquid Retina ディスプレイ(11 吋（対角）,2,388×1,668 画 素 ,264ppi), 広色域ディスプレイ（P3）, True
Tone ディスプレイ

128
GB,
256
GB,
512
GB/
1 TB,
2 TB

Apple

iPad
Pro
12.9
吋

iPa
dO
S

搭載 AppleM2 チップ, 8
コア CPU, 10
コア GPU, 16
コア Neural
Engine

8
GB/
16G
B

Liquid Retina
XDR
ディスプレイ(12.9 吋（ 対 角 ） , 2,732 x
2,048 画素,264ppi), 広色域ディスプレイ（P3）, True
Tone ディスプレイ

128
GB,
256
GB,
512
GB/
1 TB,
2 TB

Liquid Retina ディスプレイ(11 吋（対角）,2,388 × 1,668 画素,
264ppi), 広色域ディスプレイ（P3）, True
Tone ディスプレイ

Web カメラ（前面，背面）

ワイヤレス
通信

寸法,
質量

1,200 万画素超広角フロントカメラ, 122°
視野角, ƒ/2.4 絞り値, 1080p HD ビデオ撮
影（25, 30, 60fps）/ 広角 1,200 万画素，
広角カメラ，ƒ/1.8 絞り値, 超広角 1,000
万画素, f/2.4絞り値, パノラマ
（最大6,300万画素）, 画像撮影フォーマット：HEIF,
JPEG, ビ デ オ 撮 影 : 4K ビ デ オ 撮 影（24,25,30,60fps）, 1080p HD ビデオ撮影（25,30, 60fps）, 720p HD ビデオ撮影（30fps）,ビデオ撮影フォーマット：
HEVC, H.264
1,200 万画素超広角フロントカメラ, 122°
視野角, ƒ/2.4 絞り値, 1080p HD ビデオ撮
影（25, 30, 60fps）/ 広角 1,200 万画素，
広角カメラ，ƒ/1.8 絞り値, 超広角 1,000
万画素, f/2.4絞り値, パノラマ
（最大6,300万画素）, 画像撮影フォーマット：HEIF,
JPEG, ビ デ オ 撮 影 : 4K ビ デ オ 撮 影（24,25,30,60fps）, 1080p HD ビデオ撮影（25,30, 60fps）, 720p HD ビデオ撮影（30fps）,ビデオ撮影フォーマット：
HEVC, H.264
1,200 万画素超広角フロントカメラ, 122°
視野角, ƒ/2.4 絞り値, 1080p HD ビデオ撮
影（25, 30, 60fps）/ 800 万画素，広角カメラ，ƒ/2.4 絞り値, パノラマ（最大 4,300万画素）, ビデオ撮影: 1080p HD ビデオ
撮影（25,30fps）, 720p HD ビデオ撮影（30fps）,ビデオ撮影フォーマット：
HEVC, H.264

IEEE
802.11ax Wi‑
Fi 6, 同 時
デュアルバ
ンド
(2.4GHz/5G
Hz）, MIMO対 応 HT80,
Bluetooth 5.0

1,200 万画素超広角フロントカメラ, 122°
視野角, ƒ/2.4 絞り値, 1080p HD ビデオ撮
影（25, 30, 60fps）/ 1,200 万画素，広角カ
メラ，ƒ/1.8 絞り値, パノラマ（最大 6,300
万画素）, 画像撮影フォーマット：HEIF,
JPEG, ビデオ撮影: 4K ビデオ撮影（24,25, 30, 60fps）, 1080p HD ビデオ撮影（25,30, 60fps）, 720p HD ビデオ撮影（30fps）,
ビデオ撮影フォーマット：HEVC, H.264
1,200 万画素超広角フロントカメラ, 122°
視野角, ƒ/2.4 絞り値, 1080p HD ビデオ撮
影（25, 30, 60fps）/ 1,200 万画素，広角カ
メラ，ƒ/1.8 絞り値, パノラマ（最大 6,300
万画素）, 画像撮影フォーマット：HEIF,
JPEG, ビデオ撮影: 4K ビデオ撮影（24,25, 30, 60fps）, 1080p HD ビデオ撮影（25,30, 60fps）, 720p HD ビデオ撮影（30fps）,
ビデオ撮影フォーマット：HEVC, H.264
1,200 万画素超広角フロントカメラ, 122°
視野角, ƒ/2.4 絞り値, 1080p HD ビデオ撮
影（25, 30, 60fps）/ 1,200 万画素，広角カ
メラ，ƒ/1.8 絞り値, パノラマ（最大 6,300
万画素）, 画像撮影フォーマット：HEIF,
JPEG, ビ デ オ 撮 影 : 4K ビ デ オ 撮 影（24,25,30,60fps）, 1080p HD ビデオ撮影（25,30, 60fps）, 720p HD ビデオ撮影（30fps）,ビデオ撮影フォーマット：
HEVC, H.264
1,200 万画素超広角フロントカメラ, 122°
視野角, ƒ/2.4 絞り値, 1080p HD ビデオ撮
影（25, 30, 60fps）/ 広角 1,200 万画素，
広角カメラ，ƒ/1.8 絞り値, 超広角 1,000
万画素, f/2.4絞り値, パノラマ
（最大6,300万画素）, 画像撮影フォーマット：HEIF,
JPEG, ビ デ オ 撮 影 : 4K ビ デ オ 撮 影（24,25,30,60fps）, 1080p HD ビデオ撮影（25,30, 60fps）, 720p HD ビデオ撮影（30fps）,ビデオ撮影フォーマット：
HEVC, H.264
1,200 万画素超広角フロントカメラ, 122°
視野角, ƒ/2.4 絞り値, 1080p HD ビデオ撮
影（25, 30, 60fps）/ 広角 1,200 万画素，
広角カメラ，ƒ/1.8 絞り値, 超広角 1,000
万画素, f/2.4絞り値, パノラマ
（最大6,300万画素）, 画像撮影フォーマット：HEIF,
JPEG, ビ デ オ 撮 影 : 4K ビ デ オ 撮 影（24,25,30,60fps）, 1080p HD ビデオ撮影（25,30, 60fps）, 720p HD ビデオ撮影（30fps）,ビデオ撮影フォーマット：
HEVC, H.264

131

電源

発売日

178.5×247.6×
5.9
mm,
466 g

最 大
10 時
間

2021/
5/21

IEEE
802.11ax Wi‑
Fi 6, 同 時
デュアルバ
ンド
(2.4GHz/5G
Hz）, MIMO対 応 HT80,
Bluetooth 5.0

214.9×280.6×6.4mm,
682g

最 大
10 時
間

2021/
5/21

IEEE
802.11ax Wi‑
Fi 6, 同 時
デュアルバ
ンド
(2.4GHz/5G
Hz）, MIMO対 応 HT80,
Bluetooth 4.2
IEEE802.11ax Wi‑
Fi 6, 同 時
デュアルバ
ンド
(2.4GHz/5G
Hz）, MIMO対 応 HT80,
Bluetooth 5.0
IEEE802.11ax Wi‑
Fi 6, 同 時
デュアルバ
ンド
(2.4GHz/5G
Hz）, MIMO対 応 HT80,
Bluetooth 5.0
IEEE802.11ax Wi‑
Fi 6, 同 時
デュアルバ
ンド
(2.4GHz/5G
Hz）, MIMO対 応 HT80,
Bluetooth 5.0

250.6×174.1×7.5mm,
487g

最 大
10 時
間

2021/
9/24

195.4×134.8×6.3mm,
293g

最 大
10 時
間

2021/
9/24

247.6×178.5×6.1mm,
462g

最 大
10 時
間

2022/
3/18

247.6×178.5×6.1mm,
461g

最 大
10 時
間

2022/
10/26

2x2 MIMO
対 応 IEEE
802.11ax Wi‑
Fi 6, 同 時
デュアルバ
ンド
(2.4GHz/5G
Hz),
Bluetooth 5.3

178.5×247.6×5.9mm,
468g

最 大
10 時
間

2022/
10/26

2x2 MIMO
対 応 IEEE
802.11ax Wi‑
Fi 6, 同 時
デュアルバ
ンド
(2.4GHz/5G
Hz),
Bluetooth 5.3

214.9×280.6×6.4mm,
682g

最 大
10 時
間

2022/
10/26

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

表 2 タブレット端末の仕様例（Fujitsu, NEC）
ディスプレイ（画素数）
13.3 型ワイド,
1,920x1,080 画
素, ドットピッ
チ: 0.153mm

補助記憶装置
256GB/
512GB

Web カメラ（前面，背面）有効画素数
約 92 万画素 ,約 500 万画素

8GB/
4GB/
4GB

13.3 型ワイド,
1,920×1,080 画
素, ドットピッ
チ: 0.153mm

256GB/
512GB

有効画素数
約 92 万画素 ,約 500 万画素

8GB/
8GB/
4GB

10.1 型ワイド,
1,920×1,200 画
素, ドットピッ
チ: 0.1128mm

256GB/
512GB

8GB/
4GB/
4GB

13.3 型ワイド,
1,920×1,080 画
素, ドットピッ
チ: 0.153mm

8GB/
4GB/
4GB

Qualcomm® Snapdragon 7
30G
2.2GHz（8 コア）

Android10

LAVIET1
2
T1295DA
S

NEC

メー
カー
Fujitsu

ワイヤレス
通信IEEE 802.11ax（2.4Gbps）対応, IEEE 802.1
1a/b/g/n/ac/ax 準拠（W52/W53/
W56）, MU-MI
MO 対応, Bluetooth V5.0
IEEE 802.11ax（2.4Gbps）対応, IEEE 802.1
1a/b/g/n/ac/ax 準拠（W52/W53/
W56）, MU-MI
MO 対応, Bluetooth V5.1

寸法,
質量
315×
200.9×
10.65
mm，
約 805
g

有効画素数
約 200 万画素,
約 800 万画素

IEEE 802.11ax（2.4Gbps）対応, IEEE 802.1
1a/b/g/n/ac/ax 準拠（W52/W53/
W56）, MU-MI
MO 対応, Bluetooth V5.1

256GB/
512GB

有効画素数
約 92 万画素 ,約 500 万画素

IEEE 802.11ax（2.4Gbps）対応, IEEE 802.1
1a/b/g/n/ac/ax 準拠（W52/W53/
W56）, MU-MI
MO 対応, Bluetooth V5.1

13.3 型ワイド,
1,920×1,080 画
素, ドットピッ
チ: 0.153mm

256GB/
512GB

有効画素数，
約
92 万画素 ,約500 万画素IEEE 802.11ax（2.4Gbps）対応, IEEE 802.1
1a/b/g/n/ac/ax 準拠（W52/W53/
W56）, UL/DL
MU-MIMO 対
応, Bluetooth V
5.1

6GB

11.5 型ワイド
有機 EL（2,560×1,600
画素）

128GB

IEEE802.11ac/a/b/g/n 準拠 , Bluetooth Ver5.1

Qualcomm Snapdragon 662
2.0GHz（4 コア）＋1.8GHz（4 コア）（計 8 コア）

4GB

11 型ワイド LE
D IPS 液晶（2,000×1,200
画素）

128GB

約 800 万画素＋
約 800 万画素/
約 1300 万画素＋約 500 万画素（広角カメラ）
約 800 万画素 /約 1300 万画素

Android11

Qualcomm Snapdragon 870
3.2GHz（1 コア）+2.42GHz（3 コア）+1.8GHz（4 コア）（計 8 コア）

8GB

12.6 型ワイド
有機 EL（2,560×1,600
画素）

256GB

約 800 万画素 /約 500 万画素
(広角カメラ)+
約 1300 万画素

IEEE802.11ac/a/b/g/n 準拠 , Bluetooth Ver5.2

LAVIET8
T0875CAS/ TO85
5CAS

Android11

MediaTek Helio P22T
2.3GHz(4 コア)＋1.8GHz(4コア)(計 8 コア)

6GB/
3GB

8 型ワイド LED
IPS 液晶(1,280×800 画
素）約 128GB/
約 32GB

約 200 万画素 /約 500 万画素

IEEE802.11ac/a/b/g/n 準拠 , Bluetooth Ver5.0

NEC

LAVIET7
T0755CAS

Android11

MediaTek MT8166 2.0GHz(4 コア)2GB

7 型ワイド LED
IPS 液晶(1,024×600 画
素）約 32GB

約 200 万画素 /約 500 万画素

IEEE802.11ac/a/b/g/n 準拠 , Bluetooth Ver5.0

NEC

LAVIET1
0
TAB10/20
2

Android12

Qualcomm Snapdragon 680
2.4GHz（4 コア）＋1.9GHz（4 コア）（計 8 コア）

6GB

10.61 型ワイド
LED IPS 液晶（2,000×1,200
画素）

約 128GB

約 800 万画素 /約 800 万画素,

IEEE802.11ac/a/b/g/n 準拠 , Bluetooth Ver5.1

NEC

LAVIETab
T10
T1055EAS

Android11

Unisoc T610 1.8GHz(2 コア)＋1.8GHz(6 コア) ( 計 8
コア)

4GB

10.1 型ワイド L
ED IPS 液晶（1,920×1,200
画素）

約 64GB

約 500 万画素 /約 500 万画素
(広角カメラ)+
約 1300 万画素

IEEE802.11ac/a/b/g/n 準拠 , Bluetooth Ver5.0

製品

OS

CPU 動作周波数/コア数

メモリ

ARRO
WS Tab
Q7311/
FB

Windows
10 Pro（64bit）

Intel Core i3-10110U , 2.
10GHz, コア数/スレッド
数: 2/4, /Intel Celeron
5305U, 2.30GHz, Intel UH
D Graphics

4GB

Fujitsu

ARRO
WS Tab
Q7311/
FE

Windows
10 Pro（64bit）

Fujitsu

ARRO
WS Tab
Q5011/GE, GB/JE, JB

Windows
10 Pro（64bit）

Fujitsu

ARRO
WS Tab
Q7311/JB, JE

Windows
11 Pro(64bit)/Windows
10 Pro (64bit)

Fujitsu

ARRO
WS Tab
Q7312/KE, KB

Windows
11 Pro(64bit)/Windows
10 Pro(64bit)Intel i5-1145G7 , 4.40GHz, コア数/スレッド数: 4/8,
Intel Iris Xe Graphics /I
ntel i3-1125G4 , 3.70GHz,コア数/スレッド数: 4/8,
Intel UHD Graphics for 11
th Gen Intel Processors / I
ntel Celeron 6305, 1.80G
Hz, コア数/スレッド数: 2/
2, Intel UHD Graphics
Intel Pentium Sliver N600
0 , 1.10GHz, コア数/ス
レッド数: 4/4, Intel UHD
Graphics /Intel CeleronN5100 , 1.10GHz コア数/
スレッド数: 4/4, Intel UH
D Graphics / Intel Celeron
N4500, 1.10GHz, コア数/
スレッド数: 2/2, Intel UH
D Graphics
Intel i5-1145G7 , 4.40GHz, コア数/スレッド数: 4/8,
Intel Iris Xe Graphics /Intel i3-1125G4 , 3.70GHz,コア数/スレッド数: 4/8,
Intel UHD Graphics for 11
th Gen Intel Processors /Intel Celeron 6305, 1.80G
Hz, コア数/スレッド数: 2/
2, Intel UHD Graphics
Intel i5-1245U , 4.40GHz,
コア数/スレッド数: 10/
12, Intel Iris Xe Graphics/Intel i3-1215U , コア数/スレッド数: 6/8, Intel UH
D Graphics / Intel Celeron
7305, 1.10GHz, コア数/
スレッド数: 5/5, Intel UH
D Graphics

NEC

LAVIET1
1 T1195
TAB1120
1

Android10

NEC

LAVIET1
1 T1175
BAS

NEC

132

IEEE802.11ac/a/b/g/n 準拠 , Bluetooth Ver5.1

電源

発売日

最大
15.0
時間

2021/
1/26

315×
200.9×
10.65
mm，
約 805
g

最大
15.0
時間

2021/
1/26

262.8
×168.7×12.3
mm 約620g/262.8×1
68.7×12.2mm,
約 59
5g
315×200.9×
10.65
mm ，
約 805
g

最大
13.0
時間

2021/
4,
2022/
6/17

最大
15.0
時間

2022/
6/17

315×
200.9×
10.65
mm，
約 805
g/315×200.9×
10.5
mm，
約 790
g
264.3×171.4×5.8mm,
約 485
g258.4×163×7.
5mm,
約 490
g
285.6×184.5×5.6mm,
約565g
121.8×199.1×
8.15m
m , 約
305g
102.28×176.1
8×8.3
mm,
約 240
g
251.2×158.8×
7.45m
m , 約
470g
239.84×158.6
2×8.5
mm,約
460g

最大
15.0
時間

2022/
10

約 15.6
時間

2021/
2/25

約 13.6
時間

2021/
2/25

約 10
時間

2022/
2

約 13
時間

2021/
8

約 12
時間

2021/
8

約 14
時間

2022/
8

約9時
間

2022/
8

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

参 考 文 献表 1 と表 2 より，CPU の高スペック化及びコア数を増加させたハイスペックモデルと簡易使用モデルの二極化が進んでい

1) “Tablet and Chromebook Shipments Slowed in the Fourt

ることがわかる．例えば iPad では 1,200 万画素カメラが搭載

h Quarter but Saw Solid Growth for 2021, According to

されており，カメラ撮影能力が強化された機種の発売が進んIDC”, https://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=prUS4

でおり，電池寿命も Web 閲覧やビデオ再生時で 10 時間以上

8826122 (2022).

が主流となっている．ハイスペックかつ電池寿命の長いモデ

2) “Worldwide Tablet Shipments Post Flat Growth in Q2 2

ルは，画面サイズが大きいものでは必須となってきており，

022 While Chromebooks Experience a Sharp Decline, A

加えて，ペンツールの使用強化も進み，電子書籍や資料閲覧・

ccording to IDC”, https://www.idc.com/getdoc.jsp?containe

作成・説明などでも活用されている．一方で，サイズの小さ

rId=prUS49548722 (2022).

いものはスマホとの差別化がどう進むのかが興味深い．
また，

3) “Worldwide Tablet Shipments Post Flat Growth in Q2 2

半導体不足の問題を踏まえて，各国で半導体サプライチェー

022 While Chromebooks Experience a Sharp Decline, A

ン強靭化の重要性が高まり，生産拠点の分散化の動向も見逃

ccording to IDC”, https://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=prUS49548722 (2022).

せない．今後も各社のシェアの推移，製品動向に注目したい

4) JEITA, “タブレット端末国内出荷実績”, https://www.jeitと考える．

a.or.jp/japanese/stat/tablet/ (2022).

3． ま と め

5) iPad, Apple, https://support.apple.com/ja-jp/HT201471 (2022).

今回の対象期間においても，新型コロナウイルス蔓延の

6) Arrows Tab, Fujitsu, https://www.fmworld.net/arrows/tab_

影響があり，更に，今年になってロシアのウクライナ侵攻，

wifi/lineup/ (2022).

インフレなどの要因が重なり，タブレット需要に影響を与え

7) LAVIE タブレット, NEC, https://www.nec-lavie.jp/produている．
教育市場向けの特需で 2021 年の出荷台数も伸びてきcts/ (2022).

たが，ある程度需要が落ち着いてきた 2022 年に出荷台数が徐々に低下していると考えられる．このような中で，例えば児玉 明

iPad ではタッチペンに対応した機種が多く発売されており，注目される．既に保有している人の買い替え需要や 2 台目使用需要，更に，テレワークやオンライン教育など仕事や学習時での活用か，私的利用か，タブレットの単体利用か，或いは，PC やスマホなどとの併用かといった活用状況が考えられ，
映像視聴用，メモ用，PC の代用，また様々な社会情勢や働き方も含めて個人個人で活用方法が変化しており，新しいタブレットの使い道を模索しつつ，更に進化した日常生活に不可欠なツールになれるかが，今後も市場規模拡大・縮小の鍵と
なる．

133

（フェロー）
1992 年 早稲田大学理工学部電子通信学科卒
業．1994 年 同大学大学院理工学研究科前期修士課程修了．1997 年 早稲田大学大学院理工学
研究科後期博士課程修了．1995 年 早稲田大学
理工学部助手，1998 年 広島大学地域共同研究センター助教授を経て，現在，広島大学大学
院先端理工系科学研究科／総合科学部／情報メディア教育研究センター准教授．主に，画像通信，動画符号化，スケーラブル符号化，
画像検索方式，マルチメディア情報構造化などマルチメディア通信サービスの研究に従事．工学博士．電子情報通信学会，情報処理学会，映像情報メディア学会，電気学会，IEEE,
ACM 各会員．本学会 前副会長、前編集委員
長．

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

6-14 電子書籍端末
植村八潮（正会員）
専修大学

6-14 eBook Reader
Yashio UEMURA (Member)
Senshu University

は，コンテンツ以外に，端末と閲覧用のビューワーが必要と

1．電子書籍端末とは何かなる．

「電子書籍端末」とは，電子書籍を閲覧するための端末装

従来の出版分類をもとに，書籍系を電子書籍，雑誌系を電置のことで，狭義には表示装置にモノクロ電子ペーパーを用

子雑誌（デジタル雑誌），漫画を電子コミックの三類型で分析いた専用端末を指している．一方，拡大する電子書籍市場でし，これらを総称して「電子出版」とするのが出版産業のと読書端末として活用されているのは，スマートフォンやタブ

らえ方である．一方，電子書籍という表現が広義に電子出版

レット PC などの汎用端末である．その場合は，電子書籍スト

物全体を指すことも多い．本稿では，電子出版物全体の表示

アが提供するアプリをインストールすることで，電子書籍の装置として，電子書籍端末を取り上げることから，特に断り

読書端末となる．したがって広義には何らかのソフトウェア

がない場合は，電子雑誌や電子コミックを含むすべての電子を用いて電子書籍を閲覧する装置全体を指すことになる．た出版物を「電子書籍」と称することにする．

だし，本稿では，前者の電子書籍専用端末について取り上げることにする．

2．電子出版市場の動向

電子書籍端末は，表示装置の技術的発展に大きく寄与を受

長年にわたり，出版市場（推定販売金額）の統計調査を行けている．電子コミックや電子雑誌の表示においては，高精っている公益社団法人全国出版協会・出版科学研究所が電子細で視野角が広く，美しいカラー再現性が求められ，装置と出版市場の発表を始めたのは 2014 年からである．この年の電しては軽量で低消費電力の駆動が追求されてきた．このため

子出版市場は，1,144 億円で，その内訳は電子コミックが 882

液晶ディスプレイを搭載した汎用端末が用いられている．

億円，（文字系）電子書籍が 192 億円，電子雑誌が 70 億円で一方，小説など文字主体の電子書籍を読むには，カラーやある．印刷出版物も含む出版全体の市場は 1 兆 7,208 億円で動画再生を必要としない．このことから軽量，低電力消費にあったので，電子出版が出版市場に占める割合は 6.6%にとど加え，紙同様に反射光により表示する電子ペーパーが採用さまっていた．その後，紙の出版市場の縮小が続く中で，電子れた専用端末が主に用いられている．実装されている製品は，出版の売り上げは堅調に伸びていく．なかでも，2020 年にはマイクロカプセル型電気泳動方式によるイーインク社製がほコロナウイルス感染症の影響で，対前年度売上で 3 割近い伸ぼ独占している．

びを示し，「巣ごもり需要」と呼ばれる好景気となった．

続いて「電子書籍」についても確認しておく．電子書籍の2021 年の紙と電子を合算した出版市場は，対前年比 3.6%増

概念は幅広く，時代とともに変化してきている．
「電子書籍」の 1 兆 6,742 億円と拡大した．2014 年に電子出版市場の統計

以外に，デジタル書籍，デジタルブック，e ブック，電子ブッをとり始めて以来，3 年連続で紙と電子の合計が前年を上回

クなどと呼ばれることもあるが，現在では電子書籍という呼った．コロナ禍における巣ごもり需要が続き，紙の書籍の販称が定着している．一般に電子書籍は，コンテンツのことを売金額が同 2.1%増の 6,804 億円となり，15 年ぶりに増加に転指し，次のように定義される．

じた．電子出版市場は 4,622 億円（対前年比 18.6%増）と引き「既存の書籍や雑誌に代わる有償あるいは無償の電子的著続き拡大し，出版市場全体における電子のシェアは 27.8%で作物で，電子端末上で専用のビューワーにより閲覧されるフ

3 割に迫ってきた．なかでも電子コミックは 4,114 億円（同ォーマット化されたデータ」

20.3%増）と急増している．文字系電子書籍は電子コミックと電子書籍は，文字通り「電子化された書籍データ」であり，電子機器のディスプレイで閲覧する出版物である．技術的に比較すると 449 億円（同 12.0%増）と伸びが緩やかだが続伸傾向にあり，電子化の作品点数も確実に増えている．

はビューワーソフト（アプリ）で読む，なんらかのファイル

2015 年と 2021 年の市場規模を比較してみると，2015 年のフォーマット・データ（コンテンツ）である．書籍の読書に

市場規模は 1 兆 6,742 億円，2021 年が 1 兆 6,722 億円とほぼ134

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

同じ市場規模である．この内訳をみてみると，2015 年の電子

き，欧州でも Reader の新モデルをリリースしないことを明らコミックの占有率が 7%に対し，2021 年は 24%と拡大していかにした．2016 年 5 月には BookLive「Lideo」が，続いてソニる．一方で，雑誌は同 47%から 31%と縮小した．今や出版市ー「Reader」が，それぞれ販売終了となっている．

場を支えるのが，雑誌から電子コミックに移ったことを端的

簡易型の電子書籍端末として，大日本印刷が 2014 年 12 月に示している．なお，2022 年上半期（1～6 月期）は，これまから発売している「honto pocket」も，2017 年 3 月末日で販売

でのコロナ特需の反動期となって紙の出版市場は縮小し，前終了となった．あらかじめ決められた電子書籍を収録して販

年同期比 7.5%減の 5,961 億円となった．電子はかろうじて増売するモデルで，電子書籍の追加購入はできない．その分，加したものの前年同期比 8.5％増（2373 億円）と，2021 年上

操作もシンプルで電池駆動であった．

半期の前年同期 28.4%増に比べると伸び率は小さくなった．

電子書籍端末が採用してきたイーインク社のディスプレイ

日本の電子書籍市場調査としては，以前から株式会社インには，第 2 世代の Pearl 以降，ディスプレイに柔軟なプラスチ

プレスから『電子書籍ビジネス調査報告書』が毎年発行されックを採用した Mobius，解像度とコントラストを向上させたている．こちらは 4 月から 3 月までの年度で集計されていCarta，さらに Carta HD と品質の向上が続いている．
Carta は，2013 年 9 月 4 日に発表された第 4 世代のディスる．
『同調査 2022』によると 2028 年度には 8,000 億円の市場プレイで，6 インチ，768×1024 の解像度である．それまで採に成長すると予測している．

用されていた Pearl と比較してコントラスト比で 50％，反射

3．電子書籍端末の小史

率で 20％アップしている．Kindle Paperwhite（2013）で初めて

電子ペーパーを用いた本格的な電子書籍端末は，2004 年に発売された松下電器（現在のパナソニック）製「Σ ブック（シ採用され，その後，Kobo が kobo Libra H2O（2017），kobo forma（2018），kobo Nia（2020）で採用している．

グマブック）」とソニー製「LIBRIé（リブリエ）」である．な

Carta HD は，300ppi の 6 インチ画面で 1080×1440 の解像度

かでも，LIBRIé は，イーインク社の電子ペーパーを用いておを備えている．Kindle Voyage（2014），Kindle Paperwhite の第り，Kindle をはじめとする今日の電子書籍端末に直接つなが3 世代（2015）および第 4 世代（2018），Kindle Oasis の初号機

るオリジナルなモデルを提示した．ソニーは，LIBRIé の後継（2016）で採用され，現在では主流のイーインクディスプレ

機種として，2006 年に PRS-500，2007 年に PRS-505 を米国でイとなっている．Carta および CartaHD は，リーガル波形技術

販売した．

と呼ばれる，それまで数ページごとに必要とされていたペー

2007 年に米国アマゾンは Kindle 初代機を発売した．デバイ

ジリフレッシュを減少させる技術を採用している．

スとしては表示装置にイーインク社の電子ペーパーを用い，

Kaleido は，2019 年 12 月に「Print Color」として発表された

キーボードによる検索機能を持つなどソニーLIBRIé に近い

カラーフィルター層を備えたディスプレイで 4096 色のカラコンセプトである．3G 無線通信機能を内蔵したことで，パーー表示が可能である．
「BOOX Nova Air C」に搭載されている．

ソナルコンピュータを用いることなく電子書籍の購入を可能とした．

4．電子書籍端末の最新動向

2009 年，
設計を一新した第 2 世代の Kindle2 が発売された．

2022 年 10 月現在，電子ペーパーによる専用端末を日本国

全米での電子書籍ブームを引き起こした点でも，史上初めて内で販売しているのは，主にアマゾンと楽天の子会社である

商業的成功を収めた電子書籍端末といえよう．

Rakuten Kobo である．

2010 年にはアップルが「iPad」を発売したが，当初，タブ

ここに至る背景として，アマゾンによる寡占化も一つの理

レット PC という新しいコンセプトが理解されないこともあ由であるが，それ以上の理由として電子書籍を閲覧する装置って電子書籍端末として注目されることになった．Kindle2 はとして，スマートフォンが普及したことを指摘できる．日本

日本語未対応ではあったものの，国内でも入手可能となり，では電子書籍の売上げの 9 割弱が電子コミックであり，電子

本格的な電子書籍ブームが引き起こされた．国内ではシャーペーパーによる文字の読みやすさより，カラー対応やページ

プ「GALAPAGOS」，KDDI「biblio Leaf SP02」，ソニー「Reader」

めくりの応答速度が求められている．

が相次いで発売された．さらに 2012 年に東芝「BookPlace」とBookLive「Lideo」が続いた．

近年，電子書籍端末の共通機能として，「フロントライト」
設計と「防水仕様」がある．フロントライトはタブレット PC

各メーカーは，先行するソニーやアマゾンにならって電子のように目に向かって後ろから光を照射するバックライトで書籍端末の発売とともに，電子書籍を販売する電子書籍ストはなく，内部の光源がスクリーン表面を通してディスプレイ

アを開設し，垂直統合型のビジネスモデルで参入した．

全体を照らす設計である．また，防水仕様は，風呂場でも読しかし，アマゾンによる電子書籍端末の寡占化が急速に進んだことで，電子書籍ストアが相次いで撤退し,各メーカーによる端末の販売も大半が短命に終わった．

書が可能な IPX8 等級である．
2017 年に発売された高級機から順次，フロントライト設計と防水仕様となった．2019 年に発売された廉価版機種でもフ2014 年 8 月には，ソニーが，すでに撤退していた米国に続135

ロントライトが導入されるようになったが，現在でも廉価版

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

る．また，電子書籍端末としてだけでなく，附属のスタイラ

タイプは防水仕様とはなっていない．
表 1 に現在，国内で発売されている主な電子書籍端末をまスペンによりデジタルペーパーとして活用することもできとめた．アマゾンの電子ペーパー搭載の電子書籍端末は，6 タ

る．2022 年 11 月現在，
「BOOX Nova Air2」（7.8 インチ）,

イプで，さらにキッズモデルがある.

「BOOX Tab Ultra」（10.3 インチ）
，さらに 7.8 インチカラー
電子ペーパー搭載の「BOOX Nova Air C」などが発売されて最新機種は，2022 年 10 月発売の廉価版入門モデル「Kindle（第 11 世代）」
（6 インチ，300ppi）と，同年 11 月発売の手書いる．

き入力機能搭載モデル「Kindle Scribe」（10.2 インチ，300ppi）

植村 八潮

である．さらに「Kindle」と「Kindle Paperwhite」にはそれぞれ（正会員）

1956 年生まれ，東京電機大学工学部卒業．東京経済大大学院博士課程修了．博士（コミュ
ニケーション学）．1978 年東京電機大学出版局勤務，同局長を経て，2012 年より専修大学
文学部教授および出版デジタル機構代表取締役に就任．2014 年 6 月出版デジタル機構取締役会長を退任．現在，納本制度審議会会長代理．専門は出版学で日本の電子書籍の研究・普及・標準化に長らく携わってきた．主な著作として『電子出版の構図：実体のない書物の行方』（印刷学会出版部，2010 年）『電子書
籍制作・流通の基礎テキスト』（ポット出版，
2014 年，編著）『図書館のアクセシビリティ：「合理的配慮」の提供に向けて』
（樹村房，
2016
年，編著）
，
『電子図書館・電子書籍サービス
調査報告 2022－これまでの 10 年とこれからの 10 年』（樹村房，2022 年，編著）他

1 年間 1,000 冊以上の本が読み放題になるキッズモデルが準備されている．
一方，Rakuten Kobo からは「Kobo Sage」と「Kobo Libra 2」
が 2021 年 10 月に発売された．
「Kobo Sage」は手書き入力機
能を搭載している．このほか，手書き入力機能搭載の「koboelipsa」（10.3 インチ），「kobo clara」（6 インチ），廉価版モデルの「kobo nia」
（6 インチ）がある．
国内で販売されているイーインク電子書籍端末で，アマゾンと Rakuten Kobo 以外の製品としては，中国系企業の Onyx
Boox が発売する Android 端末 BOOX シリーズがある．これまでの電子書籍端末が Linux OS であったのに対し，BOOX
端末は Android の OS を搭載している．これによって Google
Play からアプリを入手し，インストールして利用が可能であ

表 1 主な電子書籍専用端末

モデル

Kindle（第 11 世代）

KindlePaperwhite（第 11 世代）

KindlePaperwhite シグ
ニチャー
エディション

Kindle Oasis（第 10 世代）

Kindle Scribe（第 11 世代）

Kobo Sagekobo Libra2

表示

6 インチ

6.8 インチ

6.8 インチ

7 インチ

10.2 インチ

8 インチ

7 インチ

解像度

300 ppi
16 階調グレー
スケール

300 ppi
16 階調グレー
スケール

300 ppi
16 階調グレー
スケール

300 ppi
16 階調グレー
スケール

300 ppi
16 階調グレー
スケール

1920×1440
300ppi1680×1264
300 ppi

容量16GB

8 / 16 GB

32 GB

8 / 32 GB

8 / 32 / 64 GB

32GB

32GB

ライト

LED 4 個LED 17 個

色調調節可能LED 17 個

色調調節可能LED 25 個

色調調節可能LED 35 個

あり

あり

通信

WiFi

WiFi

WiFi

サイズ
mm
防水
機能

157.8×108.6×
8.0

174×125×8.1

174×125×8.1

なし

IPX8 等級

IPX8 等級

重量

158g

205 g

発売

2022 年 10 月

2021 年 10 月

WiFi /
WiFi+4G
159×141×3.48.4

WiFi

WiFi

WiFi

196×230×5.8

181.4×160.5×
7.6

161.6×144.6×
9.0

IPX8 等級なし

IPX8 等級

IPX8 等級

207g

188g

433g

240.8g

215g

2021 年 11 月

2019 年 7 月

2022 年 11 月

2021 年 10 月

2021 年 10 月

136

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

6-15 ドローン(無人航空機)
長谷川克也（正会員）
宇宙航空研究開発機構

6-15 Drone (Unmanned Aerial Vehicle: UAV)
Katsuya HASEGAWA (Member)
Japan Aerospace eXploration Agency（JAXA)のため，最近になり宇宙機もドローンの範疇に入るとされて1．はじめにいる．なお，月面走行車，火星ローバーなどはもちろん，ロ

現在ドローンという言葉は広く浸透し国土交通省も無人

ケットや人工衛星もドローンと同じテクノロジーで動作して航空機のことを機体登録用 HP 上でドローンと呼称している． いる．本稿ではドローンのうち国土交通省の管轄する無人航
この事からもドローンという言葉は一般名詞として認識され空機に焦点を当て解説する．

ており，公的な場においても無人航空機を指す言葉となった．
無線操縦によるラジコン飛行機は以前から趣味として普及し

2．近年のドローンの利用形態
2.1 物資輸送ていたが，一般にドローンと呼ばれている 4 枚のプロペラで飛行するマルチコプター（図 1）が登場し，その操縦の簡単

ドローンによる物資輸送は道路整備の遅れている国におさから急速に普及し，趣味だけではなく，農業，林業，土木，

いて安価に実現できる輸送手段であり，比較的軽量な医療物

建築などの産業に使われた．

資の輸送に利用されている．2016 年からルワンダ共和国にお使用目的は農業，林業では農薬散布，育成調査などに使わいて固定翼機を用いた血液輸送が実油化されている．日本国

れているほか，様々な業種で施設点検や作業記録に使用され内においてもドローンによる物資輸送は離島や過疎地域におている．また，テレビ放送においてドローンによる空撮映像

いて有望なシステムであり，2021 年香川県三豊市の瀬戸内海を見ない日はなくなっており，ニュースや報道だけではなくの人口約 180 人の粟島と三豊市を結ぶドローン物流航路が実

ドラマ，バラエティ番組まで広く使われ一般にも認知されて運用されている．マルチコプターを使い輸送重量 1 ㎏で注文いるといえる．前述のとおり国土交通省も無人航空機にドロを受け，商品代金＋輸送料金 500 円で運営されている．

ーンという呼称を使用しており，その範囲はマルチコプター

長崎県の離島である五島列島においては図 21) のように固だけではなく，無人航空機 （Unmanned aerial vehicle, UAV）

定翼機を使い医療物資輸送が実用化されている．固定翼機はの全体となっている．無人航空機には，マルチコプターと同離着陸に滑走が必要でありマルチコプターのように自由な離じ回転翼を持つヘリコプターのほか，固定翼機（飛行機），動着陸ができたいため，基地を離陸後目標定点で物資を投下し力を持たない滑空機（グライダー），飛行船，気球など無人で

パラシュートを使って軟着陸させた後に機体は基地に戻り着飛行するさまざまな形式のものが含まれる．

陸する．それぞれの飛行特性によって運用が異なり，目的やまた，ドローンには飛翔体だけではなく陸上走行車両（歩行物体を含む），水上航行舟艇，水中潜航艇（潜水艇）など，

飛行距離によって運用機体が異なる．今後過疎化が進み労働あらゆる「無人移動機器」が，その範疇に含まれている．こ図 2 固定翼機による医療物資輸送

図 1 一般的なドローン（Quad multi copter）

137

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

人の減少で地方の物流が困難になっていくと予想されている

軍事用に作られたドローンが運用されるのは当然であるが，ため実運用時期に入ったドローンによる輸送が増えることが2022 年からのロシア―ウクライナの戦闘によって民生用の期待されている．

安価な簡単に手に入るドローンであっても戦争に使用し戦果をあげる能力を持ち，これまでの戦争のあり方を変えるもの

2.2 捜索であることを世界に知らせる結果となった.

海上保安庁は 2022 年 10 月から海上監視，海難救助，災害

3．国内の法規制対応に向け無人機の運用を始めている.図 32)のような機の後

3.1 飛行空域規制

端に推進プロペラを持つ全長 11.7 メートル，翼長 24 メート
ルの大型機で 24 時間以上の運用が可能である.

2015 年に航空法が改正され，それまで飛行エリアには規制

このような大型ドローンの実運用は国内でも初めてであがなく最高高度（地上 250m）の規制しかなかった無人飛行

る.実機ではこのような連続運転は不可能であるが，無人航空機（ドローン）について航空法の中に正式に規定された．2016

機であれば地上でオペレータが交代で運用することにより長年には重要施設周辺のドローンの飛行を禁止する「国会議事時間運用が可能となり，長大な航続距離を生かして日本の広堂，内閣総理大臣官邸その他の国の重要な施設等，外国公館

大な周辺海域をカバーすることができる.その特性を生かし等及び原子力事業所の周辺地域の上空における小型無人機等

海難救助，外国船による違法操業などの摘発など，これまでの飛行の禁止に関する法律」により重要施設周辺の飛行が禁の装備と合わせドローンは海上保安庁の業務の効率化に貢献止された．図 5 に国土交通省による飛行禁止空域図 4)を示す.

している．

詳しくは国土交通省の HP により確認しドローンを飛行させ2.3 軍事利用るときは細心の注意を払い適法な飛行を心掛けてほしい.

3.2 機体登録

無人航空機の軍事利用の歴史は古く第 2 次世界大戦中 V1
飛行爆弾，V2 ロケットなどの実用化された兵器もあったがそ

2022 年 6 月 20 日から機体重量 100ｇ以上のドローン（固定れ以前から多く研究されていた.第2 次世界大戦終結後には推翼機，回転翼機（マルチコプター，ヘリコプタ），飛行船など進装置，無線機器などの高度化によって多く無人兵器が作らの登録が義務付けられた.該当機体には登録記号を明示しリれ使用された.

モート ID 送出機能を備える必要がある.

2022 年 2 月 24 日，ロシア連邦がウクライナ共和国に侵攻し戦闘状態となった.その前からも各地の戦闘でドローンは使用されていたが，このロシア―ウクライナの戦闘では従来の戦車や飛行機による戦闘よりもドローンによる戦闘がニュースをにぎわした.図 43)はトルコ製ドローン「バイラクタル
TB2」でありウクライナ側の運用で大きな戦果を挙げたと言われている.これは軍事目的で作られた戦闘用ドローンであるが，民生用ドローンが数多く使われ，搭載したカメラでの偵察や索敵に利用されたほか，爆弾を積み，簡単な投下装置
により爆弾投下したり，爆弾ごと敵地に突っ込むという利用が行われている．

図 4 バイラクタル TB2

図 5 飛行禁止区域（国土交通省 HP より）

図 3 海上保安庁無人航空機

138

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

表 1 飛行レベルの分類

機体重量 100g 以上ということから屋外で使用する機体のほとんどは事実上登録対象であり，リモート ID 内蔵型の機

飛行レベル

体でなければ，外付けのリモート ID 送出装置を機体に搭載してドローンの運用をすることになる.

3.3 免許制度
2022 年 12 月よりドローンの国家資格が導入され一等資格

飛行条件

その他

レベル１

目視内での操縦飛行

レベル 2

目視内での自動・自律飛行

自律飛行

レベル 3

無人地帯での目視外飛行補助者配置なし

レベル 4

有人地帯での目視外飛行補助者配置なしと二等資格に分類さる．今までも民間資格としてはあったがマニュアル操作

4．まとめ

ドローンの飛行に法令上必要なものではなく，誰でも飛行可能なものだった．今回導入される国家資格もドローンの飛行

ドローンをとりまく環境は技術面，運用面，法制度のすべに必須なものではなく，条件によっては資格を持たなくてもてが急速に変化しており，近年では戦争における影響によりドローンの飛行が可能である．

技術面が大きく進歩した．また，機体登録制度，免許制度にまた，国土交通省への届出が不要な地域であれば無資格者

より運用面と法制度に大きな変化が生じた．免許制度によっでも自由に飛行が可能であり資格を取る必要はない．
さらに，て運用が不自由になったのではなく，国土交通省への届出が国土交通省への届け出が必要な場所であっても届出を行えば不要になるなどの利点も発生したといえる．
執筆時点では免許制度だけができて実運用されていないが，飛行が可能であるので事実上ほとんどの場合において資格を今後も法や制度が変化を続けると予想されるため，適法なド持たなくてもドローンの飛行が可能である．

ローン運用のためにも最新の知識を常に取入れる努力が必要

国家資格の二等資格と無資格者との差は国土交通省へのである．

届出が必要な場所であっても資格を保有していれば，届出の必要なしで飛行が可能になる．国家資格の有無の差は国土交

参考文献

通省への届出の必要の有無に限定される．
なお，国土交通省への届出がなくなったからといって好き1)

https://www.nagasaki-u.ac.jp/ja/news/news3680.html (2022).

に飛ばしてよいわけではなく，土地所有者の許可が必要であ2)

https://www.hokkoku.co.jp/articles/-/884672 (2022).

ることは別の問題である．また，物件投下筒の特殊な飛行に

3)

https://www.cnn.co.jp/tech/35186282.html(2022).

あたっては有資格者であっても国土交通省への届出は必要と

4)

https://www.mlit.go.jp/koku/koku_fr10_000041.html

なっている．一等資格は後述する飛行レベルにおいて無資格（正会員）
長谷川 克也
宇宙航空研究開発機構 宇宙科学研究所研究員，放送大学非常勤講師，帝京科学大学非常勤講師．医学博士．計測学を主体として宇宙
ステーション搭載機器，生体計測，農業情報，
環境計測など分野を超えた様々な研究チームに参加し実験システムづくりを支える．また，「高度な技術者の育成」を専門として技術者育成に関する研究を行うなど，人材育成学会（理事）などで活動を行っている．

者と二等資格者には許可されないレベル 4 が許されることが違いとなる．自律飛行において操縦者というものの定義は難しいが運用グループの中に 1 名の資格者が絶対に必要である
ことは確実である．

3.4 飛行レベル
前述の免許制度の導入でドローンの飛行における飛行レ
ベルが明確化されている．ここでレベル 2 において自律飛行が定義されているが，レベル 3，レベル 4 は自律飛行を限定指定していない．前述の海上保安庁の例では，ドローンは八戸航空基地を離陸して市街地を抜けるためレベル 4 に該当し海上ではレベル 3 に該当するが，自律飛行ではなくオペレー
タによる運用でありマニュアル飛行となる．レベル 3，レベル 4 は自律であるかどうかではなく，目視外であるか有人地帯であるかの区別である．表 1 に飛行レベルの分類を示す．

139

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

6-16 各種装置の市場推移
編集委員会

6-16 Market Transition of Various Equipment
Editorial Committee
表１ スキャナ出荷実績 1)（単位 千台）

1．まえがき
今回の年報記事の装置編では，技術的変革が必ずしも大き年

くない装置，装置の提供形態が流動的な装置などに関する，動向記事を見直し，省略することにした．しかし，それらに2021

ついても市場規模は定点観測的な意味からできるだけデータを残しておくべきではないかと考えた．また，動向記事においては必ずしも市場規模が紹介されていない装置もあるので2020

本項にはそれも含めることとした．
各種装置の市場規模については幸い JEITA により提供され2019ているものが多いので，本項では全面的に JEITA のデータを引用させていただくことにした．ここに記し，併せて深謝の意を表する.なお，今回のデータは 2018 年から 2021 年までと2018

し，原則として暦年での算出とした．

分類

総出荷数

国内出荷

輸出

全体

3,011

153

2858

コンシューマ用

656

41

615

業務用

2,354

111

2,243

全体

2,900

190

2,710

コンシューマ用

931

60

872

業務用

1,968

130

1,839

全体

2,986

171

2,815

コンシューマ用

941

49

891

業務用

2,045

122

1,924

全体

3,200

186

3,014

コンシューマ用

1,224

66

1,158

業務用

1,976

120

1,856

2．各種市場統計
2.1 スキャナ
表2

イメージスキャナの最近 4 年間の総出荷実績（台数）を表

プリンタの年別国内出荷台数の推移（千台）

１に示す 1)．全体として輸出が圧倒的であり，コロナの影響
プリンタ

は 2020 年の輸出の若干の減少に現れたとみることもできる
が，全体の出荷台数では，年間約 300 万台でほぼ横ばいである．また，コンシューマ用の減少分を業務用スキャナの伸びによりカバーしているといえる．スキャナ需要はペーパーレ

2018

2019

2020

2021

64,47256,396

51,58453,962

内 インパクト

2,225

53

43

40

内 インクジェット

32,34529,61628,89831,807

内 ページ

29,902

26,726

22,643

22,115

ス化，アーカイブ保存，OCR（Optical Character Reader）とRPA（Robotic Process Automation）ツールを連携させたデータ

表3

入力の自動化による業務効率の向上，セキュリティの強化や危機管理対策などに支えられており，
平成 28 年度の電子帳簿保存法改正 3)により，2017 年から領収書の電子化が可能となったことも利用を後押ししている．
また OCR 関連装置／ソフト出荷状況についてもデータが提供されているので掲載しておく．

ビデオ関連機器市場の推移（千台）
2018

2019

2020

2021

デジタルビデオカメラ

577

448

248

212

BD レコーダ・プレーヤ

2,615

2,526

2,344

1,987

DVD ビデオ

405

334

296

241

ドット，インクジェット，ページに分類して市場規模 2)を表
2 に掲載する．

2.2 プリンタ

2.3 ビデオ機器

プリンタについては 6-10 で動向が紹介されているようにインパクト・ドット型，ノンインパクト・ドット型に大きく

6-2 ではデジタルビデオカメラ，6-12 では BD レコーダ・分かれ，インパクト・ドット型の市場は現在極めて小さくな

プレーヤの動向を掲載している．本稿ではビデオ関連機器市っている．ノンインパクト・ドットはインクジェットとレー場としてデジタルビデオカメラ， BD レコーダ・プレーヤ，

ザに大きく分かれる．JEITA の統計ではレーザはページプリ

並びに DVD ビデオの市場規模 3)を表 3 に掲載する． 残念なンタとしており，ページプリンタは SFP と MFP に分かれ，がらいずれも市場が縮小している．

いずれもカラー/モノクロに分かれる．本項ではインパクト・

140

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

2.4 カーナビとドライブレコーダ

表 5 PC 国内市場

カーナビゲータについては今回から技術動向の記事の掲

年度

2018

2019

2020

2021

載を休止した．スマートフォンとの連携によるカーナビが普ノート PC
デスクトップ・
オールインワン

5,600

6,903

10,775

5,948

千台

1,798

2,572

1,308

1,215

千台

ワンセグを楽しみたいという要望もあり，メーカーオプショ

合計出荷台数

7,398

9,475

12,083

7,163

千台

ンやディーラーオプションにも根強い人気がある．表 4 にカ

合計出荷金額

7,031

8,926

8,862

6,976

億円

及しているのは確かであるが一方でカーナビ画面を利用してーナビゲータシステムの市場規模 4)を掲げる．

3. むすび自動車関係では交通事故やあおり運転の記録，さらに駐車中の車へのいたずら行為に対処するため，ドライブレコーダ

今回の年報から新しい試みとしていくつかの装置についの人気が急増している．このためドライブレコーダの出荷統て市場規模の推移を紹介した．今後も必要に応じて装置を取計 5)も同表に掲載する．ドライブレコーダは 2020 年に伸びが捨選択し，統計データを紹介してゆく予定である．

止まったが 2021 年には勢いを取り戻している．また，2021

参考文献

年に初めてカーナビゲーションの台数を上回った．
1)

JEITA 情報産業システム部会：統計データ／情報端末機器[イメージスキャナ出荷統計]-

表 4 カーナビゲーションとドライブレコーダ市場（千台）
2018

2019

2020

2021

カーナビゲーション
システム

6,144

6,041

5,198

4,762

ドライブレコーダ

3,671

4,839

4,600

5,377

https://home.jeita.or.jp/cgi-bin/page/detail.cgi?n=40&ca=1
2)

JEITA 情報産業システム部会：統計データ／情報端末機器[プリンター出荷統計]https://home.jeita.or.jp/cgi-bin/page/detail.cgi?n=40&ca=1

3)

JEITA 民生用電子機器国内出荷統計 DVD/BD ビデオ，デジタルビ
デオカメラ
https://www.jeita.or.jp/japanese/stat/shipment/index.htm

2.5 PC4)JEITA 民生用電子機器国内出荷統計カーナビゲーションシステム
https://www.jeita.or.jp/japanese/stat/shipment/index.htm

PC の国内出荷台数をノート PC とデスクトップ・オールイ
5)

ンワンに分けて表 56)に示す．出荷金額については総計のみを

JEITA 統計資料 ドライブレコーダー国内出荷実績
https://www.jeita.or.jp/japanese/stat/drive/index.html

同表に掲げる．
コロナ禍で在宅勤務が増えた 2020 年度にノー
6)

ト PC の出荷台数が大きく伸びていることがわかる．なお，

JEITA 統 計 資 料 パ ー ソ ナ ル コ ン ピ ュ ー タ ー 国 内 出 荷 実 績https://www.jeita.or.jp/japanese/stat/pc/

この統計のみ年度ベースである．また，6.5 ディスプレイ・
表示装置の表 1 とは必ずしも一致しない．

141

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年次大会 2022 Journal Track 論文特集 に寄せて
編集委員会
2022 年度 年次大会の Journal Track（JT）論文特集号をお届けする．年次大会の Journal Track は年
次大会原稿と論文誌投稿論文を併せて投稿いただくもので，学会創設 50 周年の記念大会ということもあり，初めて設けた企画である．有難いことに投稿論文総数は 19 編に上り（システム開発論文 4
編，実践論文 4 編を含む），今号には期限までに採録に到った 9 編（実践論文 2 編を含む）を掲載している．なお，これまでは年次大会での発表内容を基にその研究内容を発展させご投稿いただく形で年次大会論文特集号（小特集号）を実施してきたが，今回の投稿論文は JT 論文に限られていたため
このような名称とした．
2022 年度 の第 50 回画像電子学会年次大会（Media Computing Conference 2022）は学会創設 50 周年記念大会として，2022 年（令和 4 年）8 月 31 日（水）〜9 月 2 日（金）に，北海道・斜里郡斜里町の「ゆめホール知床」で開催した．大会テーマは「これまでの 50 年・これからの 50 年」とし，主催は画像電子学会で，日本画像学会，日本写真学会，日本印刷学会が協賛し，株式会社 AB.do に特別協賛して頂いた．また現地開催にあたって，斜里町と公益財団法人 知床財団の協力を得た．
本大会は新型コロナウイルスの市中感染の影響等で現地参加できない参加者のためにオンライン環境も用意し，ハイブリッド開催とした．過去 2 年間の年次大会がオンライン開催となり，主に対面会合として開催するのは 3 年ぶりであったが，合計 213 名(現地参加 143 名)の参加者を集め極めて盛況な会議となった．
本大会への投稿で特筆すべき点は，上述したように，大会講演原稿（2～4 頁）と共に画像電子学会
誌投稿論文として査読を受ける論文（8 頁以内）を併せて提出する Journal Track を，従来の年次大会と同様の Conference Track に加え，設けたことである．この形態は過去 2 回の IEVC に倣ったもので年次大会としては初めての実施である．
なお，年次大会の講演は一般セッションが 6 セッション 31 件，学生セッションが 11 セッション 62
件，企画セッション（オーガナイズドセッションと統合）が 7 セッション 42 件行われ，その他に招待講演 1 件，特別講演 1 件，パネルディスカッション 1 件，表彰式，アレキサンダー・ベイン賞授与式等が最大 3 セッションパラレルで開催された．招待講演は，明治大学 荒川 薫 教授を迎え，「機械学習によるヒューマンセントリック画像処理」というテーマでご講演頂き，特別講演は，本学会名誉会員である東京工芸大学 小野 文孝 名誉教授から「学会創設 50 年を振り返る –これまでの歩みと将来展望–」というテーマでご講演を頂いた．また，パネルディスカッションは，今後，学会で取り組む技術や学会の運営改善をテーマとし，モデレータに宇都宮大学 長谷川まどか 教授，パネリスト
として企業研究者の立場から NTT 人間情報研究所 木下真吾 所長，女性研究者の立場からお茶の水
女子大学 五十嵐 悠紀 准教授，学会代表として本学会の小林 直樹会長（埼玉医科大学教授）を招いて実施した．企画セッションは，企画委員会による「360 度空間コンピューティング」，DMH 研究会
による「デジタルミュージアム・人文学に役立つ技術」，SIC 研究会の「画層符号化と標準化 –その歴史と今後–」，AIM 研究会及び DRC 研究会による「建築と画像電子の共通領域・ドローン」からなり，複数の時間帯（セッション）に分かれて実施したものもあった．
このように年次大会の Journal Track には極めて多くのご投稿をいただいたので，2023 年度の年次大会でも導入を予定しているほか，今後も本学会の様々なイベントと連携した論文特集を企画してゆきたいと考えている．是非，積極的なご投稿をお願い申し上げる次第である．
末筆ながら，ご多忙の中，論文の査読をして頂いた方々，編集にご協力いただいた皆様に，心よりお礼申し上げます．

142

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）
IIEEJ

☠ᄚ

-- 年次大会 2022 Journal Track 論文特集 --撮影者が写らない全方位画像生成のための撮影と合成
河 合紀彦†（正会員）

野 田

隆

成†

† 大阪工業大学 情報科学部

Photographing and Compositing
for Generating Omnidirectional Image Excluding Photographer
Norihiko KAWAI† (Member), Ryusei NODA†† Faculty of Information Science and Technology, Osaka Institute of Technology〈あらまし〉 全方位画像によるバーチャルリアリティ（VR）空間の作成では，カメラの撮影者が写り込んでいない
画像を用いることが望まれる．そこで本論文では，1 枚の画像のみを用いて加工を行うのではなく，全方位カメラで撮影する複数枚の画像を用いることで撮影者が写り込んでいない全方位画像を生成する手法を提案する．提案手法では，まず，全方位カメラを中心として，撮影者が回転しながら全方位画像を複数回撮影する．次に，複数枚の全方位画像で特徴点マッチングを行い，そこから算出した平行移動量を用いて全ての全方位画像の見え方を統一する．最後に，それらの画像を補完し合うとともに色調補正を行うことで撮影者が写っていない全方位画像を生成する．
キーワード：全方位画像, パノラマ画像, 撮影者除去, 画像合成

<Summary> When creating a virtual reality space using omnidirectional images, it is desirable to use
images in which the photographer does not appear in the image. This paper proposes a method to generate
an omnidirectional image excluding the photographer by using multiple images taken by an omnidirectional
camera, instead of processing only one image. In the proposed method, the photographer ﬁrst takes multiple
omnidirectional images while rotating around the omnidirectional camera. Next, feature point matching is
performed on the multiple omnidirectional images, and the appearances of the images are uniﬁed using theamount of translation calculated from the feature point matching. Finally, the images are complemented
and color-corrected to produce an omnidirectional image without the photographer.
Keywords: omnidirectional image, panoramic image, removal of photographer, image composition

この問題に対して，全方位カメラを三脚上に設置し，遠隔

1. は じ め にから撮影する方法がある．しかし，三脚を立てることができ

近年，全方位カメラの普及により，あらゆる場面で全方位カメラが使用されることが増えた．全方位カメラは年々小型化し，現在では片手に収まるサイズまで小さくなっている．
よって手に持ちながら全方位カメラを撮影することで，手軽に全方位画像を撮影することができる．このような全方位カ
メラで撮影された全方位画像は，Google ストリートビューのような遠隔地を仮想体験できる VR 空間や，インターネッ
トで不動産を内覧できる VR 空間などの構築で使用されている．しかし，手に持ちながら撮影すると，撮影者が大きく全方位画像に写りこんでしまい，背景が一部見えなくなってしまう．このため，上記のような使用目的では，撮影者などの動物体を除去することが好ましい．

143

ない水上や不安定な場所ではこの方法を用いることは難しい．
また，いずれにしても三脚が画像に写り込む問題がある．写り込んだ三脚や撮影者をインペインティング1)〜5)によって画像から除去する方法もあるが，手動で対象領域を指定する手間や，修復結果が実際の背景と異なるという問題もある．
これに対して，除去対象がいないときに，または異なる視点から実際の背景を撮影して，それを合成することで，不要なオブジェクトを除去し実際の背景を表示する方法が提案されている．例えば，Cohen6)は，固定カメラで撮影した動画を入力とし，グラフカットアルゴリズムにより画素ごとに移動物体のないフレームを選択してコピーすることで，背景のみの画像を生成する方法を提案している．ただし，固定カメ

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

ラを前提としており，フレーム間の位置合わせは必要ないが，対象物体が必ず動くことが前提となる．異なる方法として，
オプティカルフローを用いてその背景の位置合わせを行い，他のフレームの画素値をコピーして背景を復元する方法がある7),8)．しかし，オプティカルフローを用いているため，フレーム間のカメラの動きが大きくないことが前提となる．
図 1 撮影方法
Fig. 1 Photographing method

一方，全方位カメラで取得した全方位画像中の物体除去に関する研究もおこなわれている．新井ら9)は，地下街のパノ
ラマビューアを生成するために，全方位カメラを三脚上に設置し，同一地点で数十秒の動画を撮影し，人などの動物体のいない全方位画像を生成している．ただし，固定撮影をしており，フレーム間での位置合わせは必要ないが，対象物体が必ず動くことが前提となる．一方，Flores ら10)は，異なる位置で撮影された全方位画像から得られる透視投影画像をホ
モグラフィによって射影変換し，合成する手法を提案している．この手法は，画像間の位置合わせに射影変換のみを用い

図 2 取得画像例
Fig. 2 Examples of photographed images
を対応付け，RANSAC17)と最小二乗法によってパノラマ画ているため，除去対象領域の背景が平面でない場合には，位像間の水平方向の平行移動量を算出する．次に，平行移動量
置ずれが生じる問題がある．また，著者ら11),12)の手法では， を用いて各入力画像の見え方を統一する．次に，(3) 各入力
動きながら撮影した全方位画像群に対して Structure-from画像の各画素で画素値の最頻値を算出し，最頻値を画素値とMotion13),14)を適用しカメラ位置姿勢を推定し，文献 11) では平面当てはめにより，文献 12) では Multi-view Stereo15)

する最頻値画像を生成する．最後に，(4) グラフカット18)にで取得した密な背景形状により，各画像を位置合わせし，動により色調を補正し，撮影者の写らない全方位画像を出力す

物体を除去しその背景を復元している．これらの従来手法はる．以下では各手順について詳述する．

異なる位置で撮影された画像群を入力として用いることを前提としている．
本研究では，VR での使用を想定した撮影者の写らない全方位画像をできるだけ簡便に取得することを目指した，撮影および合成方法を提案する．提案手法では従来と異なり，一地点で撮影を行い，三脚などの機器を使用せず，全方位カメラを持った撮影者が全方位カメラを中心に回転しながら 3 枚以上撮影する．撮影した画像を特徴点マッチングにより位置
合わせし，グラフカットおよびポアソン画像合成により画像選択および色調補正を伴う合成を行うことで，撮影者が写り込まない全方位画像を生成する．
提案手法の特徴として，一般的な透視投影画像とは異なる，

よって画素ごとの合成元画像を選択し，ポアソン画像合成19)

2.2 撮影全方位カメラを用いた全方位画像の撮影では，図 1 に示すように全方位カメラを撮影者が横方向に突き出して持ち，カメラ位置をできるだけ動かさないように，撮影者がカメラを中心に回りながら 3 枚以上静止画像を撮影する．なお本
研究では，RICOH THETA シリーズ20)の「天頂補正」や，

Insta360 ONE X221)の「自動水平補正」といった，カメラの重力方向が画像の下方向となるよう正距円筒図法でパノラマ展開する機能により，各全方位画像間で同一物体はおおよそ同じ高さにあるという前提を用い，図 2 に示すような画像群が取得できるものとする．

画像の左端と右端が隣接関係にある正距円筒図法で展開され

2.3 平行移動画像の生成た全方位画像を扱う．このため，画像の位置合わせ，グラフ

1 枚の基準画像とそれ以外の画像間で特徴点マッチングをカット，ポアソン画像合成においても，その隣接関係を考慮行い，全ての画像を基準画像の見え方に統一する．

2.3.1 平行移動量の算出

した手法の開発および実装を行った．

各入力画像をグレースケールに変換し，特徴点検出を行う．

2. 提 案 手 法

ここでは，Shi らの Good Features to Track16)を用いて画

2.1 概要像間で対応付けを行うための特徴点を検出する．

提案手法ではまず，(1) 全方位カメラを中心として，撮影次に各入力画像間の特徴点を対応付ける．今回想定する撮者がその周りを回転しながら撮影した複数枚のパノラマ画

影方法および全方位画像の展開方法では，各入力画像の同一16)像を入力する．次に，(2) 各入力画像に対して特徴点検出箇所でスケールや画素値の違いがほとんど生じないため，画を行う．検出された特徴点を中心とするパッチを設定し，2素値の差の二乗和 SSD を類似度の指標として用いる．具体的枚の画像内のパッチ間の画素値の差の二乗和 SSD（Sum ofには基準とする１枚の入力画像内の特徴点を中心とするパッ

Squared Diﬀerences）を計算することで最も類似したパッチ

チとそれ以外の各入力画像内の特徴点を中心とするパッチ間

144

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）の SSD を計算し，特徴点ごとに SSD が最も小さくなる特徴
点を求め，対応付ける．なお本研究では，上述のとおり，各
全方位画像は，カメラの重力方向を用いてパノラマ展開する機能により，同一物体はおおよそ同じ高さにあるという前提に基づき，特徴点間の Y 座標値の差がある一定範囲内の場合
り，計算時間を削減するとともに，誤対応の発生を抑制する．

図 3 平行移動後の画像例
Fig. 3 Example of translated image

次に，RANSAC17)により誤対応を排除する．本研究でのため，画素ごとに最頻値を求めることで，撮影者が取り除かのみ SSD を計算することで探索範囲を限定する．これによ具体的な RANSAC の適用として，まず，(a)SSD で対応付
けした対応点の組みの中からある１組をランダムに抽出し，れた全方位画像を一時的に求める．
ここでは，Cheng らの Mean shift 法22)により画素ごとのその対応点間の水平方向の移動量（画素）を求める．なお， 最頻値 M を算出する．具体的には，i 回目の反復処理により本研究では，画像の左端と右端がつながっている全方位画像 得られる最頻値 M
は，N 枚の見え方が統一された入力画を対象としているため，全ての移動量はプラス方向のみで計

i+1

像の画素値の重み付き平均により以下のように計算される．

算する．次に，(b)SSD で対応付けした他の全ての対応点の組についても，同様に対応点間の水平方向の移動量を求め，(a) で求めた移動量との差の絶対値がある範囲内である対応
点の組の数をカウントする．(c) これを一定回数繰り返し，最も多くの数をカウントした１組の対応点を決定する．(d) 最∑N
K(In , Mi )In
Mi+1 = ∑n=1N
n=1 K(In , Mi )(3)

ただし，K はガウスカーネルを表し，i − 1 回目の反復処理

も多くの数をカウントした対応点と比較して，移動量の差がで得られた最頻値 Mi ，見え方が統一された n 枚目の入力画ある範囲内に入っていない対応点の組をアウトライアとして像の画素値 In ，定数 σ を用いて以下のように定義する．

除外する．
最後に，RANSAC で最も多くの数をカウントした対応点

K(In , Mi ) = exp(

を含む，アウトライアを除外したインライアの対応点の移動−||In − Mi ||2
)
σ2

(4)

量から最小二乗法によって最適な移動量を算出する．具体的

ただし，M1 は N 枚の画像の単純平均とする．背景の同一箇には，インライアの各対応点の移動量を lj（j = 1, · · · , J ，た所であっても複数の画像間で色に多少の違いが生じることがだし，J はインライアの対応点の組数）とすると，以下のコ

一般的であるが，反復処理により M が RGB 空間上で画素

スト C を最小化する移動量 l を求める．

値が集まって分布する箇所に徐々に移動することから，M が最頻値であるとみなすことができる．

C = ΣJj=1 (l − lj )2

また，提案手法では，平行移動で位置合わせをしているも(1)

ここでは，以下の式を満たす l を求めればよいため，全てのインライアの移動量の平均値が求めたい平行移動量となる．

∂C
=0
∂l

のの，画像間で多少の位置ずれが生じている可能性もある．
このため，最頻値画像に対して空間的な平滑化処理を行った
画像を，次のグラフカットで用いる最頻値画像とする．

2.5 画像の選択と合成(2)2.5.1 画素ごとの画像選択

2.3.2 見え方の統一基準とした一枚の入力画像以外の入力画像を，上記で算出した平行移動量だけ水平方向に平行移動する．この処理により，全ての入力画像の背景の同一物体の X 座標値が等しくな
り，見え方が統一される．図 2 左の画像を同図右の画像の見え方になるよう平行移動した例を図 3 に示す．撮影者の位置のみが異なり，それ以外の物体や背景はおおよそ同じ X 座標を持っていることが確認できる．

グラフカットを用いたエネルギー最小化18)により，見え方が統一された入力画像の中から，各画素に対して適切な画像を選択し合成することで，撮影者を含まない全方位画像を得
る．各画素の画像を選択するためのエネルギー関数を以下のように定義する．

E=λ∑E1 (fu ) +

u∈A

κ
2

∑

E2 (fu , fv ),(5)(u,v)∈P

2.4 最頻値画像の生成

ただし，fu と fv は，それぞれ画素 u と v の画像番号を表す．

後述するグラフカットに用いるため，全ての画素において

また，A は全方位画像における全画素の集合，P は全方位画

全方位画像間の最頻値を算出する．撮影者が移動しながら複像における隣り合う画素のペアの集合である．なお，全方位数枚を撮影しているため，上記の処理により見え方が統一さ

画像を対象としているため，最も左と最も右の画素も隣接画れた全ての全方位画像の同一画素を比較すると，撮影者より素とする．λ, k はデータ項 E1 と平滑化項 E2 のバランスをその背景が写っている画像の枚数が多い可能性が高い．このとるための重みである．

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表 1 実験に用いた PC のスペック
Table 1 Speciﬁcations of PC used for experiments

データ項 E1 は以下のように定義する．

E1 (fu ) = ||Ifu (u) − M(u)||,

(6)

OS
CPU

ただし，Ifu (u) は，画素 u における画素番号 fu の RGB のメモリ

画素値を表すベクトルであり，M(u) は見え方を統一した全GPU

Windows 11
AMD Ryzen 7 3700X
32GB
GeForce RTX 3080

入力画像群から生成した最頻値画像の画素 u の RGB の画素値である．E1 が小さくなるような画像番号 fu を選択するこ

全方位画像の解像度は 1024 × 512 ピクセルにリサイズしてとで，最頻値に近い画像を得ることができ，結果的に撮影者入力として使用した．SSD 算出におけるパッチのサイズは 31

を画像から排除する．

× 31，最頻値算出における σ は 30，反復回数は 50 回，グ

平滑化項 E2 は以下のように定義する．

ラフカットにおける λ は 100 に固定し，α-β 交換アルゴリズ

E2 (fu , fv ) = ||Ifu (u)−Ifv (u)||+||Ifu (v)−Ifv (v)||(7)ムの最大反復回数を 8 回とした．また，表 1 に示すスペック

この項では，隣接する画素間で画像番号が頻繁に変化するこライブラリを用いた．以下では，まずシーンごとに 3 枚の入とを防ぎ，また画像番号が切り替わる箇所においても，切り力画像を用いた場合の実験結果を示し，次に枚数を増やした替わる画像間で画素値の差が小さいところで切り替えること

ときの結果を示す．次に，各シーンや枚数での計算時間を示を促す．これにより，画像番号が切り替わる境界線を目立たし，最後に本研究の限界と考察について述べる．

を持つ PC を用い，ポアソン画像合成での行列計算に Eigen

なくする．
全体のエネルギー関数 E を最小化するにあたって，画像枚数が 2 枚より多いため，α-β 交換アルゴリズムを用いる．具
体的には，2 枚の画像を抽出してグラフカットにより，その2 枚の画像番号を入れ替える．これを全てのペアに対して行
い，交換された画像番号の枚数がなくなるか，または一定回数に達するまで反復する．

3.1 3 枚の画像による実験
本節では，シーン A，B，C の 3 つのシーンの実験について順に示し，最後に考察を述べる．なお，各入力画像の図において，左上の入力画像の番号を 1，右上の入力画像の番号
を 2，下の入力画像の番号を 3 とする．また，グラフカットの結果の選択画像番号の色について，青が 1，緑が 2，赤が3 を示す．

2.5.2 ポアソン画像合成
ポアソン画像合成19)とは，ポアソン方程式を解くことで，

3.1.1 シーン A：室内シーン

複数の画像の合成時に合成元画像の色調を合成先画像の色調

図 4 に室内で撮影した 3 枚の入力画像を示す．これらの画に合わせる手法である．本研究では，ある 1 つの画像番号か

像では，撮影者の位置は同じだが背景が水平方向にずれていら得られた画素を合成先画像，それ以外の画像番号から得らることがわかる．図 4 左上の画像を基準にして他の 2 枚を平れた画素を合成元画像とする．ここでは，以下の定義される

行移動した画像を図 5 に示す．図より，撮影者以外の背景の画像の勾配に関するエネルギー関数 L を最小化することで， 同物体はほぼ同じ X 座標になっていることがわかる．次に，
図 4 左上の画像と図 5 の 2 枚の画像を合わせた計 3 枚の入力
合成元画像の合成後の画素値を決定する．

L=∑

画像の最頻値を算出した画像およびその一部の拡大図を図 6((hu − hv ) − (gu − gv ))2(8)に示す．最頻値画像では撮影者が排除されていることが確認(u,v)∈P

できるが，全体的に縦方向にブレている画像が生成されていgu はグラフカットによって選択された各画素に対応する画像を単純に貼り合わせた画像の，画素 u における RGB のいず
れかの画素値である．hu はポアソン画像合成後の求めたい画素値である．u，v は隣接する画素であり，全方位画像では画像の左端と右端の画素も隣接画素とする．エネルギー L が最小になる画素値 h を求めることで，画像番号が切り替わる

る．元の入力画像は，加速度センサで重力方向を検出して生境界において色の違いを目立たなくする．なお，エネルギーを生成した．各 κ の値で生成した結果の画像と，グラフカッL の最小化処理を RGB 独立に処理を行う．

トにより生成した画像の各画素値に対応する入力画像番号を成されていると考えられるが，カメラを持つ手の動きによって方向に誤差が生じ，垂直方向の座標がずれてしまったと考える．そのため，単純な最頻値で画像生成すると，画像全体が縦方向にブレてしまう．
次に，グラフカットにおいて 3 種類のパラメータ κ で画像表した画像を図 7 に示す．

3. 実験と考察

κ = 10 の場合，生成画像は最頻値画像に近くなり，最頻値提案手法の有効性を示すために，3 つの異なるシーンで実画像で人の肌色がうっすら残っているところについては，撮験を行った．実験では，具体的な内部の情報は公開されてい影者の手が合成されている．また，画像番号が頻繁に変更さないが，重力方向が画像の下方向となる全方位画像を出力すれており，蛍光灯やディスプレイでテクスチャのずれが生じる全方位カメラ RICOH THETA Z1 を用いて撮影を行い， ていることが確認できる．κ = 100 の場合，画像番号の入れ146

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）(a) κ = 10 のとき

図 4 シーン A の入力画像
Fig. 4 Input images in Scene A(b) κ = 100 のとき(b) κ = 500 のとき

図 7 シーン A のグラフカットによる合成結果画像と選択さ
図 5 シーン A の平行移動後の画像
Fig. 5 Translated images in Scene A

れた画像
Fig. 7 Composite image and image number selected bygraph cut in Scene A

図 8 シーン A のポアソン画像合成後の最終結果画像
Fig. 8 Final result image after poisson image editing in
Scene A

図 6 シーン A の最頻値画像
Fig. 6 Mode image in Scene A
替わりが少なくなり，同じ画像番号が大きな領域に集まっている．その結果，テクスチャのずれが減少している．しかし，撮影者の手の肌色が残っている．κ = 500 の場合，どの領域
でもほとんど違和感のない，撮影者の写っていない全方位画像が生成されている．しかし，カメラのホワイトバランスの自動調整などにより各入力画像間での色合いが多少異なっているため，画像の切り替わる境界が視認できる．
次に，κ = 500 の場合でポアソン画像合成を行った出力画
像を図 8 に示す．ポアソン画像合成を行った結果，画像番号が切り替わる境界で発生していたエッジが消え，色調が統一

図 9 シーン B の入力画像
Fig. 9 Input images in Scene B

されていることがわかる．

3.1.2 シーン B：屋外シーン

い全方位画像を生成できていることが確認できる．しかし，

図 9 に室外で撮影した入力画像を示す．このシーンでは高生成画像の右側に撮影者の影が不自然に残っている．3 枚のい建物と木が写っている．平行移動した 3 つの入力画像の最入力画像でこの領域を見ると，1 枚目では撮影者の領域，2頻値画像およびその一部の拡大図を図 10 に示す．このシー枚目ではこの影の領域，3 枚目では撮影者の影ではない実際

ンでも最頻値画像が縦方向にブレていることがわかる．また， の背景となっている．この三者三様のため，最頻値画像にお画像内の右の地面に撮影者の影が大きく残っていることも確

いては影らしき色が残り，その結果，グラフカットで実際の認できる．

背景が選択されなかった．また，このシーンでも，空や地面

次に，κ = 1000 でグラフカットを行なって生成した画像
およびその画像番号を図 11 に示す．図より撮影者の写らな147の領域の画像の切り替わる箇所でわずかではあるが色調の異なるエッジが発生している．

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図 14 シーン C の最頻値画像
Fig. 14 Mode image in Scene C

図 10 シーン B の最頻値画像
Fig. 10 Mode image in Scene B

図 11 シーン B のグラフカットによる合成結果画像と選択さ

図 15 シーン C のグラフカットによる合成結果画像と選択された画像（κ = 1000）
Fig. 11 Composite image and image number selected bygraph cut in Scene B (κ = 1000)れた画像（κ = 1000）
Fig. 15 Composite image and image number selected bygraph cut in Scene C (κ = 1000)

図 12 シーン B のポアソン画像合成後の最終結果画像
Fig. 12 Final result image after poisson image editingin Scene B

図 16 シーン C のポアソン画像合成後の最終結果画像
Fig. 16 Final result image after poisson image editingin Scene Cが切り替わる境界部分で縦方向にエッジのずれが随所に見られる．シーン A・B と異なり，カメラと被写体の距離が近くなる狭い空間では，重力方向のわずかな誤差が画像の垂直方向の大きなずれにつながる．この結果，エネルギーが最小となる最適な場所で切り替えたとしてもエッジのずれが生じたと考える．また，鏡の部分には撮影者写り込んでおり，シーン B と同様に，1 枚目の画像では撮影者が鏡に映っている領域，2 枚目の画像では撮影者の領域，3 枚目の画像では実際の背景の画像となっているため，実際の背景が適切に選択さ図 13 シーン C の入力画像
Fig. 13 Input images in Scene C

れていない．
次にポアソン画像合成を行った出力画像を図 16 に示す．

次にポアソン画像合成後の出力画像を図 12 に示す．ポアソ

図から，このシーンでも画像番号が切り替わる境界で発生しン画像合成後は空や地面の画像番号が切り替わる境界で発生ていた色調のずれ調整されている．エッジのずれもぼかされしていたエッジが消え，色調が統一されていることがわかる． 目立たなくはなっているが，それでも大きなずれは解消されない．

3.1.3 シーン C：狭い室内シーン
図 13 に狭い室内（エレベータ）で撮影した入力画像を示

3.1.4 入力を 3 枚とした場合の考察

す．エレベーターの中には鏡が設置されている．平行移動し入力画像を 3 枚とした場合には，例え撮影者が適切に移動た 3 つの入力画像の最頻値画像およびその一部の拡大図を図しその背景が観測できたとしても，強い光源による影や鏡の14 に示す．このシーンでも最頻値画像が縦方向にブレておように撮影者が撮影者以外の領域のテクスチャに影響を及ぼり，一部の領域で不自然な色調が現れている．

すことがある．このとき，位置合わせをした後の同一画素が次に，κ = 1000 によるグラフカットで生成した画像および三者三様となり，グラフカットで適切な背景画像が選択されその画像番号を図 15 に示す．このシーンでも撮影者の写らないという問題があることを確認した．このため，シーンにない全方位画像を生成することができた．しかし，画像番号

よっては 4 枚以上の枚数が必要であると考える．

148

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図 17 シーン B の追加の入力画像
Fig. 17 Additional input images in Scene B

図 19 シーン C の追加の入力画像
Fig. 19 Additional input images in Scene C(a) 最頻値画像(a) 最頻値画像(b) κ = 500 での選択画像番号とポアソン画像合成後の結果(b) κ = 200 での選択画像番号とポアソン画像合成後の結果(c) κ = 1000 での選択画像番号とポアソン画像合成後の結果(c) κ = 500 での選択画像番号とポアソン画像合成後の結果

図 18 シーン B の処理結果
Fig. 18 Processing results in Scene B

図 20 シーン C の処理結果
Fig. 20 Processing results in Scene C

3.2 枚数による結果の変化ても，図 12 に示す入力が 3 枚のときの結果では見られた影

前節の結果を受け，シーン B・C について 7 枚の入力画像

領域がなくなっている．黄色の誘導ブロックなど画像の切りを用いて実験を行った．以下各シーンでの実験結果を示す． 替え位置において多少のずれは見られるが，画像全体としてなお，各入力画像の番号については，図 9，13 の左上，右上， 違和感が少なく撮影者のいない全方位画像が生成できている．
下の画像がそれぞれ 1，3，5 であり，新たに追加する入力画3.2.2 7 枚の入力画像を用いたシーン C

像の図の左上，右上，左下，右下の画像がそれぞれ 2，4，6，

シーン C の実験では，図 13 の 3 枚に加えて，図 19 の 4 枚

7 となる．また，グラフカットの結果の選択画像番号の色に を入力画像として用いた．計 7 枚の画像の位置合わせを行っ
ついて，青が 1，緑が 2，赤が 3，シアンが 4，マゼンダが 5， た後の，最頻値画像，κ = 200，κ = 500 でのグラフカット
黄が 6，白が 7 を示す．
で得られた画像番号，ポアソン画像合成後の結果画像を図 20
3.2.1 7 枚の入力画像を用いたシーン Bに示す．

実験では，図 9 の 3 枚に加えて，図 17 に示す 4 枚を入力

図 20(a) に示す最頻値画像においては，図 14 に示す入力

画像として使用した．計 7 枚の画像の位置合わせを行った後が 3 枚のときの最頻値画像と比較すると，鏡に映った撮影者の，最頻値画像，κ = 500 および κ = 1000 でのグラフカッの領域が多少小さくなっていることが確認できる．この最頻トで得られた画像番号，ポアソン画像合成後の結果画像を図

値画像を用いて，κ = 200，κ = 500 のパラメータでグラフ

18 に示す．
図 18(a) より，最頻値画像においては，図 10 に示す入力
が 3 枚のときの最頻値画像と比較して，影の領域がかなり小さくなっていることが確認できる．その結果，同図 (b)(c) に示す κ = 500，κ = 1000 のときのいずれの結果画像においカットを行った．同図 (c) に示す，κ = 500 の場合のポアソ

149

ン画像合成による結果画像では，撮影者が鏡の中に残っている．一方，同図 (b) の κ = 200 の場合には，撮影者が鏡に映っていない．κ が小さい方が最頻値画像と似た画像が得られるため，鏡の中に撮影者が映っていない画像が選択された

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表 2 各処理の計算時間（秒）Table 2 Computation time for each process (sec.)

果を改善するためには，マッチングによる垂直方向の回転のシーン-枚数-κ

見え方
の統一

最頻値
画像生成

グラフ
カット

ポアソン
画像合成

置ずれを補正する必要がある．

A-3-10A-3-100
A-3-500
B-3-500
B-3-1000
C-3-500
C-3-1000
B-7-500
B-7-1000
C-7-200
C-7-500

0.65
0.63
0.66
0.68
0.72
0.31
0.31
2.06
2.20
1.13
1.01

0.85
0.83
0.87
0.83
0.83
0.83
0.83
1.79
1.81
1.78
1.79

4.38
18.91
81.55
64.56
31.18
34.90
57.53
179.25123.0871.63
108.20

44.97
47.93
43.91
62.45
70.22
14.77
19.02
116.03114.1136.24
41.88

補正や，自由視点画像生成で撮影位置の違いにより生じる位
撮影者自身はいずれも消去できたが，鏡の中の撮影者の写り込みについては，除去できない場合が多かった．このため，除去する対象が人と限定できる場合には，グラフカットのコストに人物検出結果を導入することで，鏡の映り込みにも対応できるものと考える．
実験では全方位カメラから取得できるオリジナルな解像度
より低い解像度にリサイズした画像を用いており，もし高解像度な画像に適用した場合には，処理時間の大幅な増加が予想される．このため，実用化を目指す場合には，グラフカットやポアソン画像合成の効率的な手法を考案する必要がある．

ためだと考える．一方，κ が大きい方の結果に比べて，画像

4. む す びの切り替わりが多いため，天井の枠のエッジのずれや床の足型のマークが正しく再現されていないといったテクスチャの本論文では，全方位カメラで撮影する複数枚の画像を用いることで撮影者が写り込んでいない全方位画像を生成する手違和感が生じている．

法を提案した．提案手法では，全方位カメラを中心に撮影者

3.2.3 入力を 7 枚とした場合の考察
入力画像を 7 枚にした場合には，3 枚の場合と比較して，撮影者が影響を及ぼす影や鏡の写り込みに対しても，比較的適切な最頻値画像が生成され，撮影者が写らずまた影や映り込みもない全方位画像が生成できることを確認した．ただし，
特に撮影対象が近くにある場合には，枚数を増やしたとしても，水平方向のみによる位置合わせでは，合成後にエッジのが回転しながらで複数枚撮影し，それらを特徴点マッチングにより算出した平行移動量を用いて全ての全方位画像の見え方を統一する．最後に，グラフカットおよびポアソン画像合成により画像を補完し合うことで撮影者が写っていない全方
位画像の生成を実現した．
実験では，3 つの異なる特徴をもつシーンを用い，入力画像の枚数やパラメータを様々に変更して結果の出力および考ずれが生じる場合が多いことも確認した．

察を行った．また，シーンやパラメータの違いによる計算時

3.3 計算時間

間の変化についても考察した．

これまでに示した実験結果を含む，異なるシーン・枚数・κ

今後の課題として，見え方の補正が合成結果に大きく影響

における処理時間を表 2 に示す．基本的には入力画像の枚数することから，画像を統合する前に水平方向だけではなく垂が多い方が計算時間は増えるが，パラメータ κ の値によりグ

直方向のズレを補正する必要がある．また，人物をより確実

ラフカットの時間が大きく変わることがわかる．グラフカッに取り除くためには，人物検出結果などをグラフカットのコトによりエネルギーが最小となる画像番号を得るにあたって， ストに導入することも考えられる．また，高解像度な画像に繰り返し処理で番号を交換するが，λ と κ のバランスによっ も適用するにあたって，計算時間を削減できるグラフカットてその回数が大きく変化するためであると考える．また，ポやポアソン画像合成の効率的な手法を開発する必要がある．

アソン画像合成において，本実験では入力の 1 枚目の画像を謝辞

合成先画像として画素値を固定し，それ以外の画像を合成元

本 研 究 の 一 部 は ，JSPS 科 研 費 JP18H03273，
JP18H04116，JP21H03483 の助成による．

画像としてその画素値がパラメータとなっている．このため，
その画素の割合によって計算時間が大きく変化したと考える．
計算時間をできるだけ少なくするためには，グラフカットで最も多くの画素で選択された画像を合成先画像とすることが良いと考える．

3.4 本研究の限界と考察
提案手法では，各全方位画像間で同一物体はおおよそ同じ高さにあるという前提に基づき，水平方向の平行移動による見え方の統一を行ったが，実験結果からわかるように，パノ
ラマ展開時の重力方向の検出の誤差による垂直方向の回転や，撮影時のカメラ位置のずれにより，特に撮影対象が近い領域
では，合成後にずれが生じることを確認した．このため，結

150

参考文献
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https://theta360.com/ja/21) Insta360 ONE X2 - 全方位を思いのままに, https://www.
insta360.com/jp/product/insta360-onex2 (2022).
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Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence,
Vol.17, No.8, pp.790–799 (1995).

(2022 年 6 月 8 日 受付)(2022 年 7 月 11 日 再受付)

151

河 合 紀 彦 （正会員）2010 年 奈良先端科学技術大学院大学情報科学研
究科博士後期課程修了．同年，日本学術振興会
特別研究員（PD）兼，カリフォルニア大学バー
クレー校博士研究員．2011 年奈良先端科学技術
大学院大学情報科学研究科助教．センスタイム
ジャパンを経て，2020 年大阪工業大学情報科学
部情報メディア学科准教授，現在に至る．博士（工学）．画像処理，複合現実感，バーチャルリ
アリティに関する研究に従事．

野 田 隆 成2022 年 大阪工業大学情報科学部情報メディア学科卒業．現在，三菱電機インフォメーションネッ
トワーク株式会社に勤務．

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）-- 年次大会 2022 Journal Track 論文特集 --物理的複製困難な印刷コードを用いた高速真贋判定システムの産業応用
菅井 和明† 金田 北洋†（正会員） 岩村 惠市†（正会員）†東京理科大学 工学研究科 電気工学専攻

Industrial Application of a High-Speed and High-Accuracy
Authenticity Judgment System Using Unclonable Printed Codes
Kazuaki SUGAI† ，Kitahiro KANEDA† (Member)，Keiichi IwamuraI† (Member)†Graduate School of Engineering，Department of Electrical Engineering，Tokyo University of Science〈あらまし〉現在のオンラインでの商取引において，食品，ブランド品，医薬品などの模倣しやすい偽造品の流通は，経済面や安全面で深刻な社会問題となっている．この問題に対して，インクジェットプリンタで印刷された 2
次元コードの，ミクロスケールでのインクの配列が，複製困難な性質を利用した真贋判定システムを提案する．提案システムは，スマートフォンで撮影された画像に対して，高速に類似画像の検索を行う Locally Likely Arrangement
Hashing と，高精度な特徴量マッチング手法 Accelerated-KAZE を組み合わせることで，真贋判定を可能とした．本
論文では，合計 15000 枚の大規模データセットでの検証を通じて，精度，識別性，速度などの様々な観点から，本システムの高い有効性を示した．また，産業利用を想定した追加検証を通じて，本システムが産業用メディアへの印刷，コストカットを目的とするモノクロ印刷への拡張性や，回転，スケール変化，汚れなどへの耐性も確認した．
キーワード：真贋判定，インクジェットプリント，Physically unclonable function，特徴量マッチング，画像処理．
<Summary> In today's online commerce，the easy distribution of counterfeit products，such as food，brand-name products，and pharmaceuticals，has become a serious social problem in terms of economy and safety．To address this problem，we
propose a system for determining the authenticity of 2D codes printed by inkjet printers; it leverages the micro-scale nature of
the ink sequences in the codes，which are difficult to duplicate．The proposed system combines locally likely arrangementhashing，which performs a fast search for similar images，and Accelerated-KAZE，which performs high-precision feature
matching，to determine the authenticity of images taken with a smartphone．The results of our study demonstrated the higheffectiveness of our system in terms of accuracy，discriminability，and speed by validating it on a large dataset of 15000 images．
The system was also validated for industrial applications by verifying its scalability for low-cost industrial media printing andmonochrome printing as well as its robustness to rotation，scale change，and smudging．
Keywords: authenticity judgment, inkjet print, physically unclonable function, feature matching, image processing．

1.

はじめに

1 兆 9586 億円（前年比 12.5%増）と利用者が増加している．
これにより，日常生活の利便性が向上する一方で，情報の真

近年，情報技術や製造技術の進歩は非常に目覚ましい．ま偽の判断や，越境 EC を含めた物流における正規品と模倣品

た，COVID-19 の大流行により企業の生産活動や消費活動がを区別する真贋判定は，非常に困難になっている．

停滞し，感染症拡大対策として外出自粛の呼びかけや，EC

OECD/EUIPO（経済協力開発機構・欧州連合知的財産庁）

サイトの利用が推奨されたことより，消費者のニーズを満た（2019）の調査 2)によると，世界で取引される模倣品・海賊すために，消費者間同士のオンラインマーケットプレイスの版の被害額は 4640 億ドルで，世界の貿易総額の約 2.5％に相利用の増加が非常に活発になっている．令和 2 年度の経済産当する．また，偽造品による被害は，服飾などのブランド商業省による調査 1)によると，日本国内の B to C の消費者向け
電子商取引や B to B の企業間電子商取引市場規模が横ばいや，減少の傾向にあるのに対して，C to C の個人間電子商取引は152

品や航空会社の搭乗券，医薬品や食品に至るまで多岐にわたる．特に医薬品の分野に関して，CDC の報告書 3)によるとイThe Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

ンターネットでの医薬品関連の取り扱いの普及率の上昇に伴本研究の従来研究 18)として，顕微鏡を用いた理想的な撮影

い，通常の医薬品，ジェネリック医薬品を問わず，様々な偽環境で，合計 4,000 枚のセミ光沢紙に印刷されたデータセッ

造品が目まぐるしく出回り，医薬品の品質基準の徹底が難し

トで，正規データと偽造データともに 100%の正判定率を達い発展途上国においてこの被害が顕著である．

成することができた．しかし，実社会での運用を想定した際

またこの調査によると，発展途上国で販売されている医に，顕微鏡を用いる撮影環境の実用性の低さや，高速化のた

薬品の約 9%から 41%が偽造品であることも判明している．

めに白黒 2 値で処理を行う LLAH のみでの真贋判定では識別

これらの製品の多くは，本物に見えるようなラベルやパッケ

性の低さが懸念された．そこで，より産業利用を想定したシージが貼られているため，偽造品と本物を見分けることが非

ステムの改良や，検証が必要であった．

常に困難である．そして，偽造医薬品は，経済的な被害だけ

そこで本稿では，2 章では，産業利用の面でインクジェッ

でなく，消費者の健康や安全への脅威，知的財産権や商標権

ト方式と他の主な印刷方式のメリットやデメリットを比較すの侵害，違法組織の収入源として，社会に深刻な影響を及ぼる．そして，インクジェット方式で印刷された印刷物の物理している．さらに，国内の模倣品の被害状況に関して，特許的複製困難な性質を紹介する．3 章では，その性質を用いた，日本国内の産業財産権を保有する全法

提案システムの真贋判定アルゴリズムを紹介する．そして，庁の調査 4)によると人の内, 7.4%もの企業が模倣被害を被っている．そして，模4 章，5 章では，合計 15,000 コードの大規模データセットを

倣被害対策を実施している法人数は 18.8%程度に留まってお用いて認証システムとしての有効性の検証や，他の代表的なり，経済のグローバル化や産業の発展に伴い，より一層の模特徴量マッチング手法との比較を通じて，本システムの優位

倣品被害への対策を強化が必要である．

性を検証した．さらに産業利用を想定した複数の検証を通じこれらの偽造品問題に対処するために，従来のセキュリテて，提案システムの産業用メディア，モノクロ印刷への拡張

ィ印刷の分野では，ホログラム 5)やセキュリティインク 6)が性や，回転，スケール変化，汚れへの耐性を検証することで，用いられ，国内では透過光画像を用いたアーティファクトメ

本システムが実社会でも利用可能であることを示す．

トリクス 7) 8)などが提案されている．また関連分野として，紙2.

や植物の繊維や工業製品など，物体表面の欠陥が作り出すユ
ニークなランダムパターンを利用する方法 9)~11)や，バーコー

2.1

ドの黒色のセルを通常の黒色インクと特殊な黒色インクの両

インクジェット印刷物の真贋判定可能な性質
産業におけるインクジェット印刷方式の利用

現在，主流とされている印刷方式は，版を用意し，ブラケ方で符号化する二重符号化方式 12)などが提案されている．さットにインクを転写するオフセット印刷と，要求に対して即らに，これらの技術を組み合わせることで，人工物から抽時的な印刷を提供するオンデマンド印刷の 2 種類である．

出が可能な特徴情報の数を増やして，真贋判定技術を向上

この中でも，オンデマンド印刷の代表例として，小さなノさせるマルチモーダル人工物や，それを実現する材料の研ズルから紙に直接インクを噴射するインクジェット方式と，

究 13), 14)も提案されている．しかし，これらのインクの材料特

インクの代わりにトナーパウダーとトナーを付着させるドラ

性や光学的特性を利用する手法は，照合に特別な光学的・電ムを使用して印字する電子写真方式（レーザー方式）がある．

気的解析を必要とするため，コスト面や真贋判定に必要な機産業用途では，予め版を用意して印刷をするオフセット印器でユーザへの負担が大きいことがデメリットであった．

刷方式が大量印刷を想定した際にはコストの面でメリットがそこで，本研究では安価かつ，インクジェット方式で印刷多く，主流であった．しかし，市場に出回る商品のライフサ

された 2 次元コードを判定材料とした真贋判定システムを提イクルが短く，消費者ニーズが多様で，高い付加価値が求め案する．インクジェット方式で印刷された印刷物をミクロサられている近年の傾向により，小ロット・多品種の印刷に対イズで拡大をすると，印字されたインクの粒を確認することして，生産性や品質面で優位性を持つインクジェット方式や，ができる．この粒の形状や，粒の並びは，一枚一枚，僅かに鮮明なモノクロ印刷に最適な電子写真方式の方への需要が高異なっており，印刷物固有の特徴として見なすことができ，まっている．また，インクジェット方式は，電子写真印刷で悪意を持った複製が困難な性質として，個体識別や真贋判定は不可能なフィルム，布，プラスチック，木材などの様々なに利用可能することが可能である．この性質の照合には，光メディアへの印刷が可能な拡張性も有している．

学的・電気的解析を必要とせず，コストや必要な機器も簡易的で，関連研究よりも実用性で優れている．

2.2

本システムでは，この性質を利用したインクジェット印刷

イ ンクジ ェット印 刷物の 物理 的複製 困難な性 質(Physically Unclonable Function)

物をハッシュに基づく文書画像検索技術 15)-17)を用いて，高速

インクジェットプリンタで印刷された印刷物をミクロサイに特徴量マッチングを行う高速画像検索技術 Locally likely

ズで拡大をすると，印字されたインクの粒を確認することがarrangement hashing (LLAH)と，高精度にインクジェット印刷

できる．この粒の形状や粒の並びは，一枚一枚僅かに異なっ物の特徴量マッチングを実現する Accelerated-kaze (A-kaze)をており，印刷物固有の特徴として見なせる．このインクの形

組み合わせ，産業利用を想定した認証システムを提案する．

153

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

エスプリコート

フォト光沢紙

光沢プルーファグロスコート

マットコートマットプルーファ

Canon MG3530

RICOH Pro C7100

図 4 6 種類の異なる産業用印刷メディアでの比較
Fig.4 Same properties in industrial printing papers

図1

グレースケール情報を埋め込んだ QR コード

Fig.1

Canon iP8730

Embedded grayscale and QR code after embedding

図 3 3 種類の異なるインクジェットプリンタでの比較
Fig.3 Comparison of QR three types of inkjet printers

図2

3 種類の QR コードの左上隅の拡大画像の例

Fig.2

QR codes and enlarged photos of the upper left corner(a)カラー印刷(b)モノクロ印刷(c)レーザ印刷

図 5 3 種類の異なる印刷方式での比較
Fig.5 Comparison of three different printing methods

状や位置関係に違いが生じる要因としては，以下である．
年間保管しても経年劣化や消失はなかった．

1.

印刷時の紙面に生じる僅かな気流・空気抵抗．

2.

インク噴射時のヘッダーの移動方向．

この性質はプリンタの種類や印刷メディアに依存せず，全3.

印刷されるメディア側の繊維質の違い．

てのプリンタやメディアに適用可能である．図 3 に，3 種類

4.

プリンタのドライバの制御．

のインクジェットプリンタで印刷した QR コードの拡大画像

これらの特性は，個々の印刷物が持つ物体指紋（物理的にを示す．図 3 の 3 台のプリンタのうち，2 台はキヤノン製の複製が困難な性質）として，悪意を持った複製が困難である

家庭用，1 台はリコー製の産業用である． 図より，この性質ため，流通における生産者や運送業者，消費者などが個体識は，
インクジェットプリンタの共通な性質として確認できる．

別や真贋判定に利用可能である．

さらに図 4 は，6 種類の産業用印刷メディアに印刷，同様に本研究では実用性の向上のために，航空券や医薬品のラベ

拡大したものである．図より，こちらも同様にエスプリコー

ルに代表される QR コードを，この特性の埋め込み媒体としト紙（化粧箱紙），グロスコート紙，フォト光沢紙，マットコて利用した．具体的には，図 1 に示すように，QR コードのート紙，インクジェットプルーファ紙の全種類のメディアに左上隅の白い位置検出部分に，URL の読み込みに支障のない

おいて特性を確認できる．
また，プリンタの標準機能として，範囲で濃度 200（最大 255）の単色（グレースケール情報）をドライバが各色のインク濃度を自動調整することで，同じ濃埋め込んで印刷する．例えば，図 2 は 3 つの同じ URL 情報

度のグレースケール情報を印刷しても，メディア毎にインクをもつ QR コードにグレースケール情報を埋め込んで印刷し， の飛び散りの違いや，カラーインクに加えて黒色インクが使用されることがある．さらに，レーザープリンタで同様に印
400 倍で拡大した画像である．図の 3 つの，QR コードは同じ
URL 情報を持つ QR コードであるが，グレースケール部分の刷した QR コードの拡大画像を図 5(c)に示す．図に示すようインクの形状や位置関係が大きく異なっていることが確認でに，レーザープリンタでは全てのインクの粒がつながってい

きる．これらの違いは，個々の印刷物の固有の特徴として真るため，提案システムに適用できない．よって，この特性は贋判定に利用可能でとなる．また，この特徴は，本研究で 5

インクジェットプリンタのみの特性であることが確認された.

154

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

正規

…

登録
正規
正規 or 偽造

A-KAZE
照合

図6
Fig.6

or
偽造

提案システムの真贋判定アルゴリズムの概要

Outline of the proposed system for determining authenticity

図 7 スマートフォンでの撮影環境:(a)と撮影風景:(b)図 8 アフィン不変量の算出

Fig.7 Capturing environment:(a) and image capture setup:(b)Fig.8 Calculation of affine invariants

3.
3.1

以下に，提案システムでの画像前処理の流れを示す．また，

提案真贋判定システム

全てのステップにおいて OpenCV 3.30 を使用した．

真贋判定アルゴリズムの概要

まず，図 6 に提案真贋判定システムの処理の概要を示す．
図に示すように，提案システムの真贋判定処理のステップは，
以下のように 4 ステップに大きく分類できる．
1．QR コードの撮影と保存．
2．高速検索のための画像前処理．
3．LLAH を用いた高速検索処理．
4．特徴量マッチング A-KAZE を用いた真贋判定．
3.2

QR コードの撮影と保存撮影された原画像の入力．

STEP2.

線形変換によるコントラスト調整．

STEP3.

積和演算によるコントラスト調整．

STEP4.

画像の白抜き部分の平均彩度の算出．

STEP5.

各画像に応じたインクの色相を抽出する．

STEP6.

グレースケール変換．

STEP7.

適応的 2 値化．

STEP8.

再度二値化．

STEP9.

ビット反転．

STEP10.

出力画像の保存．

この画像前処理ステップには，2 回の線形変換と積和演算

まず，グレースケール情報が埋め込まれた印刷された QRを用いたコントラスト調整を適用している．これはレンズのコードの左上隅を拡大撮影する．実使用を考慮し，撮影には焦点から画像の中心から離れた画素がぼやけることで，イン市販のスマートフォンと，拡大用のミクロレンズを組み合わせた図 7 に示すような撮影環境でデータを収集した．また，スマートフォンの性能差が真贋判定に影響しないように，すクと背景を分離が困難な問題を解決するためである．
次に，STEP4.と STEP5.の HSV（Hue Saturation Value）表色系を用いた各色のインク抽出に関して，スマートフォンの標

べての画像を 1,280×720 の解像度で撮影をした．また，ミク

準フラッシュ機能を用いて撮影するため，レンズに接写した

ロレンズの倍率は 400 倍に固定した．
（iPhoneXR と iPhone13

際の光量や，それに伴う画像全体の彩度(Saturation)も個々の

pro の 2 機種で検証し，機種依存がないことを確認した．
）
3.3

STEP1.

画像で異なる．その問題に対して，色相（Hue）と明度（Value）
に関しては，以下の共通の値を用いて抽出し，彩度(Saturation)

高速検索のための画像処理の下限値は白抜き部分の平均彩度から算出される最適な式

このステップでは，ハッシュに基づく文書画像検索技術（1），（2）に従って各色のインクを抽出する．
1. 色相 Hue
シアン：90 to 150．

15)-17)を用いて，特徴量マッチングを行う高速画像検索システ

ム LLAH（Locally likely arrangement hashing）で特徴量マッチ
ングを行うために，グレースケール部分から 3 色のシアン，

マゼンダ：150 to 180.

マゼンダ，イエローのインク部分のみを抽出した 2 値画像をイエロー：20 to 40.

生成するための画像前処理を適用させる．

155

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

明度 Value (3 色共通)：120 to 255．
彩度 Saturation (3 色共通の最大値)：255．
min Cyan = −1.043 × + 186.44

2.
3.

min Magenta，Yellow = 1.429 ×+ 25.71のように同一平面上に A，B，C，D の 4 点があるとき，点A のアフィン不変量は次の式(3)で計算される．
! "，#，$(1)(3)，! "，%，#
ここで，P (A，B，C) は 3 点 A，B，C で形成される三角(2)

このように，個々の画像に適応させた値でインクを抽出す

形の周囲長であり，この特徴量はある点に最も近い点から計ることで，全体的に光量が多く赤い画像や，光量が少なく青算され離散的に評価される．ある点から近隣にある m 個の暗い画像に対して，適切なインク抽出が可能となる．

点を求める場合，m = 4 とするのが最も簡単な三角形の組み合わせであるが，これでは識別性が低いため，特徴量の衝突

LLAH を用いた高速検索処理

3.4が起こる可能性が高い．そこで，m ≧ 4 とし，m 個の点か
提案システムでは，データベースへの画像の登録枚数に依ら 4 個の点の組み合わせをすべて求め，そこから計算される

存せず，0.02〜0.04 秒で高速な類似画像の検索を実現する

アフィン不変量の離散値の組み合わせを 1 つの特徴量とする

Locally likely arrangement hashing (LLAH)を用いることで，3.3.

ことで識別性を高める．本研究では，m = 6 とし，各組み合で生成されたインクの 2 値画像の高速検索を実現した．

わせは時計回りに移動することで一意に決定される．

従来，LLAH は文書画像検索に用いられていたサービスで3.4.2 データベースへのハッシュ値での格納ある．文書画像検索とは，登録文書の類似文書を画像検索する技術である．例えば，紙媒体の記事をデジタルカメラで撮データベースに対しての登録処理は，算出した特徴量を以影し，検索システムに入力することで，あらかじめ登録され下の式(4)を用いて，インデックス Hindex と商 Q を算出し，一ている文書と，その関連文献を検索することを可能とし，同意に検索可能なハッシュ値の形式にして登録をする．
* +, -.

様の Web サービスも提供されている．

& ' ( ) 1) 2 = 456)78 + 5)9:8; ，

この LLAH では，データサイズの削減と，高速に高性能な)/0検索を実現するために，原画像をカラー画像として利用する(4)のではなく，情報量を落とした白黒 2 値画像から得られる一ここで，r(i)は i 番目のアフィン不変量の離散値，di は離散意なインデックス値を用いて登録処理と照合処理を行う．

化レベルの数，Hsize はハッシュテーブルのサイズである．本

本研究では，この LLAH をインクジェット印刷物の高速検研究では，d = 10，m = 6，Hsize = 1,086 とした．この値の一致索に最適化するために，従来研究 15)~17)に以下の改良を加え

は，2 つの画像の同じ特徴点から，同じインデックス，Hindex

た．

と商 Q を得ることを意味する．この値は，15 種類の三角形の1.

2.

レンズを接写させて撮影するため，従来の LLAH におけ

周囲長の比率の離散値であり，非常に識別性が高い特徴量でる複数の重心の面積比ではなく，周囲長比を用いた特徴ある．また，同じ Hindex 値を持つ特徴量が存在した場合（同量の算出方法に変更した．

，商 Q を用いて特じインデックス値で衝突が発生した場合）

従来研究の LLAH は 1 つのデータベースを用いて検索を徴量の照合を行う．以上のハッシュ値の登録を図 9 に示すよしていたが，シアン，マゼンタ，イエローの 3 色のイン

うな構造のデータベースに格納する．具体的に，データベークを使用する本システムでは，色毎にデータベースを作スには画像 ID，特徴点 ID，商 Q が登録される．画像 ID

成し，検索の識別性を向上させた．

と特徴点 ID は，それぞれ画像と特徴点の識別番号である．

3.4.1 LLAH における特徴点抽出と特徴量の算出

3.4.3 データベースからの高速検索

LLAH は，特徴点から算出される特徴量を比較することにデータベースに対しての検索処理は，登録画像に対して，

よって画像の照合をするため，射影歪み，ノイズ，画像の解特徴量と投票テーブルを用いた投票形式で行う．まず，デー
像度の違いなどがあっても同じ特徴点を抽出する必要がある． タベースへの登録処理と同様に，特徴点ごとに特徴量とハッそこで本研究では，前処理で生成した 2 値画像の各インクのシュ値を算出し，得られたインデックス Hindex と商 Q を用い重心を特徴点として取得する．

て，図 9 のリストを参照する．リストの各項目について，商得られた特徴点の位置は，座標情報によって示される．こが一致するかどうかを確認し，一致する場合は投票テーブルの位置情報は撮像時の角度変化に対応するため，同じ特徴量の画像 ID の投票テーブルの項目をインクリメントさせる．

を得るために，1 つの特徴点だけでなく，複数の特徴点間の最後に，インクリメントの多さを投票数としてソートさせて，位置関係から特徴量を算出する．また特徴量には，スマート多い順に画像 ID を検索結果として出力し，投票数をマッチ

フォンのカメラで撮影した画像に加わる，外部からの射影変

ングスコアとして出力する．

換や環境要因に強いロバスト性を有しているアフィン不変量15)~17) を用いる．図 8 にアフィン不変量の補助図を示す．図156

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

図 10
Fig.10A-KAZE を用いた真贋判定(左：照合データ，右：偽造データ)

Comparison of registered data with collation data (Left) and fake data (Right)
せる．A-KAZE では，候補となる原画像同士をハミング距離とクロスチェックを用いて照合させ，ハミング距離が 300 以
内の特徴量を一致した特徴量としてカウントし，その合計をマッチングスコアとした．そして，そのスコアを設定する閾
値 20 と比較し，以下のように真贋判定結果を分類する．
正判定：閾値を超えた画像 ID がデータベース内の画像 ID と図 9 LLAH のデータベース構成

一致し，正しい結果が出力された場合．

16)

誤判定：閾値を超えた画像 ID がデータベース内の画像 ID と

Fig.9 Configuration of the database16)

一致せず，誤った結果が出力された場合．
3.5

判定不能：データベース内に閾値を超える画像が存在しない

特徴量マッチング A-KAZE を用いた真贋判定

場合．

従来研究では，3.4 で紹介した LLAH を用いて，マッチン

また提案システムでは，真贋判定の高速化を目指して，閾

グスコアに閾値を設けることで真贋判定を行い，3,000 枚のデ

値 20 を超える候補が 1 枚でもマッチングした場合は，その段ータセットにおいて 100%の精度を実現している．しかし，階で処理を終了させる．

LLAH では白黒の 2 値化画像を用いている点や，従来研究と4.

異なり，顕微鏡ではなくスマートフォンの不安定な環境を用いている点から，画像検索には十分な識別性を持つが，真贋判定には識別性がより高い特徴量マッチング手法が望まれる．

4.1

提案システムの有効性と産業応用への検証
大規模データセットでの検証実験

そこで提案システムでは，この問題に対して，カラー画像

はじめに，提案システムの有効性を示すために，10,000 枚を用いて，より高精度な照合を実現する特徴量マッチング手の QR コードを印刷し，3.2 の撮影環境で合計 15,000 枚のデ

法 A-KAZEをシステムの真贋判定プロセスに追加で導入した． ータを収集した．また，撮影環境に依存しないことを示すた
めに，異なる日に，同じ倍率，照明条件で収集された．そしA-KAZE は，SIFT や SURF などの，他の特徴量マッチン
グ手法と同様に，ORB や BRISK などの手法に比べてスケて，撮影されたデータは以下のように分類された．

ール変化，回転や照度変化などに頑健で，特に平面上の特徴

1.

登録データ：前半 5,000 枚の QR コードをデータベースに登録させるためのデータとして撮影したデータ．

点の抽出を得意とする手法として広く利用されている 19)~20)．
2.

照合データ：同じ前半の 5,000 枚を再撮影し，データベ

れぞれ登録データと照合させた結果を示す．この図より，照ースに登録したデータとの照合用のデータ．

合データには 200 スコア以上の特徴量の一致が確認できるが， 3.

偽造データ：後半 5,000 枚の QR コードを撮影し，デー

図 10 に，A-KAZE を用いて照合データと偽造データを，そタベースに登録せずに照合させたデータ．

偽造データには 1 スコアも一致がないことが確認できる．
しかし，A-KAZE はインクジェット印刷物に対して，非常

登録データ枚数と真贋判定の精度の変化を確認するため，に高精度なマッチングを実現するが，1 対 1 のマッチングに登録データ，照合データ，偽造データを各 500 枚，1,000 枚，

約 0.4〜1.0 秒かかり，10 万枚という規模に適用すると 1 枚あ

3,000 枚，5,000 枚とした時の，判定精度，システムの識別性，

たり約 27 時間かかり，システムとして実用的ではない．そこ

処理時間を検証した．

で，提案システムでは，LLAH を高速画像検索用途として，また，真贋判定に採用する特徴量マッチング手法 A-KAZE

引き続き組み合わせる．その結果，ユーザが負担を感じないの優位性を示すため，同条件で Oriented FAST Rotated BRIEF

10 秒以内に正確な真贋判定を可能とする．具体的に，提案シ（ORB）を使用した場合の検証，比較をした．具体的には，

ステムでの A-KAZEマッチングによる真贋判定は以下のよう

ORB の検証では，A-KAZE の場合と同様に，原画像のハミンに行われる．シアン，マゼンタ，イエローの 3 色に分けられ

グ距離が 300 以内の特徴量を一致した特徴量としてカウント

た各画像に対して，LLAH を用いて各色の上位 3 つの検索候

し，その合計数をマッチングスコアとした．そして，A-KAZE

補を取り出し，3 色×3 枚の候補，合計 9 枚の候補を照合さと同様に閾値を 20 にして真贋判定を行った．

157

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

(a)

(b)
図 11

(c)

(d)

画像への種々の耐性

Fig. 11 Various tolerances to images

4.2

3 つの検証方法は全て，合計 3,000 枚の撮影画像を 4.2.1 と産業利用を想定した検証実験

同様の方法で分類し，判定精度，システムの識別性，処理時間を検証した．また，LLAH と A-KAZE の照合方法とパラメ

次に，実社会での産業利用を想定し，以下の提案システムの拡張性と，画像への変化に対する耐性を検証した．
1.

産業用印刷メディアへの拡張性．

2.

回転・スケール変化・汚れへの耐性．

3.

モノクロ印刷への拡張性．

ータも同じ条件で検証した．
4.2.3 モノクロ印刷への拡張性
現在，産業用印刷におけるコストカット手法として一定の印刷品質を保ったまま，インクの総量を減らすことがある．

4.2.1 産業用印刷メディアへの拡張性

具体的には，グレースケール情報のカラー印刷の場合は濃度プリンタを産業用プリンタに，印刷メディアを家庭用のセの調整のためにシアン，マゼンダ，イエローだけでなく，顔料インクの黒が用いられている．

ミ光沢紙から産業用メディアに変更し，結果の変化を確認することで，本システムの産業用メディアへの拡張性を検証しそこで，図 5(b)のように. 4.1 の検証で用いたセミ光沢紙にた．具体的には，2 章で紹介した産業用メディアの中からエ同じ濃度の QR コードをモノクロ印刷した際の，判定精度，

スプリコートとグロスコートに QR コードを印刷し，合計システムの識別性，処理時間の変化を見ることで，本システ

3,000 枚の撮影画像を 4.1 と同様に以下のように分類した．

ムのモノクロ印刷への拡張性を検証した．また検証は，合計登録データ：前半 1,000 枚の QR コードをデータベース

3,000 枚の撮影画像を 4.1 と同様に分類し，LLAH と A-KAZEに登録させるためのデータとして撮影したデータ．

の照合方法とパラメータも同じ条件で検証した．

1.
2.

照合データ：同じ前半の 1,000 枚を再撮影し，データベースに登録したデータとの照合用のデータ．

3.

偽造データ：後半 1,000 枚の QR コードを撮影し，デー

4.3

実験器具

1.

プリンタ：

タベースに登録せずに照合させたデータ．

IP8730 (最大解像度 9,600 dpi) by Canon Japan．

これらのデータセットを用いて，4.1.と同様に，判定精度，

MG3530 (最大解像度 4,800 dpi) by Canon Japan．

システムの識別性，処理時間の検証を行った．また，LLAH

Pro C7100 (最大解像度 4,800 dpi) by RICOH Japan．

と A-KAZE の照合方法とパラメータも同じ条件で検証した．

2.

スマートフォン:iPhone XR (画素数 1,200 万画素) by Apple America．

4.2.2 回転・スケール変化・ノイズ耐性

iPhone 13Pro (画素数 1,200 万画素) by Apple America．

照合データの原画像に様々な変化を加えた際の結果の変3.

化を確認することで，提案システムの種々の変化への耐性を

ミクロレンズ：i-micron pro (最大倍率 800×) by Qing Ting E&T LLC Japan．

検証した．具体的には，図 11(b)のようにプログラムを用いて4.

照合データ 1,000 枚に対して-45°から+45°の変化を加え回コンピューター:
Magnate IM (Intel Core i5-9400 @ 2.90GHz，16GB RAM)転への耐性を検証した．次に，図 11(c)のように照合データ

by THIRDWAVE Japan．

1,000 枚に対して 0.5 倍から 1.5 倍にスケール変化させた際に，5.

印刷メディア:同様に変化を確認することで，提案システムのスケール変化

セミ光沢紙．

への耐性を検証した．そして，図 11(d)のように照合データ

エスプリコート紙．

1,000 枚に対して，画像全体の 5%から 50%にランダムにノイ

グロスコート紙．

ズを加えた際に，同様に変化を確認することで，提案システ
ムの画像の汚れやノイズへの耐性を検証した．

158

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

5.
5.1

検証結果と評価

うに，A-KAZE に比べて ORB の識別性が低いからである．
一方で，平均処理時間は，登録枚数 5,000 枚の場合，A-KAZE

大規模データセットでの検証結果

より ORB の方が照合データで 2.3 倍，偽造データで 3.9 倍高

表 1 は，最大 15,000 枚の大規模データセットを用いて，各速であった．以上の結果から，3.5.で述べたように，A-KAZE

登録枚数に対する真贋判定の結果をまとめたものを示す．表は提案システムのスマートフォンで撮影した微小面積の画像より，登録枚数に依存せず，全ての登録枚数で照合・偽造デに対して識別性の観点で最適な手法であることが示せた．

ータともに 100%の正答率を確認できた．この結果から，生5.2

体認証論文 21)で多く用いられている，等価エラー率，他人受産業利用を想定した検証結果

5.2.1 産業用印刷メディアへの拡張性

入率，誤合致率の全ての指標で 0%のエラー率を実現しており，提案システムの精度の高さを示せた．
表 2 は，提案システムの識別性に関して，各登録枚数に，平均マッチングスコア，
照合データの最小マッチングスコア，
偽造データの最大マッチングスコアをまとめたものである．

表 6 に，エスプリコート紙，グロスコート紙の 2 種類の産業用メディアに対して登録枚数を 500，1,000 枚とした場合の精度と識別性に関する検証結果を示す．表より，セミ光沢紙と家庭用プリンタを組み合わせ場合と同様に 100%の正判定

さらに，図 12 に照合データのマッチング数の箱ヒゲ図を示率を確認できた．また識別性に関しても，エスプリコート紙

す．
（偽造データは，最大スコアが 5 であるため省略）．

の場合は，照合データと偽造データで平均 835 倍，
最小 9 倍，表より，高精度な特徴量マッチング手法 A-KAZE を用いる

グロスコート紙の場合は，平均 116 倍，最小で 10 倍のスコアことで，登録枚数が 5,000 枚の場合でも，照合データと偽造の差があり，高い判別精度を同様に確認できた．また，平均データとの間で平均 340 倍，最小で 5 倍のスコアの差を確認

処理時間についても登録枚数 1000 枚の場合，エスプリコートできる．
この結果より，
提案システムの高い識別性を示せた．

紙の場合は，照合データと偽造データで 720ms，1,133ms，グ

さらに表 3 に，処理時間に関して，各登録枚数に対する平ロスコート紙の場合は，558ms，1,540ms とセミ光沢紙と同等

均処理時間を計測したものを示す．表より，LLAH での平均の速度を確認できた．よって，提案システムは，家庭用メデ

検索時間は，照合データや偽造データ共に，登録枚数に依存

ィアと同様に，産業用メディアへの拡張性を示せた．

せず 1 枚あたり約 130ms と高速であることが確認できた．ま5.2.2 回転・スケール変化・ノイズ耐性

た，A-KAZE を用いた真贋判定に関しても，照合データは 1枚あたり 480ms，
偽造データも 1,500ms と照合データの約 3．

表 7 と図 13 に，原画像を-45°から+45°まで変化させた

1 倍の時間がかかっているが，人間が不快に感じる

際の精度と識別性に関する検証結果を示す．表と図より，回10,000ms(10s) 以内に高速判定可能であり，提案システムは実転角度が増加するにつれてマッチングスコアが減少し，最大時間性能を有していることがわかる．この時間差が生じる理で約 35%程度減少したが，閾値 20 の設定に対して LLAH で由は，真贋判定処理において，閾値 20 を超える画像とマッチの高速検索，A-KAZE での真贋判定の正判定率や処理時間へングした場合，処理を即時に終了して結果を出力するため，の影響はなく 100%の精度を維持していることより，提案シ照合データに比べて偽造データは，より多くの LLAH での検ステムの回転耐性を示せた．

索結果を A-KAZE で真贋判定する必要があるためである．

次に表 8 と図 14 に，原画像を 0.7 倍から 1.5 倍にスケール

また，LLAH の必要とする記憶容量は，登録枚数 1,000 枚
で 190.5MB であり，原画像の保存に必要な 2.26GB（2,260MB）の約 12 分の 1 である．よって，通常の画像データにわずかな変化させた際の精度と識別性に関する検証結果を示す．表と図より，スケール変化に関しては，スケール倍率が 1.0 倍を基準として，スケール変化を大きくするとマッチングスコア

記憶容量を追加するのみで，高速かつ高精度な真贋判定が実の減少が見受けられた．しかし，マッチングスコアは単調減

現可能な優位性を有している．これは，LLAH が原画像を白少するのではなく，スケール率が 0.7 倍(面積比率 0.49 倍)や

黒 2 値化して情報量を減らしてから，一意なインデックス値

1.4 倍(面積比率 1.96 倍)と面積比率が一部の倍率に近づくにを用いているためである．

連れて再び増加することが確認できる．これは，原画像同士

次に，表 4 に真贋判定に用いている特徴量マッチング

でのマッチングや，ORB で検証した場合でも確認できるため，

A-KAZE を他の特徴量マッチング手法 ORB を用いた際の真A-KAZE の特性であると考えられる．以上より，ほぼ全ての

贋判定の結果をまとめたものを示す．また表 5 に，システム

倍率で正判定率が 90%を超えていることより，高いスケールの識別性に関して各登録枚数の，平均マッチングスコア，照変化への耐性を確認できるが，一方で，一部倍率で 43.7%ま

合データの最小マッチングスコア，偽造データの最大マッチ

で正判定率が下がることも考慮して，実利用の際には使用す

ングスコアをまとめたものを示す．
表 4 より，
真贋判定に ORB

るレンズの倍率を統一する必要がある．

を用いた場合，偽造データに関しては 100％の精度で真贋判

最後に，表 9 と図 15 に，原画像に 5%から 50%までノイズ定をできたが，照合データの場合は，登録枚数 5,000 枚の場を付与させた際の精度と識別性に関する検証結果を示す．表合で 92.1％という結果であった．これは，表 5 からわかるよ

159

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

表 1 真贋判定結果の精度
Table 1 Accuracy verification on large datasets
登録枚数 500枚

登録枚数 1,000枚

正判定

誤判定

判定不能

正判定

誤判定

判定不能

照合データ

500

0

0

1000

0

0

偽造データ

0

0

500

0

0

1000

登録枚数 3,000枚

登録枚数 5,000枚

正判定

誤判定

判定不能

正判定

誤判定

判定不能

照合データ

3000

0

0

5000

0

0

偽造データ

0

0

3000

0

0

5000

表 2 真贋判定結果の識別性
Table 2 Discriminant verification on large datasets
登録枚数

平均マッチング

平均マッチング

最小マッチング

最大マッチング

スコア(照合データ)

スコア(偽造データ)

スコア(照合データ)

スコア(偽造データ)

500

271.4

0.9

29

4

1000

256.6

0.9

29

4

3000

250.3

0.5

23

5

5000

224.9

0.7

23

5

表 3 処理時間の計測結果
Table 3 Speed verification on large datasets
登録枚数

検索処理

検索処理

真贋判定処理

真贋判定処理合計時間

合計時間(照合)[ms](偽造)[ms](照合)[ms](偽造)[ms](照合)[ms](偽造)[ms]

500

129

133

440

1990

569

2123

1000

128

132

450

2030

578

2162

3000

126

134

460

1780

586

1914

5000

127

131

480

1500

607

1631

表 4 真贋判定に A-KAZE と ORB を用いた際の精度の比較
Table 4 Accuracy comparison between A-KAZE and ORB
A-KAZE (登録枚数 1,000枚)

A-KAZE (登録枚数 5,000枚)

正判定

誤判定

判定不能

正判定

誤判定

判定不能

照合データ

1000

0

0

5000

0

0

偽造データ

0

0

1000

0

0

5000

ORB (登録枚数 1,000枚)
正判定

ORB (登録枚数 5,000枚)

誤判定

判定不能

正判定

誤判定

判定不能

照合データ

919

0

81

4606

0

394

偽造データ

0

0

1000

0

0

5000

表 5 真贋判定に ORB を用いた際の識別性
Table 5 Discriminant verification using ORB
登録枚数

平均マッチング

平均マッチング

最小マッチング

最大マッチング

スコア(照合データ)

スコア(偽造データ)

スコア(照合データ)

スコア(偽造データ)

1000

35.3

0.9

1

12

5000

43.4

2.8

1

16

160

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

400
200

500

1000
3000
登録データ数[枚]

100.0

250.0

80.0

200.0

平均ス
コア
正判定

150.0

率

100.0

0.0

0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5

図 12 正規データの平均スコアの比較

60.0

正判定率

210.0

40.0

190.0

20.0

170.0
150.0

特徴量マッチング数

80.0

ングスコア

正判定率 [%]

特徴量マッチング数

平均マッチ-45 -30 -15

0

15

30

45

300.0

100.0

250.0

80.0

200.0

60.0

150.0
ングスコア

50.0

0.0

40.0

平均マッチ

100.0

20.0

正判定率

0.0

0

回転角度[°]
図 13 画像の回転への耐性
Fig.13

Resistance to changes in image scale

Fig.14
100.0

230.0

スケール変化への耐性

図 14

290.0
250.0

0.0

スケール変化倍率

Fig.12 Box-and-whisker diagram of matching numbers

270.0

40.0
20.0

50.0

5000

60.0

正判定率 [%]

0

300.0

正判定率[%]

600

特徴量マッチング数

特徴量マッチング数

800

5 10 15 20 25 30 35 40 45
ノイズ付与率[%]図 15 画像のノイズへの耐性

Resistance to image rotation

Fig.15

Resistance to image noise

表6 産業印刷メディアへの拡張性 (登録枚数は両メディアともに1000枚)
Table 6 Verification of two types of industrial paper
メディア

正判定率

平均マッチング

平均マッチング

最小マッチング

最大マッチングの種類[%]

スコア(照合)スコア(偽造)スコア(照合)スコア(偽造)エスプリコート

100

514.2

0.63

120

11

グロスコート

100

232.6

2.00

51

5

表7 画像の回転への耐性
Table 7 Resistance to image rotation
倍率

-45

-30

-15

0

15

30

45

正判定率 [%]

100.0

100.0

100.0

100.0

100.0

100.0

100.0

平均マッチング数

171.6

168.0

186.9

271.4

192.7

180.6

187.2

処理時間 [s]

595

512

596

544

533

539

535

表8 画像のスケール変化への耐性
Table 8 Resistance to changes in image scale
倍率

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1.0

1.1

1.2

1.3

1.4

正判定率 [%]

95.7

43.6

100.0

96.1

93.7

100.0

92.6

71.0

91.0

98.9

94.6

平均マッチング数

95.7

23.5

121.0

89.4

76.9

271.4

103.9

34.0

71.5

81.2

66.4

処理時間 [s]

634

1514

520

603

654

544

647

1077

740

574

728

161

1.5

0.0

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

表9 画像のノイズへの耐性 (※：検証不可)
Table 9 Resistance to image noise
倍率

0

5

10

15

20

25

30

35

40

45

50

正判定率 [%]

100.0

100.0

100.0

100.0

99.3

98.8

97.2

92.6

84.5

62.8

※

平均マッチング数

271.4

235.7

256.0

233.6

201.6

175.1

145.0

113.7

85.0

48.1

※

処理時間 [s]

544

539

570

573

609

597

638

689

790

870

※

表10 モノクロ印刷への拡張性
Table 10 Verification in monochrome printing
登録枚数

正判定率

平均マッチング

平均マッチング

最小マッチング

最大マッチング[%]

スコア(照合)スコア(偽造)スコア(照合)スコア(偽造)

500

100

371.5

3.8

48

12

1000

100

325.7

3.8

23

12

と図より，回転耐性の際と同様にノイズの面積が増えるにつさらに，産業利用を想定した複数の検証を通じて，提案シ

れてマッチングスコアは減少し，20%以上の面積になると判ステムの産業用メディア，
モノクロ印刷への拡張性や，回転，定不能になる照合データが発生した．しかし，40%と画像のスケール変化，汚れなどへの耐性も示した．
今後の課題として，認証システムの関連研究としてマスタ半分近くがノイズになっても，平均 100 のマッチングスコア

ー指紋 21)のような機械学習を用いて生成されたクローンへのが出力されたことより，汚れへの高い耐性を示せた．

耐性や，システムのクラウドサービスでの実用化を目指して，

5.2.3 モノクロ印刷への拡張性

再度，合計処理時間の短縮を検討したい．

表 10 は，モノクロ印刷への拡張性に関して，登録枚数を謝辞

500，1,000 枚とした場合の精度と識別性に関する検証結果を本研究は，JSPS 科研費 21K11931 の助成を受けたものであ示す．表 10 より，カラー印刷の場合と同様に，モノクロ印刷ることを記し，助成に謝意を表する．

での真贋判定でも，100%の正判定率が確認できた．また識別性に関しても，照合データと偽造データで平均 85.7 倍，最小

参考文献

1.92 倍のスコアの差があり，高い識別性を確認できる．
1) 経済産業省, 令和 2 年度電子商取引に関する市場調査,

さらに，平均照合時間も約 810ms とカラー印刷の場合と同等の結果を確認できた．しかし，識別性はカラー印刷の場合

https://www.metigo.jp/policy/it_policy/statistics/outlook/210730_new_kと比べると低く，偽造データの最大スコアがカラーの場合 4ohyoshiryo. pdf (2021)
2) OECD/EIPO, Trends in Trade in Counterfeit and Pirated Goods, Illicit

であったのに対してモノクロ印刷の場合 12 であり，検索処理に用いる LLAH の特徴量の平均スコアも 3 色合計 200.2 であTrade,

OECD

Publishing

Paris,

https://www.oecd-ilibrary.

ったのに対して，モノクロ印刷の場合は単色では 84.0 と 58%

org/trade/trends-in-trade-in-counterfeit-and-pirated-goods_g2g9f533-en

減少していた．この結果より，提案システムは，カラー印刷(2019).

と同様に，モノクロ印刷への拡張性を確認できたが，カラー

3) Michael. D. Green, Perspectives: Avoiding Poorly Regulated Medicines

印刷よりも識別性が低いため，濃度調整用途として，カラー

and Medical Products During Travel, CDC Yellow Book, Chapter. 6

インクと黒インクを組み合わせることが望ましいといえる．

Health Care Abroad (2016).
4) 特許庁, 2020 年度模倣被害実態調査,

6.

おわりに

https://www.jpo.go.jp/resources/statistics/mohou_higai/document/index/
0200. pdf (2020).

本稿では，真贋判定に利用可能なインクジェット印刷物の特性を紹介し，類似画像の高速検索が可能な LLAH と，イン

5) K. Lim, H. Liu, Y. Liu, J. Yang: “Holographic colour prints for enhanced

クジェット印刷物の微小面積に対して，高精度な特徴量マッ

optical security by combined phase and amplitude control”, Nature

チングを可能とする A-KAZE を組み合わせることで，高速・communications, Vol. 10(1), No. 25 (2019).
6) Z. Song, T. Lin, L. Lin, S. Lin, F. Fu, X. Wang, L. Guo: “Invisible

高精度な真贋判定システムを提案した．

Security Ink Based on Water-Soluble Graphitic Carbon Nitride Quantum

また，合計 15,000 枚の大規模データセットを用いた検証でDots”, Angelate Chemie, Vol. 128, No. 8, pp. 2823–2827 (2016).

は，照合データ，偽造データ共に正判定率 100%の結果を確認でき，提案システムの高い精度と識別性と高速性を示した．

7) H. Matsumoto, T. Matsumoto: “Artifact-metric Systems. Technical
Report of IEICE”, ISEC 2000–59, pp. 7–14 (2000).

162

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

8) 松本勉, 岩下直行: “金融業務と人工物メトリクス”, 金融研究, Vol.

1–10 (2018).
20) H. Chien, C. Chuang, C. Chen, R. Klette: “When to use what feature?

23, No. 2, pp. 153–168 (2004).
9) M. Yamakoshi, J. Tanaka, M. Furuya, M. Hirabayashi, T. Matsumoto:

SIFT, SURF, ORB, or A-KAZE features for monocular visual“Individuality Evaluation for Paper Based Artifact-Metrics Using

odometry”, 2016 International Conference on Image and Vision

Infrared Transmitted Light Image”, Japan Tappi Journal, Vol. 66, No. 4,

Computing New Zealand (IVCNZ) , pp. 1–6 (2016).
21) S. Matur , A. Vijay, J. Shah, S. Das, A. Malla: “Methodology for Partial

pp. 419–425 (2012).

Fingerprint

10) K. Ito, T. Shimizu, T. Sugino: “Paper Identification and Matching Device

Enrollment

Authenticationon

MobileDevices”,

International Conference on Biometrics (ICB), pp. 1–8 (2016).

and Method”, Japanese Patent Publication, 2004-102562, (2004).

(2022 年 6 月 17 日受付)

11) 伊藤健介, 林栄作: “一意識別技術 Yoctrace®”, 富士ゼロックステ(2022 年 7 月 23 日再受付)

クニカルレポート 2018, No. 27, pp. 79–85 (2018).
12) 株式会社太平洋印刷, Fake Code Buster: 真贋判定ソリューション
の提案, http://www. busi-tem. jp/code/code. html/ (2018).

菅井 和明13) 藤川真樹, 實川康輝, 渕真吾: “マルチモーダル人工物メトリク

1999 年生. 2021 年 東京理科大学工学部電気工学科卒業．現在 同大学院修士課程在学中．
主に文書画像解析/認識，画像処理， 情報セキ
ュリティの研究に従事．

スの研究(合成樹脂製品への適用)”, 産業応用工学論文誌, Vol. 5,
No. 2, pp. 52–62 (2017).
14) 藤川真樹: ”人工物メトリクス：真偽性と偽造困難性を高める技術”, 日本セキュリティ・マネジメント学会誌, Vol. 33, No. 2, pp.
11–18 (2019).

金田 北洋

(正会員)
1984 年 早稲田大学理工学部機械工学科卒
業．198661 年 同大学院修士課程修了．同年 キ
ヤノン株式会社入社．1995 年 米国デューク大学電気工学科修士課程修了．平成 22 年 東京理科大学大学院理工学研究科博士課程修了，博士（工学）．現在，長瀬産業株式会社，東京

15) T. Nakai, K. Kise, M. Iwamura: “Use of Affine Invariants in Locally
Likely Arrangement Hashing for Camera-Based Document Image
Retrieval”, Document Analysis Systems VII, Lecture Notes in
Computer Science, vol. 3872 (2006).
16) K. Takeda, K. Kise, M. Iwamura: “Improvement of Retrieval Speed

理科大学客員研究員，並びに，大阪府立大学 文書解析・知識科学研究所客員教
授．主に文書画像解析/認識，ビッグデー
タ解析，電子透かしの研究・製品応用開発に従事．情報処理学会，画像電子学会
各会員

and Required Amount of Memory for Geometric Hashing by
Combining Local Invariants”, Proc. of the British Machine Vision
Conference 2007 (2007).
17) M, Iwamura. , T. Nakai, K. Kise: “Real-Time Document Image

岩村 恵市

(正会員)
1958 年生．1980 年 九州大学工学部情報工学科卒．1982 年 同大大学院情報工学研究科修士課程了．同年 キヤノン(株) 入社．1994 年
東京大学博士(工学)．現在 東京理科大学工学
部電気工学科教授．主に符号理論，並列処理，
情報セキュリティ，電子透かしの研究に従事.
IEEE，電子情報通信学会，情報処理学会，電気学会各会員，情報処理学会フェロー，電子情報通信学会フェロー.

Retrieval for a 10 Million Pages Database with a Memory Efficientand Stability Improved LLAH”, 2011 International Conference on
Document Analysis and Recognition, pp. 1054–1058 (2011).
18) K. Sugai, K. Shirai, K. Kaneda, K. Iwamura: “High-Speed andAccurate Authenticity Judgement Using Physically Unclonable
Function of Inkjet Printed Code”, IIEEJ Transactions on Image
Electronics and Visual Computing, Vol. 10, No. 1, pp. 82–88 (2022).
19) S. A. K. Tareen, Z. Saleem: “A comparative analysis of SIFT, SURF,
KAZE, AKAZE, ORB, and BRISK”, 2018 International Conference on
Computing, Mathematics and Engineering Technologies (iCoMET), pp.

163

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）
IIEEJ

☠ᄚ

-- 年次大会 2022 Journal Track 論文特集 --電線ケーブル 3 次元 X 線 CT 画像からの素線検出と追跡による 3 次元構造推定
上 田

栞†

藤 井

亮†

斎 藤 英 雄†（正会員）

星 名

豊††

† 慶應義塾大学 , †† 住友電気工業株式会社

3D Structure Estimation by Wire-Detection and Tracking
from 3D X-ray CT Images of Electric Cables
Shiori UEDA† , Ryo FUJII† , Hideo SAITO† (Member), Yutaka HOSHINA††† Keio University , †† Sumitomo Electric Industries, Ltd.

〈あらまし〉 電線ケーブルを構成する素線の 3 次元構造の解析は，ケーブルの様々な特性を検証するために有力な技術である．特性解析のために X 線 CT を用いた非破壊検査が利用可能だが，X 線 CT 画像の解像度の限界程度の細い素線を含むようなケーブルに対しては，画像に撮影される各素線が不鮮明であり，ケーブルの長手方向に撮影された数千枚の CT 画像から数千本もの素線の 3 次元構造を正確に抽出することが困難であった．本研究では，ケーブルの 3 次元 X 線 CT 画像からケーブル内の各素線の 3 次元構造を推定する方法を提案する．提案手法は，まず，各画像で Faster R-CNN を用いて素線領域を検出し，各素線領域をケーブルの長手方向に多数収集されている断面画像群について追跡して，素線の 3 次元軌跡として構造を推定する．Faster R-CNN は，事前学習済みモデルに対して，素線領域を模擬した合成画像データセットで ﬁne tuning を行ったものを用いる．これにより，訓練用データ生成のためのアノテーション作業不要な素線検出を実現している．実データに対して提案手法を適用した結果，1%程度の誤差で素線検出が可能であり，さらにケーブル長手方向の X 線画像群からの素線追跡では，40%から 80%の素線が500 フレームに渡り追跡できることを確認した．
キーワード：物体検出，物体追跡，合成データセット<Summary> Analysis of the 3D structure of wires in electrical cables is an important technique forverifying various characteristics of cables. Nondestructive inspection using X-ray CT is available for thispurpose. However, due to the limited resolution of X-ray CT images, each wire in the images is blurred,making it diﬃcult to accurately extract the 3D structure of thousands of wires from thousands of CT images
taken in the longitudinal direction of the cable. In this study, we propose a method for estimating the 3D
structure of all wires in a cable from a 3D X-ray CT image of the cable. The proposed method ﬁrst detects
wires in each image using Faster R-CNN. It then tracks each wire in a set of cross-sectional images collectedin the longitudinal direction of the cable to estimate the structure as a 3D trajectory of wires. The pretrained Faster R-CNN model is ﬁne-tuned using our synthetic image dataset that simulates the wire region.
It achieves wire detection without the need of annotating the training data. The results showed that wires
can be detected with an error of about 1%, and 40% to 80% of the wires can be tracked continuously over
500 frames.
Keywords: object detection, multi object tracking, synthetic dataset

近年の住宅や自動車の情報化に伴い，壁面や車体の内面上に

1. は じ め に

多数の電気ケーブルが配線されるようになっており，多様な 3

多様な電子機器類に電源を供給したり情報通信を行うため次元構造を持つ表面に密着できる高い柔軟性を持つ電気ケーに必須となる電線ケーブルは，多数の素線が束ねられたもの

ブルが必要である．このために電気ケーブルの曲げ剛性を知であり，近年の電子機器の高性能化に伴って多種多様な素線

ることは極めて重要だが，実際に曲げ剛性について正確に論構造となっている．

じるのは簡単ではない．素線が多数集合したケーブルでは，

電線ケーブルの重要な評価指標に，例えば曲げ剛性がある． 素線間の摩擦力及び幾何剛性がケーブル全体としての曲げ剛

164

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

性に大きく影響することが，早田らの研究1)により明らかに

それを長手方向に対して追跡するアルゴリズムを適用して，されている．つまり，ケーブルの設計指標（素線の材料・太素線の 3 次元軌跡として構造を推定する．素線領域の検出でさ・本数など）だけで曲げ剛性を単純に推定することは不可

は，物体検出のライブラリである Detectron215)に含まれる能であり，ケーブルを構成する各素線の正確な 3 次元構造をFaseter R-CNN の事前学習済みモデルに対して，独自に作成した素線を模した合成画像データセットによる Fine Tuning

知る必要がある．
ケーブルを構成する各素線の正確な 3 次元構造を把握するを利用した訓練を行うことにより，人手による素線領域のア

ためには，ケーブルの非破壊検査を行うことが重要であり， ノテーション作業無しに素線領域検出を実現する．そして，そのために工業用 X 線 CT が利用可能である．X 線 CT から 各断面で検出した素線の中心座標を，長手方向に多数撮影さ各素線の 3 次元構造を推定する方法として，X 線 CT の断面

れた X 線 CT 画像列から trackpy16)により追跡することに画像から全ての素線領域を検出し，それらを断面に対して垂より，素線の 3 次元構造を得るものである．

直方向に得られている多数の断面画像に渡って追跡するとい本論文の貢献は以下のとおりである．

うアプローチが考えられる．これは，時系列画像から複数のく手法として，tracking by detection と呼ばれる，物体検• 物体検出の標準的な機械学習モデルである Faster RCNN の学習済みモデルに対して，素線断面領域を模した合成画像データセットによる Fine Tuning を行うことにより，直径 5 画素程度の不鮮明な小領域として数出の結果を用いて物体追跡を行う方法が主流である3)．この千個存在する素線断面領域を検出可能な方法を提案した物体を検出して追跡する Multiple Object Tracking（MOT）のタスクであると考えることができる2)．MOT タスクを解

4)5)

ような MOT タスクを扱った事例に示されているように，

MOT タスクにおける追跡の精度は物体検出の精度に大きく依存する．物体検出器は Faster R-CNN6)が精度が高く7)，物
体追跡においても Faster R-CNN を用いた手法が高い精度5)を出している ．
本研究のように大量の物体を追跡する MOT のタスクとしては，群衆の映像からの人物追跡8)や，細胞追跡が挙げられる．

こと．

• 提案手法により，実際の電気ケーブルの断面を撮影した
X 線 CT 画像から，1%程度の誤差で全ての素線を検出することが可能であることを示したこと．

• 長手方向に撮影された断面画像列に対する物体追跡により，素線の 3 次元構造を推定可能であることを示した
こと．

Emami ら9)によると，細胞追跡にも tracking by detectionが適用可能であり，ここでは単純な画像処理による検出が主に述べられている．Faster R-CNN を用いる手法10)も存在し，
細胞追跡のソフトウェア11)も提案されている．また，MOT
タスクは，CT 画像から血管追跡を行う研究12)13)や，衛星画像から建物の数を数える研究14)などでも利用されている．
一方，本論文で目的とするケーブルの素線追跡を MOT タスクとして行った研究は我々の知る限りまだ行われていない．
本研究の対象であるケーブルの X 線 CT 画像からの素線検出と追跡では，検出対象領域である素線の数が数千にのぼるうえ，典型的な CT 観察条件を用いた場合に各素線が X 線 CTの解像度と同等の径となることが多いため，全ての素線を確実に検出することが困難である．さらに，全ての素線の外観がほとんど変わらないため，追跡に外観の特徴がほとんど役

2. 手

法

提案手法の流れを図 1 に示す．提案手法は，断面画像からの素線領域の検出部と素線の長手方向の追跡部に分けられる．
断面画像からの素線領域の検出部では，アップサンプリン
グし複数のブロック画像に分割したケーブルの断面画像に対して，Faster R-CNN6)を用いて素線領域の検出を行う（2.1節）．モデルは，Detectron215)に含まれる Faster R-CNN の事前学習済みモデルに対して，新たに作成した円をランダムに配置した画像データセット（2.2 節）で Fine Tuning することにより得る．素線の長手方向の追跡部では，各断面で検出した素線を trackpy16)を用いて長手方向に追跡する（2.3 節）.

2.1 断面画像からの素線領域の検出に立たない点，さらに素線同士の距離が常に近く分離が容易

本研究のケーブルの断面画像から素線を検出するタスクは，でない部分がある点で追跡も困難である．また，上記の理由

一般的な物体検出タスクと比較して複数困難な点があるが，から目視でも素線領域の判定には熟練が必要となるために， そのうちのひとつが検出領域が非常に小さいという点である．
人物追跡や細胞追跡などと比べて人手によるアノテーション ケーブルの断面画像を，図 2 に示す．ここに示すように，1 枚の断面画像に含まれる検出対象物体（素線断面）の数は 1000

コストが非常に高く，実画像での訓練も容易ではない．
そこで本研究では，X 線 CT を用いて得られる電線ケーブ個を超えるため，検出対象物体のサイズが断面画像サイズに

ルの断面画像から，人手によるアノテーション不要で各素線対して非常に小さく，5 画素 ×5 画素程度となってしまう．本の 3 次元的構造を推定し，ケーブルの曲げ剛性評価を行う手研究で利用した Faster R-CNN は，物体のサイズが小さい

法を提案する．

ものに対して検出精度が悪くなるため18)，これをこのまま利提案手法は，Faster R-CNN を用いて素線領域を検出し， 用することができない．
そこで，検出対象物体が標準的な物体検出モデルによって

165

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）(a) step1: 断面画像からの素線領域の検出(b) step2: 素線の長手方向の追跡

図 1 提案手法の流れ
Fig. 1 Method overview

検出可能なサイズになるように，前処理として画像のアップ
サンプリングを行う．このアップサンプリングは，単純な線形補間を用いる．そして，物体検出モデルの入力に適切なサイズになるように，アップサンプリングされた画像を複数のブロック画像に分割する．このとき，ブロック画像境界に存在する検出対象物体である素線の検出漏れに対応するために，
ブロック画像の端が一定の幅だけ重なるように分割している．
前処理を施した後の各分割画像を物体検出モデルに入力して，素線のバウンディングボックスを取得する．モデルは，一般的な物体検出器の中でも検出精度の高い Faster R-CNNを用いる．

図 2 ケーブルの CT 画像（左: 全体，右: 一部拡大）
Fig. 2 A CT image of a cable (left: whole, right: partially zoomed in)

後処理では，まず，分割画像のバウンディングボックスを元画像に合わせて連結する．その後，素線のバウンディング
ボックスとして想定される範囲外の大きさのバウンディング
ボックスの除去や Non-Maximum Suppression（NMS）を行うことで，誤検出や多重検出のバウンディングボックスを取り除く．
一方，物体検出モデルの訓練時には，前処理と後処理を行
わずに，物体検出のライブラリである Detectron2 で実装されている事前学習済みモデルに対して，2.2 節で説明するようなケーブルの断面画像を想定した合成画像データセットに

図 3 訓練用合成画像
Fig. 3 Synthetic images for training

よる Fine Tuning を行う．
合成画像では，事前学習済みモデルの Fine Tuning を行う

2.2 素線領域検出のためのデータセットの作成ために，可能な範囲で，実際の CT 画像の素線断面と類似し実際のケーブルの断面画像から手作業でアノテーションをた画素値分布の素線画像を合成する必要がある．ここで，重行うのは非常に手間のかかる作業であるため，2.1 節で説明

要なのは，アップサンプリングされた実ケーブルの断面画像

した事前学習済みモデルの Fine Tuning は新たに作成した

では，図 2 の右に示したように，素線はぼけた円のようにな合成データセットで行う．

るということである．そこで，合成データセットでは，入力

166

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

データとして円をランダムに配置しぼかした画像を作成し，正解データとして配置した全ての円のバウンディングボック
スを用意する．実際に作成した合成画像の一部を図 3 に示す．
円の半径と数は正規分布に従ったランダムな値をとり，円の重なりは一定の閾値までを許す．円の重なりを許すことで，素線同士が多少つぶれてくっついて見えるようなデータでも，個々の素線を正しく検出することを目指す．明るさやぼかし
量は，実際のケーブル断面画像をアップサンプリングした画像から幾つかの素線領域を抽出し，その領域の濃度分布と類似するような合成画像が生成できる値を目視により決定する．
明るさは，基本的に素線領域が白に近い値，背景領域が黒に近い値で表現されている．円のぼけは，画像全体をガウシア
ンフィルタでぼかすことで実現している．なお，明るさやぼ
かし量は，一定程度の明るさや鮮明さの違いに対応できるよ

Cable 1
Cable 2
Cable 3

表 1 評価用データ
Table 1 Evaluation Data
# Wires # Frames Pixel Size (µm)
3724
2784
30
2470
3070
60
1729
2416
60

を実験的に決めながら撮影した．また試料によっては，このX 線 CT 装置で提供されている画像処理フィルタを使って画像のシャープネスを調整する場合もあった．画素数について
は，512 画素 ×512 画素か 1024 画素 ×1024 画素で撮影した．
各画素（実際には 3 次元ボクセル）のサイズは，典型的には数十 µm/画素となる．
ケーブル本数に関しては，ケーブルの設計値で決定されている．また，各ケーブル長については，対象のケーブルを心座標の形式に変換し，trackpy を用いて長手方向に追跡す

10cm〜20cm 程度に切り，それを X 線 CT 装置の試料台に載せて撮影した．そして，その長さの一部を X 線 CT により 3 次元撮影しており，ケーブル 1 は 83mm，ケーブル 2 は184mm，ケーブル 3 は 145mm の長さの範囲である．
さらに，ケーブル 1 に関しては，CT 再構成処理時のアーる．trackpy は Crocker と Grier の追跡アルゴリズム17)を

ティファクトを除去するためのガウシアンフィルタによる平python で実装したものであり，一定の閾値の範囲内の最近滑化と，コントラスト不足を補うためのγ変換と線形変換に傍法で隣接フレーム間の素線を対応付ける．ここで，一連のよるコントラスト強調を行った．ケーブル 1 の前処理の効果

断面画像を順に並べたものをフレームと呼んでいる．断面画について，3.3 節の最後に評価する．

うに，一定の範囲でランダムに変化する．

2.3 素線の長手方向の追跡
各断面で検出した素線は，バウンディングボックスから中像は密に撮影されており，隣接フレーム間では同じ素線の点の座標はほぼ変化しないと考えられるので，最近傍法による対応付けを全隣接フレーム間で行うことによって，素線の長手方向の追跡が可能となる．
また，隣接フレーム間で連結できなかった点は，ある閾値のフレーム数先まで連結候補として保持する．これにより，あるフレームで検出できなかった素線も，その前後フレームを用いて追跡し続けることができる．あるフレームで検出できず trackpy でフレームをまたいで連結した点に関して，検出できていないフレームの点の座標は，連結できているフレー
ムのフレーム番号と点の 2 次元座標をもとに線形に補間している．

3.2 実験条件
訓練用合成データセットは，256 画素 ×256 画素の画像サ
イズで，各画像には半径の平均が 30 画素の円を 20 画素までの重なりを許して平均 20 個配置した．円の半径と円の数の標準偏差はそれぞれ 3 画素, 2 個としている．1 枚の画像とその画像に配置されている全ての円の正解バウンディングボッ
クスの座標のセットを 1 サンプルとして，300 サンプルを訓練に利用した．
訓練は，学習率 0.0001，バッチサイズは 4 で，30000 イテ
レーション回した．NVIDIA GeForce RTX 3080 で，訓練
時間は 130 分となった．
断面画像からの素線領域検出では，ケーブル 1 では 13 倍，

3. 評

ケーブル 2 では 20 倍，ケーブル 3 では 16 倍画像を拡大し価

本研究では，断面画像からバウンディングボックスでの素線領域検出結果の評価（3.3 節）と最終的な追跡結果の評価（3.4 節）を行った．また，最後に，実際のケーブル評価の事
例を示す（3.5 節）．

た上で，それぞれ 256 画素 ×256 画素の画像に分割した．このとき，縦も横も 64 画素ずつ重なるようにブロック画像に分割した．バウンディングボックスは，中心座標に変換する
際にバウンディングボックスの辺の長さの平均を求めた．それを全バウンディングボックスで行い，中央値を得ることで，3.1 評価用データ

素線の直径を推定した．Faster R-CNN によるバウンディン

評価用データとして，実際のケーブルの 3 次元 X 線 CT 画

グボックスの推定を行った後に，スコアが 0.5 未満，高さと像を 3 種類用意した．各ケーブルの素線の本数と CT 画像の幅が推定された素線の直径の 0.6 倍以上 1.6 倍以下でないも枚数，X 線 CT 画像の 1 画素の大きさを表 1 に示す．

のを取り除き，さらに IOU の閾値 0.3 で NMS を行った．

X 線 CT 装置は島津製作所製「SMX-225CT」を用いた．

素線追跡では，推定された素線の半径の大きさの範囲まで典型的な撮影条件として，管電圧 160kV，管電流 70µA とを連結候補とし，また連結できなかった素線は 5 フレーム先

し，これらを調整することにより目視でノイズが少ない条件まで保持した．

167

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

側共に，妥当な検出結果が得られたといえる．

表 2 素線の検出数
Table 2 Number of wires detected
Ground Truth Prediction
Mean SD
Cable 13724
3764
8
Cable 22470
2490 10
Cable 31729
1711 15

また，ケーブル 1 の前処理の有無による検出結果の違いを比較する．前処理なしの図 4(a) は，素線領域と背景領域とのコントラスト不足や CT 再構成処理時のアーティファクト
により，背景部も間違えて素線領域として検出していることが多い．一方で，前処理ありの図 4(b) は，素線領域と背景
領域とのコントラスト強調やアーチファクトの除去により，

3.3 断面画像からの素線領域検出の評価

誤った検出を防ぐことができている．

素線領域検出の性能を評価した．領域検出処理の評価は，検出領域と正解領域の一致度を評価するのが一般的であるが，3.4 素線追跡の評価

数千枚の X 線 CT 画像全てで数千本の素線の正解領域をア素線追跡の性能を評価した．素線追跡の評価も，3.3 節のノテーションすることは，手間が大きく現実的な工数で実行

領域検出の評価と同様，X 線 CT 画像で数千枚の長さの，数できないため，正解の素線領域は存在しない．そこで，本実

千本の素線の正解軌跡をアノテーションすることは現実的な験では，素線の検出数を正解の素線数と比較して定量的評価

工数で実行できないために，正解の素線軌跡群は存在しない．

とした．しかし，この評価では，検出領域と正解領域との一

そこで，本実験では，最初のフレームから追跡し続けている

致度は評価できないため，補足として，ランダムに選んだ複素線の本数の割合を定量的評価とした．しかし，この評価で数の検出領域の中に正しく素線領域が含まれているかどうか

は，他の素線領域と入れ替わるなどの追跡誤りは評価できなを目視により 20 枚ほど確認した．定性的評価では，各ケーい．そこで，補足として，ランダムに選んだ複数の素線につブル 1 枚の画像で，検出領域の妥当性を評価した．

いて正しく追跡できていることを，各ケーブルで連続 20 フ

まず，本手法での素線の検出数を表 2 に示す．表の検出数

レームほど目視により確認した．また，定性的評価では，各は，全フレームでの平均（Mean）と標準偏差（SD）である． ケーブルで追跡した素線の 3 次元構造を，3 次元散布図で可表 2 より，ケーブル 1 とケーブル 2 は正解より多い検出数， 視化した．
ケーブル 3 は正解より少ない検出数だが，いずれも正解に対

1 フレーム目で検出した素線に対してフレーム方向に素線の追跡を行ったとき，追跡し続けている素線の割合を図 5 にする平均検出数の誤差は 1%程度である．
続いて，断面画像から本手法で素線領域を検出した結果を示す．ただし，長さが 10 フレーム以下のセグメントは，誤可視化したものを図 4 に示す．検出結果はバウンディング

検出とみなして全体に含めていない．図 5 より，本手法でボックスによって可視化している．各ケーブルで，左の画像

は，1 度で全素線を全フレーム追跡することは難しいが，あは全体，中央と右の画像は一部分を拡大したものを示している程度の長さの追跡は可能であることがわかる．ケーブル 1

る．ケーブル 1（図 4(b)）は，画像全体を見ると外側と内側とケーブル 2 は 500 フレームで約 40%の素線が追跡できてで素線領域の輝度に差がある．ケーブルの外側で切り取った

おり，断面画像での素線検出の精度が高かったケーブル 3 はものが中央の画像，内側で切り取ったものが右の画像であり， 500 フレームで 80%，1000 フレームで 50%の素線が追跡で

2 つの画像で素線領域の輝度が大きく異なることがわかる．こきている．

のようなデータでは，単純な輝度の閾値で素線領域を検出す

また，途中のフレームから追跡し始めたセグメントも含めることは厳しいが，本手法では，内側外側共に，一部の誤りて素線追跡を行った結果を 3 次元散布図で可視化したもの（中央の画像の左上部分）を除いておおよそ妥当に検出できを図 6 に示す．全フレームにある全セグメントを表示するている．ケーブル 2（図 4(c)）は，ケーブル 1 と比較して画のは分かりにくいため，2 種類の方法でセグメントを示した．

1 つ目は，全フレームで検出したセグメントのうち，長さががある．素線領域の連結が少ない部分を中央の画像に，素線 100 フレーム以下のものを取り除いて，50 個おきにサンプリ
領域の連結が多い部分を右の画像に示す．これらの画像から， ングしたセグメントを表示する方法，2 つ目は，最初の 200
素線領域の連結が多い部分（右の画像の左下部分など）は多 フレームに存在するセグメントのうち，長さが 10 フレーム
像全体に輝度差はない一方，多くの素線領域が連結した部分

くの検出誤りがあるように見える．ただし，多くの素線領域

以下のセグメントを取り除いたものを全て表示する方法だ．

が連結した部分は人間が見ても判断が難しく，周辺フレーム

各ケーブルで，左の画像は 1 つ目の方法で斜め上から見たとの検出結果も考慮して素線領域を検出する必要がある．ケー

き，中央の画像は 2 つ目の方法で斜め上から見たとき，右のブル 3（図 4(d)）は，画像全体を見ると内側の背景領域が明

画像は 2 つ目の方法で真上から見たときの画像である．

るくなっている．中央の画像はケーブルの外側，右の画像は各ケーブルで，セグメントを疎に表示している左の画像かケーブルの内側を切り取った画像である．右の画像は素線領

らは，素線の 1 本 1 本の 3 次元構造が確認できる．現段階で域と背景領域の輝度差が小さく，輝度の単純な閾値処理によは図 5 でも示したとおりセグメントは途中で切れてしまってる素線領域の検出は困難である．しかし，本手法では内側外いるが，中には妥当に長く追跡できているセグメントも存在

168

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）(a) Cable 1（前処理なし）(b) Cable 1(c) Cable 2(d) Cable 3

図 4 素線領域の検出結果

Fig. 4 Results of wire detection

169

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

目指して研究を進めたい．

3.5 ケーブル評価の事例
本研究における提案スキームを活用し，実際のケーブル製品の特性評価を行った事例を図 7 で紹介する．図 7(a) に示
す電線ケーブルの CT データに対し素線追跡を実施し，得られた軌跡データについてクラスタリングを実施した結果を
図 7(b) 及び図 7(c) に示す．このケーブルは素線 173 本を撚った素線束 19 束をさらに互いに撚り合わせた，2 重の撚り構造になっている（素線数 173 × 19=3,287 本）．前述のように素線はグループごとにらせんを描いておりグループご(a) Cable 1とに異なる振る舞いをしているため，ケーブル長さ方向の座
標推移を特徴量とした，例えば K 平均法などの一般的なクラスタリング手法によりこのように撚り束ごとのクラスタリ
ングが可能である．
こうすることでケーブルのマクロな特性に影響する，撚りピッチ（らせんが 1 回転するのに要するケーブル長さ方向の周期であらゆる特性に影響する），素線ごとの道のり（素線間でこの差が大きいと素線の局所的な蛇行や局所的な内部応力発生が示唆される），素線間の最短距離（この値が素線径以下になっていると素線同士がこすれあっていることを示唆する）などの，ミクロな形状特徴を空間の各点ごとに算出す(b) Cable 2

ることが可能となる．このような数千本クラスの素線にまつわるミクロな形状特徴は当然ながら肉眼でのメジャーなどを用いた測定では評価不可能であり，本論文で紹介する素線追跡技術を駆使して初めて可能となった．算出したミクロ形状
特徴は製品の出来栄え評価から，所望のケーブル特性を実現する設計指針の議論などに幅広く活用している．

4. む す び
本研究では，ケーブルの断面画像から，各素線ごとの 3 次
元的構造を推定する手法を提案した．提案手法では，まず，
アップサンプリングし複数のブロック画像に分割したケーブ(c) Cable 3

ルの断面画像に対して，合成画像で Fine Tuning した Faster

図 5 1 フレーム目から追跡し続けている素線の割合
Fig. 5 Ratio of wires tracked from the ﬁrst frame

する．また，密にセグメントを表示している中央と右の画像からは，素線全体の動きが確認できる．評価用データでは，素線はグループごとにらせんを描いていることがわかる．
定量的評価の結果である，40%ほどの追跡が実用的に使えるかどうかの検証はまだ十分にはできていない．しかし，この程度でも追跡された軌跡を見ることにより，3 次元構造を
おおよそ把握できるため，曲げ特性の評価などのためには一定の有効性があると考えている．また，これまでの経験上，対象区間内での軌跡が 80%程度追跡されていれば，3.5 節で説明するケーブルの巨視的な撚りピッチなどを評価する計算

R-CNN を用いて素線領域の検出を行った．そして，各断面画像で検出した素線領域をもとに，trackpy を用いて長手方向の素線追跡を行った．実画像で提案手法を適用した結果，素線の 3 次元構造を把握することができた．どのデータも全フレーム分の素線追跡はできなかったが，500 フレームで 40%ほど，特に素線領域の検出で妥当な検出結果が出たデータに対しては，80%ほどの素線を追跡し続けることができた．

参考文献
1) 早田直広，石川智已: “風荷重に対する配電線把持部の疲労強度評価法の提案”, 構造工学論文集 A, Vol. 67A, No.B, pp. 529–541(2021).

的な評価に十分に耐えられる撚りピッチを計算可能であるこ

2) A. Bewley, Z. Ge, L. Ott, F. Ramos, B. Upcroft: “Simple Online and Realtime Tracking”, Proc. of the IEEE International
Conference on Image Processing (ICIP), pp. 3464–3468 (2016).

とがわかっている．そこで，今後は 80 ％以上の追跡精度を

3) M. D. Breitenstein, F. Reichlin, B. Leibe, E. Koller-Meier, L.

が可能であり，さらに軌跡の追跡精度が 90%を超えると実用

170

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）(a) Cable 1(b) Cable 2(c) Cable 3

図 6 追跡した素線セグメントの 3 次元散布図

Fig. 6 3D scatter plots of tracked wires
Van Gool: “Robust Tracking-by-detection Using A Detector
Conﬁdence Particle Filter”, Proc. of the IEEE International
Conference on Computer Vision (ICCV), pp. 1515–1522 (2009).
4) P. Bergmann, T. Meinhardt, L, Leal-Taixé: “Tracking without
Bells and Whistles”, Proc. of the IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV), (2019).
5) G. Ciaparrone, F. L. Sánchez, S. Tabik, L. Troiano, R. Tagliaferri, F. Herrera: “Deep Learning in Video Multi-object Track-171

ing: A Survey”, Neurocomputing, Vol. 381, pp. 61–88 (2020).
6) S. Ren, K. He, R. Girshick, J. Sun: “Faster R-CNN: Towards
Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks”,
IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Inteligence, Vol.
39, No. 6, pp. 1137–1149 (2017).
7) J. Huang, V. Rathod, C. Sun, M. Zhu, A. Korattikara, A.
Fathi, I. Fischer, Z. Wojna, Y. Song, S. Guadarrama, K. Murphy: “Speed/Accuracy Trade-Oﬀs for Modern Convolutional

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）
Computer Vision (ECCV), pp. 1–14 (2008).
9) N. Emami, Z. Sedaei, R. Ferdousi: “Computerized Cell Tracking: Current Methods, Tools and Challenges”, Visual Informatics, Vol. 5, No. 1, pp. 1–13 (2021).
10) H. Hu, L. Zhou, Q. Guan, Q. Zhou, S. Chen: “An Automatic
Tracking Method for Multiple Cells Based on Multi-Feature
Fusion”, IEEE Access, Vol. 6, pp. 69782–69793 (2018).

(a) 評価した電線ケーブルの写真

11) H. ARAGAKI, K. Ogoh, Y. KONDO, K. AOKI: “LIM Tracker:
A Software Package for Cell Tracking and Analysis with Advanced Interactivity”, Scientiﬁc Reports, Vol. 12, pp. 2702–
2702 (2022).
12) M. Ciecholewski, M. Kassjański: “Computational Methods forLiver Vessel Segmentation in Medical Imaging: A Review”,
Sensors, Vol. 21, No. 6 (2021).
13) L. Chen, W. Liu, N. Balu, M. Mossa-Basha, T. S. Hatsukami,
J. Hwang, C. Yuan: “Deep Open Snake Tracker for Vessel Tracing”, Proc. of the International Conference on Medical Image
Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI),(2021).
14) A. Shakeel, W. Sultani, M. Ali: “Deep Built-structure Counting in Satellite Imagery Using Attention Based Re-weighting”,
ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, Vol.
151, pp. 313–321 (2019).
15) Y. Wu, A. Kirillov, F. Massa, W. Lo, R. Girshick: “Detectron2”, https://github.com/facebookresearch/detectron2(2019).

(b) 画像 1 枚目におけるクラスタリング結果

16) D. B. Allan, T. A. Caswell, N. C. Keim, C. M. van der Wel,
R. W. Verweij: “soft-matter/trackpy: Trackpy v0.5.0”, https://github.com/soft-matter/trackpy (2021).
17) J. C. Crocker, D. G. Grier: “Methods of Digital Video Microscopy for Colloidal Studies”, Journal of Colloid and Interface Science, Vol. 179, No. 1, pp. 298–310 (1996).
18) C. Eggert, S. Brehm, A. Winschel, D. Zecha, R. Lienhart: “A
Closer Look: Small Object Detection in Faster R-CNN”, Proc.
of the IEEE International Conference on Multimedia and Expo
(ICME), pp. 421–426 (2017).

(2022 年 7 月 4 日 受付)(2022 年 8 月 21 日 再受付)(c) 撚り束中心の軌跡（単位: mm）

図 7 軌跡データを用いたケーブル定量化の 1 例
Fig. 7 An example of cable quantiﬁcation using trajectory data

Object Detectors”, Proc. of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), pp. 3296–3297(2017).
8) S. Ali, M. Shah: “Floor Fields for Tracking in High Density
Crowd Scenes”, Proc. of the 10th European Conference on

172

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

上 田栞
2022 年 慶應義塾大学理工学部情報工学科 卒．現
在，同大学院理工学研究科開放環境専攻情報工学専修に在学中.

藤 井亮2020 年 慶應義塾大学理工学部情報工学科 卒．
2022 年 同大学院理工学研究科開放環境専攻情報工学専修課程了．研究関心は，機械学習とコン
ピュータビジョン．

斎 藤 英 雄 （正会員）
1987 年 慶應義塾大学理工学部電気工学科 卒．
1992 年 同大学院理工学研究科電気工学専攻博士課程了．その後，同大学助手，専任講師，助教授を経て 2006 年より教授．博士 (工学)．この間，1997 年から 99 年までカーネギーメロン大学ロボティクス研究所 訪問研究員．コンピュータビ
ジョンとその応用に関する研究に従事．

星 名豊
2012 年 東京工業大学大学院 電子物理工学専攻
博士課程了．2012-2016 年 シャープ株式会社．
2016-2018 年 株式会社クオルテック．2018 年より現職．本論文の X 線 CT 画像を含め，各種機器分析データに関するデータ解析技術の研究に
従事．

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The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）
IIEEJ

☠ᄚ

-- 年次大会 2022 Journal Track 論文特集 --遊色効果再現のための三次元ボロノイ分割を用いたオパールのモデリング横田 壮 真†

杉 田 俊 平†藤代

一成†（名誉会員）† 慶應義塾大学

Modeling of Opal Using 3D Voronoi Tessellation for Simulating Play of Color
Soma YOKOTA†, Shumpei SUGITA†, Issei FUJISHIRO† (Honorary Member)† Keio University〈あらまし〉 宝石として用いられるオパールの多くは遊色効果とよばれる光学特性をもち，虹色の模様を発現する．
ダイヤモンド，ルビー，サファイヤなどの宝石の大半は単結晶または多結晶であるのに対して，オパールは非晶質に分類され，複雑な内部構造をもつ．そのためオパールの内部構造を再現するには，計算資源の制約のもとで，遊色効果を再現するために必要十分な空間スケールでのモデリングが必要である．本研究は，オパールの内部構造を三次元
ボロノイ分割を用いてモデリングすることで，結晶学に基づいた遊色効果の模様を再現する．さらに，オパールを構成する粒子の粒径や，粒子内に含まれる不純物による光の散乱係数及び吸収係数，回折格子の傾きといった 4 種類のパラメタを用いて，オパールの汎用的なモデリングが可能であることを示す．
キーワード：モデリング, ボロノイ分割, 遊色効果, スペクトラルボリュームレンダリング<Summary> Most opals used as gemstones have an optical eﬀect–’play of color’, to produce rainbowcolored patterns. While most of gemstones, such as diamond, ruby, and sapphire, are classiﬁed as monocrystal or polycrystal materials, opal is classiﬁed as amorphous materials with a complex internal structure.
Therefore, visual simulation modeling of opal requires a necessary and suﬃcient spatial scale under theconstraints of computational resources. In this study, we propose a new method for modeling the internal
structure of opal using three-dimensional Voronoi tessellation, which enables us to simulate play of color
based on crystallography. By focusing on the characteristics of the three-dimensional Voronoi diagram, wereduce space complexity signiﬁcantly compared to existing studies. Furthermore, we show that it is possible
to model a variety of opal using four parameters: the diameter of particles that make up opal, scattering coeﬃcient and absorption coeﬃcient due to impurities contained within the particles, and the tilt of diﬀraction
grating.
Keywords: modeling, Voronoi tessellation, play of color, spectral volume rendering

う手法が知られている．一方でオパールは非晶質に分類され，

1. 背景と目的

規則的な原子配列をもたない．オパールが内包する模様の個

オパールは SiO2 を主成分とし，若干の不純物を含む準鉱

体差は，この複雑な内部構造が原因である．そのためオパー物である．特に遊色効果（play of color）とよばれる光学特ルの写実的なビジュアルシミュレーションを行うには，計算性を有するものは，観察する角度によって複雑な虹色の模様

資源の制約のもとで，遊色効果を再現するのに必要十分なスがきらめくように変化するため，その美しさから宝石としてケールで内部構造をモデル化し，オパール内部で発生する光利用されている．また，表出する模様が試料ごとに固有な点学現象を扱う必要がある．
本研究は，オパールの内部構造を 3 次元ボロノイ分割をも特徴である．
宝石として用いられる鉱物の大半は単結晶または多結晶に用いてモデリングし，スペクトラルレンダリング2) を行うこ分類され，規則的な原子配列をもつ．単結晶の宝石に関してとで結晶学に基づく模様の発現を試みる．また，オパールをは，文献 1) のように宝石と空気の境界における光学現象を構成する粒子の粒径や，粒子内に含まれる不純物による光の計算することで，写実的なビジュアルシミュレーションを行

散乱及び吸収係数，回折格子の傾きといった 4 種類のパラメ

174

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）(a) 粒径を変化させた例(b) 散乱係数を変化させた例(c) 格子の傾きの乱雑さを変化させた例(d) 吸収係数を変化させた例
図 1 提案手法の実行例

Fig. 1 Results of the proposed method

タを用いて，オパールを写実的にビジュアルシミュレーショ

ルシミュレーションする手法を提案した．Guy ら1) は，ファンするための汎用的なモデルを提案する．提案手法の実行例

セットカットされた色付きの宝石をインタラクティブにビジュを図 1 に示す．

アルシミュレーションする手法を提案した．ファセットカッ
本論文は，次章以降以下のように構成されている．まず， トの幾何学的特性に着目し，キューブマップと GPU 実装に次章でオパールの遊色効果のビジュアルシミュレーションに よって光の指向性や吸収を考慮した汎用性の高い計算モデル
関連する研究を紹介し，提案手法の位置づけを明確にする． を実現した．
3 章ではオパールの組成について説明し，遊色効果が発現す
Weidlich7) らは，アベンチュレッセンスとよばれる光学特る原理を解説する．4 章では，ボロノイ図の特性を紹介した性をビジュアルシミュレーションする手法を提案した．アベ

後で，オパールの組成をボロノイ分割を用いてモデリングす

ンチュレッセンスとは，結晶の内部に微細な金属が含まれるることの妥当性について説明する．5 章では提案手法を詳説ことで，宝石がきらめきを有する効果である．複数の 2 次

し，6 章では本手法による実行結果について報告する．最後

元ボロノイ図をテクスチャとして用いることで，アベンチュに 7 章で結論を述べ，今後の課題に言及する．

レッセンス特有の光のきらめきを再現した．これにより，サンストーン，ゴールドストーンなどのビジュアルシミュレー

2. 関 連 研 究ションが可能となった．

オパールの遊色効果のビジュアルシミュレーションに関連する研究を紹介し，提案手法の位置づけを明確にする．

しかし，いずれの手法も単結晶の宝石を対象としているため，複雑な内部構造を有するオパールを再現することはできない．

2.1 宝石のビジュアルシミュレーション
宝石はその美しさに限らず，宝石の質感設計という産業的重要性からも，ビジュアルシミュレーションの研究対象とし2.2 回折光のレンダリング
次章で解説するとおり，オパールの遊色効果は光の回折現て様々な光学特性の再現が試みられてきた．
3)

Yokoi ら は，結晶内のインクルージョンを考慮すること

象に起因する．回折光のレンダリングには様々な手法が提案

により，宝石のスター効果とキャッツアイ効果とよばれる光されている．

学特性の再現に成功した．

Tannenbaum ら4) は，光と異方性媒体の相互作用を考慮す

Stam8) は，回折現象を考慮した金属表面反射のモデルをフーリエ変換を利用することで導出した．Cuypers ら9) は，レ

ることで結晶の複屈折を再現する手法を提案した．これによ

イベースのレンダラを用いて回折現象をシミュレーションすり，方解石をはじめとする複屈折を起こす結晶のビジュアルる方法を提案した．光の回折を起こす微細構造全体の BSDF

5)

シミュレーションが可能であることを示した． Weidlich らをウィグナー分布関数を用いて作成することにより，スペク

は，この導出過程を明らかにすることで，より光学的に正確

トラルレンダリングを行わずに回折現象をレンダリングするな宝石のビジュアルシミュレーションを実現した．

ことを可能にした．Toisoul と Ghosh10) は，データ駆動型の6)

Yuan ら は，宝石の形状からレイの分散特性を計算し，3種類のレイを適応的に用いることでダイヤモンドをビジュア

175

回折現象の効率的なレンダリング手法とそのためのデータの取得方法を提案した．

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

本手法は光の回折に加えて波長依存性のある多重散乱を扱

ロイド粒子とよぶ．シリカ球は，SiO2 を主成分とする直径

うため，スペクトラルレンダリングを使用する．また 5.3 節

150–450 nm 程度の球体である．非晶質であり，シリカ球内で示すように，オパールの結晶粒表面における回折光の計算

部は周期的な原子配列をもたない．また少量の不純物を含ん式が単純であることから，データ駆動型のレンダリングに必でおり，光の散乱や吸収がオパールの地色の原因となる．

要な空間計算量を考慮し，本手法は回折光の計算を逐次的に行う．

シリカ球はオパール内で整列し，面心立方格子をとる．結
晶内で原子が整列し格子を形成する様子と類似しているため，コロイド結晶とよぶ．コロイド結晶は格子間隔が可視光

2.3 オパールのビジュアルシミュレーション
Imura ら11) は，オパールを構成する粒子をある程度の大きさでまとめて配置し，このモデルに対してスペクトラルレン
ダリングを行う手法を提案した．ボクセル上にオパールの境界を定義し，乱数を用いて境界内のボクセルを粒子で充填したものと空洞のものに振り分けモデリングを行う．この手法
では，ボクセルの格子間隔が実物のオパール内の空洞に対して大き過ぎ，スケーリングが不適切である．そのため，散乱現象が再現できない．

の波長と同等の大きさになるため，表面で回折を起こす（図3 (a) ）．遊色効果の色彩はこの回折に由来する．
オパールは，複数のコロイド結晶粒がランダムに併合した
コロイド多結晶構造をとり13)，領域によって格子の傾きが異なる（図 3 (b) ）．この特性により，オパールの内部に複雑で多彩な模様が表出する．

4. ボロノイ分割を用いたモデリング村上ら12) は，オパールの内部構造を手描きのベクトル画

本章では，ボロノイ図の特性を紹介し，オパールの組成を像と乱数によって定義し，このモデルに対してフォトンマッ

ボロノイ分割を用いてモデリングすることの妥当性について

ピングによるスペクトラルレンダリングを行う手法を提案し説明する．

た．オパールのボクセル境界を定義し，手描きのベクトル画
像を用いて境界内を回折領域と散乱領域に分けるモデリングを行う．レンダリング時には，オパール内でレイを 2 パスまで追跡する．ボリュームレンダリングにおけるデルタトラッ
キングの標本点間隔を適切に定めることで，写実性が向上す

4.1 ボロノイ図
Aurenhammer14) によれば，ボロノイ図は以下のように定義される．平面上に点の集合 S を考える．S の要素を母点とよぶ．p, q ∈ S に対し，q に対する p の支配領域 dom(p, q) を，
q よりも p に近いか等距離にある平面上の点の集合とする：

ることが示されている．この手法はユーザの主観によって内部がモデリングされるため，直観的なデザインを行うことがdom(p, q) = {x ∈ R2 | δ(x, p) ≤ δ(x, q)},(1)

できる反面，結果の品質がユーザのスキルに左右されてしまう．また，既知のオパールを現象学的にモデリングできるが，
物理パラメタのみが与えられた状況から遊色効果の様子を予測することは難しい．さらに，オパールの内部構造を格納す
るボクセルの他に，大量のフォトンを格納するためのメモリ
領域を別途割り当てる必要がある．

2.4 提案手法と関連研究の相違点
本研究では関連研究と同様にスペクトラルレンダリングを採用しているが，データ構造として 3 次元ボロノイ図を用いている点が他の手法と異なる．ボロノイ図の導入により，結晶学に基づいたモデリングと，オパールの内部構造の効率的な記述が可能になる．
本論文では，オパールのビジュアルシミュレーションのう

図 2 実物のオパール（山梨宝石博物館より提供）
Fig. 2 A real opal (courtesy of Yamanashi Gem Museum)

ち，我々が調査したなかで最も直近に発表された村上らの手法12) と提案手法による実行結果の比較を行った（付録参照）．

3. オパールの組成
本章ではオパールの組成について説明し，遊色効果が発現する原理を解説する．遊色効果を発現する実物のオパールの画像を図 2 に示す．

(a) シリカ球列

オパールは，可視光の波長程度の大きさのシリカ球の配列によって構成される．可視光の波長程度の粒径の粒子をコ

176

図3

(b) コロイド多結晶構造
オパールの内部構造

Fig. 3 Internal structure of opal

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）(a)2 次元ボロノイ図(b)3 次元ボロノイ図(a) ボロノイ図生成のためのアルゴリズム

図4

2 次元及び 3 次元空間のボロノイ図
Fig. 4 2D and 3D Voronoi diagrams

ここで，δ はユークリッド距離を返す関数である．dom(p, q)
は，p と q の垂直二等分線を境界とする半平面となる．母点

p ∈ S の領域 reg(p) は，\reg(p) =(b) 多結晶の成長過程
dom(p, q)(2)

図 5 ボロノイ図生成アルゴリズムと多結晶の成長過程の類
似性

q∈S−{p}で与えられる．領域は平面の多角形分割を形成しており，こFig. 5 A similarity between an algorithm for generating
Voronoi diagram and the process of polycrystal
growthの分割をボロノイ分割とよぶ．また，分割された各領域をボ
ロノイ領域とよぶ．さらに，ボロノイ領域の境界をボロノイ

5.1 母点の生成境界とよぶ．ボロノイ分割は n 次元の距離空間上に拡張する

コロイド結晶粒を表現するための母点を生成する．C 言語

ことができる．2 次元及び 3 次元空間におけるボロノイ分割で表現された下記の構造体 site を各母点に対して用いる．

の様子を図 4 に示す．

struct site {float x, y, z;// 母点の座標
short plane;// k-d 木で使用
short alpha, beta, gamma; // 結晶粒の傾き
float radius;// 粒径} site;4.2 ボロノイ図の生成と多結晶の成長
ボロノイ図の生成アルゴリズムとして，波面法が知られている．波面法は，各母点が近傍点を探索し，順に自分の領域としていくアルゴリズムである．多結晶は，結晶核をもとに近傍の粒子を取り込んで成長していくが，この過程は波面法によるボロノイ図の生成過程と類似している（図 5）．実際， 母点のデータ構造は文献 16) から着想を得て設計した．各母
材料工学の分野では，金属の多結晶構造の表現手段としてボ点は 24 Bytes で表される．

．

母点の座標はオパールと空気の境界内で一様乱数を用いて本研究では，コロイド結晶粒をボロノイ領域に一対一対応

決定し，粒径は，正規乱数を用いて生成する（図 6 (b)）．

させる（図 6 (a)）．ここで，各領域では結晶粒の傾きと粒径結晶の傾きは固定角 α，β ，γ を用いて表現する（図 6 (c,が一定であると仮定する．3 章で述べたとおり，遊色効果のd)）．隣接するコロイド結晶粒に連続性をもたせるため，3

色彩はコロイド結晶粒の表面で発現することから，遊色効果

次元パーリンノイズ17)を用いて各角度を決定する．結晶の対のビジュアルシミュレーションにおいてはオパールをコロイ

称性から，各々の角は 0◦ から 90◦ までとすれば十分である．

ド結晶粒単位でモデリングすれば十分である．また，ボロノ

時空間の計算量を削減するため，角度を直接格納するのではイ図の定義に従えば，母点の位置情報からボロノイ図全体をなく，正弦，余弦の値を呼び出すルックアップテーブルの引復元することができるため，オパールの内部構造を母点のみ

数を short 型で格納する．さらに，パーリンノイズのスケーで記述することが可能である．そのため，ボクセルによる内ルによって結晶粒の傾きの乱雑さを制御する．

15)

ロノイ図が用いられている

部構造の表現と比較して大幅な空間計算量の削減が見込まれ
る．ボロノイ図によるオパールのモデリングは，計算資源の制約のもとで複雑な内部構造を詳細に記述するモデルとして適している．

生成した母点は整列 k-d 木に格納することで，高速な近傍探索を可能にする18)．

5.2 レイマーチングによる大域照明計算生成したモデルに対し，レイマーチングによって大域照
明計算を実行する．本手法では球面トレーシング（sphere5. 提 案 手 法

19)
tracing）を用いた．また，最大で 64 パスまで光線追跡を行った．

本章では，提案手法を詳説する．

177

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

n′i とレイの入射方向から入射角 θ を求め，回折する波長を決定する．竹岡13) によれば，< 111 > 面で回折する光の波
長 λ は次式によって計算できる：
r
λ=

8 d
3m

q

Σn2i ϕi − sin2 θ,(6)

ここで，d はシリカ球の粒径，m はブラッグの反射次数，オ(a) 各母点が生成する(b) 粒径パールを構成する各物質 i に対し，ni は屈折率，ϕi は体積

ボロノイ領域分率である．可視光の波長の範囲においては，m = 1 を考えれば十分である．また，オパールは SiO2 と水から構成されると仮定して，各屈折率は nSiO2 = 1.50, nH2 O = 1.35, 各
体積分率は ϕSiO2 = 0.74, ϕH2 O = 0.26 とする．現在追跡している波長が求めた波長 λ と等しければ反射処理を行い，異なっていればレイを透過させる．

(c) 結晶粒の傾き(d) 結晶格子の傾きのとり方

レイがオパールの境界内にあるとき，一定確率で散乱処理

図 6 提案手法におけるデータ構造
Fig. 6 Data structure for the proposed methodを行う．シリカ球内の不純物は可視光の波長 λ と比較し十分オパールと空気の境界面を楕円体の距離関数によって定義
し，衝突時には屈折及び反射処理を行う．レイの先端の座標を x とすると，楕円体の距離関数 sdfellipsoid (x) は，

k1 (k1 − 1.0),
k2
xx
, k2 = 2k1 =rr

散乱の散乱係数 σs,λ は
1
λ4

(7)

で与えられ，短波長のレイほど散乱しやすくなる．レイが進んだ距離 dsum を保持しておき，一様乱数 u を用いて

(3)と定義できる．ここで，r は楕円体における各軸方向の半径を決める 3 次元ベクトルである．

dsum > −1log (1 − u)
σs,λ

(8)

のときに散乱処理を行う．レイリー散乱における位相関数の近傍の母点 2 個の座標をそれぞれ p1 ，p2 とすると，ボロノイ境界の距離関数 sdfVoronoi (x, p1 , p2 ) は，以下のように定義できる：

重点的サンプリングは，文献 20) を参考にした．

5.3.3 吸収処理
レイがオパール内を進むとき，不純物の吸収係数による光の減衰を考える．ある波長 λ においてレイが吸収係数 σa,λ のオパール内を距離 d だけ進んだとき，進行後の分光放射輝度L′λ は，元の分光放射輝度 Lλ を用いて

(4)L′λ = Lλ exp(−σa,λ d)

5.3 スペクトラルレンダリング
コロイド結晶表面での回折現象を再現するため，レンダリ
ング手法としてスペクトラルレンダリングを採用した．本手法では 360–830 nm の範囲を，10 nm 間隔で一様乱数を用いてサンプリングすることにした．

(9)で計算する．
今日では，研究及び一般向けに様々な物質の吸収係数 σaがデータベース上に公開されている．しかし，サンプリング
間隔が統一されていないため，直接データを用いることがで

5.3.1 回折処理
ボロノイ境界に衝突した場合，回折処理を行う．まず，結晶の傾きから格子面の法線 n′i を決定する．本研究では，計算時間を短縮するために，代表的な格子面である < 111 > 面のみを対象とした．立方晶の < 111 > 面を図 7 に示す．具体的には，最近傍の母点から結晶の傾き α，β ，γ を参照し，< 111 > 面の各法線ベクトル ni を回転行列 Rx (α), Ry (β), Rz (γ) によって回転させて n′i を得る：
n′i = Rz (γ)Ry (β)Rx (α)ni .

小さいといえるので，レイリー散乱を考えればよい．レイリー

σs,λ ∝

sdf ellipsoid (x)=(p2 − p1 ) · (x − m)sdfVoronoi (x, p1 , p2 )=,|p2 − p1 |p1 + p2m=.
2

5.3.2 散乱処理

きない．そこで，与えらえれた吸収係数のデータは，3 次ス
プライン補間によってリサンプリングする．図 8 に Fe3+ のモル吸収係数の入力データを 3 次スプライン補間によってリ
サンプリングをした結果を示す．

6. 結

果

本章では，本手法の実行結果について報告する．なお，村上らの手法12) による実行結果と比較した際の品質評価については付録を参照してほしい．

(5)

178

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

図 7 格子面 <111> のとり方
Fig. 7 Lattice planes with <111> as parent(a) スケール小(a) 補間前(b) スケール大(b) 補間後図9

図 8 3 次スプライン補間を用いた吸収係数データの補間
Fig. 8 Interpolation of absorption coeﬃcient data using
cubic spline interpolation

パーリンノイズのスケールと表出する模様の変化

Fig. 9 Scale-variation of Perlin noise patterns

6.1 実行環境
Visual Studio 2019 上で，C++ と CUDA を用いて実装した．また実行環境として，CPU：Intel® Core™ i9-10090X,
RAM：128 GB, GPU：NVIDIA® GeForce® RTX 3070(a) 桃色の塗料を使用した．

(b) 青色の塗料(c) 赤色の塗料

図 10 塗料の吸収係数を変えた実行例

6.2 実行結果

Fig. 10 Results of the proposed method with diﬀerent
spertral absorption coeﬃcients of paints

6.2.1 発現する色の制御
シリカ球の粒径を変化させて実行した例を図 1 (a) に示す．
左から順に，粒径の平均を 200 nm，215 nm，300 nm に指定した．標準偏差はいずれも 5 nm とした．粒径を 200 nm

6.2.4 不純物によるオパールの地色の再現
吸収係数 σa を変化させて実行した例を図 1 (d) に示す．

Fe3+ のモル吸収係数を用い，不純物の濃度は左から順にに指定した場合には青色，215 nm に指定した場合には緑色，
0.05 mol/L，0.2 mol/L，0.4 mol/L とした．
280 nm に指定した場合には赤色が発現した．粒径を指定す
近年人工オパールの製品開発が盛んであるが，その魅力のることにより，発現する色の制御に成功した．

一つは，樹脂に塗料を混ぜることで，多彩な地色を表現可能

6.2.2 散乱現象の再現な点である．桃色，青色，赤色の塗料の吸収スペクトルを用い散乱係数 σs を変化させて実行した例を図 1 (b) に示す．左て人工オパールのシミュレーションを行った結果を，図 10 にを基準として，中央の散乱係数を 2 倍，右を 4 倍とした．散示す．不純物の吸収係数を考慮することにより，オパールの乱係数の増加に伴い，オパールの内部が白濁していく様子が地色を再現した．

確認できる．

6.2.5 計算時間

6.2.3 模様の連続性の制御

各シーンの実行時間を表 1 に示す．ここで，モデリングの実

3 次元パーリンノイズのスケールを変化させて実行した例 行時間は，母点の生成を開始してから整列 k-d 木の生成が終を図 1 (c) に示す．左を基準として，中央のスケールを 0.5 倍， 了するまでの時間を，レンダリングの実行時間は 512×512 の画素数に対して 2,048 samples / pixel の計算が終了するまで
右を 0.25 倍とした．
パーリンノイズのスケールによって模様の連続性が変化す を測定した．表 1 から，本手法においてはレンダリングの実る様子を，図 9 に示す．そこでは粒径の平均を 280 nm，標準偏差を 5 nm に固定した状態で，パーリンノイズのスケー

行時間が支配的であることがわかる．

6.2.6 空間計算量

ルのみを 20 倍に拡大した．パーリンノイズを用いたコロイ

本論文では，母点を 2,048 個使用した．一つの母点に必

ド結晶粒の傾きの決定によって，遊色効果の模様に連続性を要なメモリは 24 Bytes であることから，使用したメモリはもたせることに成功した．

48KBytes である．これに対して，本研究で用いた結晶粒の179

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

可能性がある．しかし，レンダリング時にこの境界面を母点

表 1 各シーンにおける実行時間
Table 1 Execution times for scenesの位置情報を用いて復元するためには複雑な計算が必要とな

図

モデリング

レンダリングる．よって，加法重み付きボロノイ図を本手法に導入するた

[min]
13.01
12.79
13.16
10.18
6.818
4.448
13.52
13.85
14.01
16.09
15.31
14.24
16.09
15.31
14.24

めには，事前計算した境界の情報をボクセルに格納するなど

1 (a) 左1 (a) 中央
1 (a) 右1 (b) 左1 (b) 中央
1 (b) 右1 (c) 左1 (c) 中央
1 (c) 右1 (d) 左1 (d) 中央
1 (d) 右10 (a)
10 (b)
10 (c)[sec]
0.21170.4361
0.34230.21310.16120.21330.15000.17510.20170.15450.17150.20260.3056
0.4361
0.3423のデータ構造の見直しが必要であると考えられる．

7.2 レンダリングにおける実行時間の短縮
本研究はスペクトラルレンダリングによってボリュームレ
ンダリングを行うため収束が遅く，レンダリングの実行時間が支配的である．これを短縮する方法として，波長方向及び時空間方向の重点サンプリングが挙げられる．

7.3 宝石研磨シミュレーションのための拡張
オパールの複雑な内部構造により，最適な研磨方法は個体によって異なることから，その研磨には専門性を有する．宝石の質感設計21) の観点からも，オパールを写実的にビジュア
ルシミュレーションすることには意義がある．オパールの研傾きと粒径の情報を文献 12) と同様に 180 × 40 × 220 個の磨のシミュレーションを実現させるために，楕円体以外の形

ボクセルを使用して表現すると仮定すると，1 個のボクセル状によるオパールの外形の定義を行うことや，オパールの原に格納するべき情報は，以下の 10 Bytes の構造体 point で表石から内部の結晶構造を推定し，3 次元ボロノイ分割を用いたされる：オパールのモデルに近似することが課題として挙げられる．

struct point {short alpha, beta, gamma; // 結晶粒の傾き
float radius;// 粒径} point;

謝辞

オパールの接写動画やオパールの組成に関する資料を提供していただいた，山梨宝石博物館 専務 奥山雄一郎氏，先行

よって ，ボ ク セ ル を 用 い た 場 合 に 必 要 な メ モ リ は

15.1MBytes と な る ．本 手 法 で は ，ボ ロ ノ イ 図 の 母 点 のみをデータとしてもつことで，ボクセルを用いた場合と比較研究との比較実験のために研究資料を探索していただいた，
大阪電気通信大学 河合利幸准教授，関西学院大学 井村誠孝
教授に深謝する．
本研究の一部は，科研費基盤研究 (A) 21H04916 の支援にして大幅に空間計算量を削減した．

より実施された．

7. 結論と今後の課題

参考文献

本論文では，三次元ボロノイ分割によるオパールの内部構
造のモデリングにより遊色効果のビジュアルシミュレーショ
ンを行う手法を提案した．遊色効果の表出を確認し，4 種類のパラメタを用いて高い制御可能性を実現した．これらにより，オパールのビジュアルシミュレーションにおける写実性を向上させることができた．また，本手法ではボロノイ図の特性に着目することで，既存の研究と比較して空間計算量を大幅に削減した．空間計算量の削減により，GPU 上のメモ
リにデータ構造を構築することができ，高速なメモリアクセスによる計算時間の削減が期待される．
本研究に関して，今後取り組むべき課題を以下に示す．

7.1 加法的重み付きボロノイ分割によるモデリング
オパールはコロイド粒子が沈殿することにより生成される．
核生成のタイミングが異なるため，これを加法的重み付きボロノイ図14) によって再現することで，より正確に内部構造を近似できると考えられる．加法的重み付きボロノイ図の境
界は二葉双曲面となるため，遊色効果の写実性を向上させる

1801) S. Guy, C. Soler: “Graphics Gems Revisited: Fast andPhysically-based Rendering of Gemstones”, ACM Trans. on
Graphics, Vol. 23, No. 3, pp. 231–238 (2004).
2) M. Radziszewski, K. Boryczko, W. Alda: “An Improved Technique for Full Spectral Rendering”, Journal of WSCG, Vol. 17,
No. 1, pp. 9–16 (2009).
3) S. Yokoi, K. Kurashige, J. Toriwaki: “Rendering Gems with
Sterism or Chatoyancy”, The Visual Computer, Vol. 2, No. 5,
pp. 307–312 (1986).
4) D. C. Tannenbaum, P. Tannenbaum, M. J. Wozny:“Polarization and Birefringency Considerations in Rendering”,
Proc. of the 21st Annual Conference on Computer Graphics
and Interactive Techniques, pp. 221–222 (1994).
5) A. Weidlich, A. Wilkie: “Realistic Rendering of Birefringency
in Uniaxial Crystals”, ACM Trans. on Graphics, Vol. 27,
No. 1, Article No. 6, pp. 1–12 (2008).
6) Y. Yuan, T. L. Kunii, N. Inamoto, L. Sun: “GemstoneFire:
Adaptive Dispersive Ray Tracing of Polyhedrons”, The VisualComputer, Vol. 4, No. 5, pp. 259–270 (1988).
7) A. Weidlich, A. Wilkie: “Modeling Aventurescent Gems with
Procedural Textures”, Proc. of the 24th Spring Conference on
Computer Graphics (SCCG ’08), pp. 51–58 (2008).

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）
8) J. Stam: “Diﬀraction Shaders”, Proc. of the 26th Annual
Conference on Computer Graphics and Interactive Techniques,pp. 101–110 (1999).
9) T. Cuypers, T. Haber, P. Bekaert, S. B. Oh, R. Raskar:“Reﬂectance Model for Diﬀraction”, ACM Trans. on Graphics,
Vol. 31, No. 5, Article No. 122, pp. 1–11 (2012).
10) A. Toisoul, A. Ghosh: “Practical Acquisition and Renderingof Diﬀraction Eﬀects in Surface Reﬂectance”, ACM Trans. on
Graphics, Vol. 36, No. 4, Article No. 64c (2017).
11) M. Imura, T. Abe, I. Kanaya, Y. Yasumuro, Y. Manabe,
K. Chihara: “Rendering of ’Play of Color’ Using Stratiﬁed
Model Based on Amorphous Structure of Opal”, Proc. of theSeventh International Conference on Digital Image Computing:Techniques and Applications, pp. 349–358 (2003).

(a) 村上らの手法
図 A1(b) 提案手法

村上らの手法と提案手法による実行結果の比較

Fig. A1 Comparison of simulation results between themethod of Murakami and Kawai and the proposed method

12) 村上 太一，河合 利幸: “フォトンマッピング法によるオパールの映像化−視線追跡時の標本点間隔−”, NICOGRAPH 2020 ポスター
セッション, pp. 126–127 (2020).
13) 竹岡 敬和: “コロイド粒子集合体を利用した刺激応答性構造発色性材料の開発”, 光学, Vol. 43, No. 11, pp. 516–523 (2014).
14) F. Aurenhammer: “Voronoi Diagrams―A Survey of a Fundamental Geometric Data Structure”, ACM Computing Surveys,
Vol. 23, No. 3, pp. 345–405 (1991).

(a) 視点を遠ざけ(b) 視点を近づけ(c) 横からオパール

た例

た例

を望んだ例

15) A. Pimpinelli, L. Tumbek, A. Winkler: “Scaling and Exponent
Equalities in Island Nucleation: Novel Results and Application
to Organic Films”, The Journal of Physical Chemistry Letters,Vol. 5, No. 6, pp. 995–998 (2014).

Fig. A2 Robustness of the proposed method with respect to change in viewpoint

16) H. W. Jensen: Realistic Image Synthesis Using Photon Mapping, A. K. Peters, Ltd. (2001).

A.3 評価17) K. Perlin: “Improving Noise”, Proc. of the 29th Annual Conference on Computer Graphics and Interactive Techniques, pp.
681–682 (2002).
18) J. L. Bentley: “Multidimensional Binary Search Trees Used for
Associative Searching”, Communications of the ACM, Vol. 18,
No. 9, pp. 509–517 (1975).

図 A2

提案手法における視点位置の変更に対する頑健性

手描きの画像によって回折領域を定義した村上らの手法による結果は，本手法の結果と比較して複雑な模様が表出している．この模様の複雑さは，手書き画像を指定するユーザのスキルに左右されると考えられる．
本手法は本実験において，村上らの手法と比較して青みが

19) J. C. Hart, D. J. Sandin, L. H. Kauﬀman: “Ray Tracing Deterministic 3-D Fractals”, Proc. of the 16th Annual Conference on
Computer Graphics and Interactive Techniques, Vol. 23, No. 3,
pp. 289–296 (1989).

かった地色を出力する．これは，本手法がレイリー散乱のみ

20) J. R. Frisvad: “Importance Sampling the Rayleigh Phase Function”, Journal of the Optical Society of America A, Vol. 28,
No. 12, pp. 2436–2441 (2011).

村上らの手法では，実験的に適切な標本点間隔を選択しな
いと，回折領域が不自然に明瞭に，あるいは不明瞭に表示さ21) 藤代 一成（編著）, CAD/CAM, 丸善 (1990).

れることが報告されている12) ．また，標本点間隔を変化さを考慮していることから，光源と同じ位置に視点を置いた場
合に青色が強く散乱されることが原因と考えられる．

せると実行時間が指数関数的に変化することが報告されてい付録る12) ．

村上らの手法12) と本手法の品質を可能な限り同条件で評価

村上らの手法と比較して，提案手法は模様の制御可能性に制限があるが，手書き画像の質によっては村上らの手法の方した．

が実物に近い複雑な模様をつくり出すことができると評価でA.1 条件
文献 12) の記述を参考に，村上らの手法の画像生成環境を再現した．光源は視点とオパールを結ぶ直線上に配置した．
出力解像度は 320 × 240 とし，1 ピクセルあたり 8,100 サンプ
ルを，パスの深さを最大 64 とするモンテカルロ・レイトレー
シングによって得た．レイリー散乱の散乱係数は 1.2 mm−1と試算して用いた．村上らの手法12) では回折領域を 400 個設定しているが，これに対応して本手法では母点を 400 個用
いることで対応させた．

きる．また，村上らの手法はミー散乱も考慮しているため，白色の散乱光を表現することができ，本手法と比較して地色の表現が優れている．
一方で，図 A2 に示すように，提案手法は視点の移動に対して頑健であり，実験的なパラメタの調整を行うことなく安定して画像を出力することができると位置づけられる．遊色効果の重要な特徴の一つとして，オパールを動かした際に色が揺らめくように変化する現象が挙げられる．提案手法は，
特に動画像の作成において優位性を主張できる．

A.2 結果(2022 年 7 月 10 日 受付)(2022 年 8 月 16 日 再受付)

村上らの手法と本手法による実行結果を図 A1 に示す．

181

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

横 田 壮 真2022 年 慶應義塾大学理工学部情報工学科卒業．
現在，慶應義塾大学大学院理工学研究科開放環
境科学専攻修士課程に所属．オパールのビジュア
ルシミュレーションに関する研究に従事．情報処
理学会学生会員．

杉 田 俊 平2021 年 慶應義塾大学理工学部電子工学科卒業．
現在，慶應義塾大学大学院理工学研究科開放環
境科学専攻修士課程に所属．多光源大域照明レンダリングに関する研究に従事．

藤 代 一 成（名誉会員）
1985 年 筑波大学大学院博士課程工学研究科電子・情報工学専攻修士号取得退学．1988 年 理学博士
（東京大学）．東京大学助手，筑波大学助手・講師，
お茶の水女子大学助教授・教授，東北大学教授を経て，2009 年より慶應義塾大学理工学部情報工学科
教授，現在に至る．ビジュアルコンピューティン
グ，特にボリュームグラフィックスや可視化ライフ
サイクル支援，知的環境メディアに関する研究に従事．本会会長，可視化情報学会会長，芸術科学会副会長等を歴任．日本工学会フェロー，情報処理学会フェロー，IEEE Visualization Academy
会員，ACM Senior member．現在，日本学術会議連携会員，情報処理学会 CGVI 研究会主査．

182

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）-- 年次大会 2022 Journal Track 論文特集 --左心室の膨張と収縮を考慮した心臓内圧力変化シミュレーション
髙 山 康 汰† 夏 目 拓 也† 張 英 夏† 向 井 信 彦†（正会員）†東京都市大学大学院 総合理工学研究科

Pressure Change Simulation in the Heart
Considering Left Ventricular Expansion and Contraction
Kohta TAKAYAMA†, Takuya NATSUME†, Youngha CHANG†, Nobuhiko MUKAI†(Member)†Graduate School of Integrative Science and Engineering, Tokyo City University〈あらまし〉 心疾患の一つである大動脈弁膜症は, 弁の機能不全によって, 息切れ, 狭心痛, 心不全などの症状が起こる. 大動脈弁膜症の治療には主に外科手術が適用され, 中でも大動脈弁形成術は術後に血栓形成の可能性が低
く, 薬の服用も必要としない利点がある. しかしながら, 大動脈弁形成術は医師による高度な医療技術が必要となるため, 術前計画や術前シミュレーションが必要である. 本稿では, X 線 CT データを基に作成した大動脈と左心室のモデルを用いた, 粒子法によるシミュレーションについて述べる. シミュレーションでは, 左心室から大動脈への血流を可視化し, 大動脈と左心室の圧力変化を実データと比較した. 左心室が収縮して大動脈弁が開き, 左心室から大動脈に血液が流れる. 左心室から大動脈へ血液が駆出すると大動脈圧が上昇する. その後, 左心室が膨張す
ると左心室圧が大動脈圧より低下し, 大動脈弁が閉じる. このように, 左心室の収縮や膨張と連動した弁の開閉動作を考慮したシミュレーションを行った結果, 大動脈と左心室の圧力変化が現実の値に近いことを確認した.
キーワード：コンピュータグラフィックス, 物理シミュレーション, 粒子法, 医療応用, 大動脈, 血圧<Summary> Aortic valve disease, one of the cardiac diseases, causes symptoms such as short breath, anginal pain, and heart
failure due to valve malfunction. The aortic valve disease needs a surgery, called “aortic valvuloplasty”, which rarely causes the
postoperative thrombogenesis and requires no medication. The surgery, however, is very difficult and requires preoperativeplanning and simulations. In this paper, we propose a particle based simulation using a model generated from X-ray CT data. In
the simulation, blood flow from the left ventricle to the aorta is visualized, and the pressure changes in the aorta and the left
ventricle are compared with those in the real data. After the left ventricle contracts, the aortic valve opens, the blood flows fromthe left ventricle to the aorta, and the left ventricular pressure increases. As the blood is ejected from the left ventricle to theaorta, the aortic pressure rises. Then, as the left ventricle relaxes, the left ventricular pressure decreases below the aorticpressure, and the aortic valve closes. As the result of the simulation considering the interplay between the left ventricle’s
contraction and relaxation, and the valve’s opening and closing, we have confirmed that the pressure changes in the aorta andthe left ventricle have become very similar to the real data.
Keywords: computer graphics, physical based simulation, particle method, medical application, aorta, blood pressure

1.

くなる. 大動脈弁膜症が進行すると, 息切れ, 狭心痛, 心不はじめに全などが起こり, 日常生活に支障が生じる. 大動脈弁膜症

人間の心臓は, 全身に血液を送り出すポンプの役割を果の治療には, 主に大動脈弁置換術と大動脈弁形成術というたしており, 一日におよそ 10 万回の拍動を繰り返している.

2 種類の外科手術がある. 大動脈弁置換術は, 生体弁を人心臓には, 血液の流れを制御する仕組みとして弁が存在し工弁または動物の弁に置換する術式であり, 大動脈弁形成ており, 特に, 動脈の中で最も太い大動脈と左心室の間に術は, 患者本人の自己組織を用いて弁を形成する術式であ存在する大動脈弁は, 血液の逆流を防ぐ重要な機能を果たる 1),2),3). 大動脈弁置換術は, 術後に血栓の発生を防ぐワーしている. この大動脈弁に機能障害が起こると, 大動脈弁

ファリンを継続して服用する必要がある一方, 大動脈弁形膜症を発症し, 全身に充分な血液を送り出すことができな

成術は, 術後にワーファリンを服用する必要がないため,

183

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

患者の負担を減らすことができる. しかしながら, 大動脈弁形成術は, 患者本人の弁や自己組織を用いて回復手術を行うため, 弁の形状や傷み, 心臓の拍動による血流の影響など, 術前に充分な検査を行って, 弁形成術の適用を検討する必要がある. このため, 大動脈弁に関する数多くのシ
ミュレーション研究が行われている. 例えば, 弁や大動脈を手動でモデリングして血流の解析を行う研究 4)～7)や, 深層学習を活用して弁のモデリング及び解析を行う研究 8)などがある.

図 1 心臓の垂直断面画像

シミュレーションの解析手法には, 有限要素法 9), ALE

Fig. 1 Vertical image of a heart(Arbitrary Lagrangian-Eulerian) 法 10), 及び粒子法 11)などがある. しかしながら, シミュレーションで用いられている
大動脈モデルの多くは, 人工的に構築されたモデルである.
MRI (Magnetic Resonance Imaging) の生体データに基づいて作成された大動脈のモデルを用いた研究 12) もあるが,大動脈と大動脈弁のみのモデルであり, 左心室のモデルは含まれていない. 一方, MRI データから左心室のモデルを構築している研究 13)もあるが, この研究で大動脈及び大動
脈弁のモデルは MRI データを基に作成したものではない.

(a) 原画像(b) 対象領域の抽出

また, 左心室及び大動脈を MRI データからモデル化し, シ(a) Original image(b) Extraction of the target area(c) 2 値画像(d) 画素補完した 2 値画像(c) Binary image(d) Pixel complemented

ミュレーションを行っている研究 14),15)もあるが, 弁は機械弁を対象として設計されており, 大動脈弁置換術を目的としたものである.
一方, 大動脈弁形成術の術前シミュレーションを目的として, X 線 CT データを基に作成した大動脈, 大動脈弁, 及び左心室のモデルを用いて, 左心室から大動脈への血流と圧力変化の粒子法 16)によるシミュレーションを行っている研究 11)もある. しかしながら, この研究では, 左心室から大動脈への血液駆出機構や, 駆出期における左心室の収縮,及び弛緩などは考慮していなかった. 本研究では, 大動脈

binary image

弁形成術を対象とし, 本研究で得られた圧力変化が実デー

図 2 心臓の X 線 CT 画像の処理タと一致した後に, 弁の形状を変更してシミュレーション

Fig. 2 Processing of X-ray CT images of a heart

することにより手術の意思決定に用いることができる. 本
研究はそのための基礎的な研究であり, 精度としては患者

トポロジーの変化に頑強な粒子法を用いた手法を採用する.

の個人差もあるため実測データに近い圧力変化が得られれ粒子法では, シミュレーションで使用するモデルを粒子でば手術支援の一助となると考えている. そこで本研究にお構成する必要があるため, 医療データに基づいてシミュレ

いて, X 線 CT データを基に作成したモデルを用い, 左心室ーション用モデルを作成する.

から大動脈への血液駆出機構, 左心室の収縮と弛緩, 及びモデル作成に用いる心臓の X 線 CT データは 114 枚のス

僧帽弁からの血流を止めた後に左心室の収縮を行い, 大動

ライス画像で構成され, 各画像はビットマップ形式で保存

脈弁が開口するような連動を考慮したシミュレーションをされており, 解像度は 512×512 画素, 1 ボクセルの水平及行ったので, 結果について報告する.

び垂直方向のサイズは 0.25 [mm], 及びスライスの厚みは 12.

[mm]である. また, CT 撮影時の心位相は, 医療機関より提シミュレーションモデル

供頂いたデータより拡張中期と判断し, 本研究で用いている. なお, 図 1 及び図 2 の画像は, テラリコン社製

本シミュレーションでは, 血液を流体, 大動脈を剛体,
及び左心室と大動脈弁を弾性体として扱う. 大動脈弁や左Aquarius を使用して作成したものである. 図 1 は心臓の X

心室のような弾性体をシミュレーションする場合, 有限要線 CT データを基に作成された心臓の垂直断面画像の一部

素法が広く用いられているが, 大動脈弁の開閉により血流であり, 大動脈, 大動脈壁, 大動脈弁, バルサルバ洞, 及びが分断されてトポロジーが変化する. そこで本研究では,

左心室の位置関係を示している.

184

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

粒子モデルを作成するためには, X 線 CT データから大動
脈, 大動脈弁, 及び左心室を含む対象領域を抽出する必要がある. しかしながら, 画像データは 512×512 の画像が114 枚あるため, メモリ容量は 45 GB に達し, 本研究で使用している自作 PC の GPU メモリ 4 GB に収まらない.
そこで, 心臓のモデル構築には, 114 枚の X 線 CT 画像から大動脈, 大動脈弁, 及び左心室が含まれる 90 枚のスライス画像を抽出して用いる. なお, 左心室乳頭筋と僧帽弁に関して, 左心室乳頭筋を含めた僧帽弁の制御は複雑になるため, 本研究では左心室乳頭筋は除外し, 僧帽弁口のみを(b) 3 次元粒子モデルの別の断面図(a) 大動脈と左心室の粒子モデル

シミュレーションの対象とする. 図 2 (a)はモデルの作成(a) Particle model of the aorta and (b) Another sectional view of thethe left ventricle
particle modelに用いる 1 枚のスライス画像であり, 図 2 (b)は, 図 2 (a)から大動脈, 大動脈弁, 及び左心室を手動で抽出した画像である. 図 2 (c)は, 図 2 (b)の 2 値画像である. 図 2 (a)が既に擬似的な色付けされた画像であるため, 図 2 (c)の 2 値化の際にはグレイスケール変換処理を施している. 2 値化の閾値は, 判別分析法を用いて自動的に決定するが, 2 値画
像の一部で画素が欠損するため, 図 2 (b)を参照して欠損(c) 大動脈弁の粒子モデル(c) Particle model of the aortic valve

画素を手動で補完する. 図 2 (d)は, 欠損画素を補完した 2
値画像である. このように, 90 枚のスライス画像から 2 値

図 3 CT 画像から作成した粒子モデル

画像を作成する.

Fig. 3 Particle model generated from CT images

次に, 2 値画像内の各白画素を 1 粒子として, 90 枚の 2 値
画像を垂直方向に積み重ねることで粒子モデルを作成する.

ルバ洞の形状から著者が大動脈弁モデルを手動で作成してただし, CT画像のスライス間隔は, 2 値画像の画素間距離のいる. 図 3 (c) は大動脈弁の粒子モデルであり, 大動脈弁

4 倍であるため, 2 値画像を 512×512 画素から 128×128 画の 3 葉弁を明確に表示するために RGB で色分けしている．

素に縮小することで画素間距離を 4 倍にし, スライス間隔

3.

と画素間距離を等しくする. 画像の縮小において, 単純なシミュレーション手法

間引き縮小では画素欠損することがあるため, OpenCV の本シミュレーションでは, 大動脈弁の開閉に伴って血液バイキュービック機能を用いて補完を行う. さらに, 粒子のトポロジーが頻繁に変化するため, 粒子法を用いる. 粒数を削減するために, 各辺を全て1/2 に縮小し, 最終的には,子法には主に, SPH (Smoothed Particle Hydrodynamics) 法と64×64 画素の 2 値画像 45 枚から粒子モデルを作成する. た

MPS (Moving Particle Semi-implicit) 法の 2 種類がある. 一

だし, 単純な画像の縮小では, モデルの破損や穴が生じる

般に, SPH 法は圧縮性流体, MPS 法は非圧縮性流体の解析可能性がある. また, 粒子法では, 粒子が壁を抜けて飛びに用いられ, 血液は一般に非圧縮性流体として扱われるた出すことを防ぐために, モデルの外側にも粒子の層を設置

め, 本シミュレーションでは MPS 法 16)を用いる. また, 連する必要がある. そこで, 3 次元的に作成した粒子モデルの続体の支配方程式は, 運動量の保存を表すコーシーの運動

外側にはダミーボクセル 2 層分を追加する. なお, スライ

方程式と質量の保存を表す連続の式であり, それぞれ, 式

ス枚数の削減と画像の縮小を行い, 対象臓器 (大動脈、大(1)及び(2)で表される.

=

動脈弁、及び左心室) を構成するのに必要な粒子数と各粒子に格納すべき物理量を計算した結果, メモリ容量は 24+

MB となり, GPU メモリに格納することができる.
作成した粒子モデルを図 3 に示す. 図 3 (a) は 3 次元モデルの断面図で,右下が左心室, 左上が大動脈である. 中央

ただし,の赤色の粒子は大動脈弁で, 左心室の内壁は茶色で, 外壁及びは青紫色で示している. また, 左心室内にある穴は僧帽弁

及び(4)で表される.

口であり, 大動脈と僧帽弁口は灰色で示している. 図 3 (b)は 3 次元モデルの別の断面図で, 下側が左心室, 上側が大動脈であり, 左心室の右側に僧帽弁口がある. ただし, CT
ただし,

画像上では, 大動脈弁は明瞭に確認できないため, バルサ

185

は密度,

∙

∙

は速度,

+

,

(1)

=0,

(2)

は時刻,

は応力テンソル,は外力である. また, 弾性体の構成方程式は, 式(3)
=

=

1
2

+

は弾性体の応力,+2,,はひずみテンソル,

(3)
(4)

は単

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

位テンソル,

は変位であり,れるラメ定数である.

=

1+
=

最初に, 心臓モデルの構築と粒子物理量などの初期化を行と は式(5)及び(6)で表さ
1

2 1+

う. 次に, 左心室及び大動脈弁を構成する弾性体粒子に対,2,して, 式(7)を解くことで粒子の速度と位置を求める. また,(5)

血液を構成する流体粒子に対して式(10)の粘性項と外力項
から粒子の仮速度を求め, 仮位置を計算した後, 圧力のポ

(6)アソン方程式を解くことで圧力を求める. さらに, 圧力項

はヤング率である. 式(3)及びと粒子間の斥力を計算し, 圧力勾配を計算することで, 流(4)をコーシーの運動方程式である式(1)に代入することで,体粒子の速度と位置を修正する. 最後に, 移動後の粒子の弾性体の挙動を表すコーシー・ナビエの方程式が式(7)のと位置や圧力などの情報をシミュレーション結果として出力おり得られる.

する. その後, シミュレーションを続ける場合は, シミュ

ただし,はポアソン比,

=

+

∙

+

+

レーション時刻を進め, 再度, 処理を繰り返す. なお, 通常(7)のシミュレーションでは弾性体に対して有限要素法, 流体に対して粒子法を適用するが, 本研究では弾性体と流体の一方, 流体の構成方程式は, 式(8)及び(9)で与えられる.
=

1
#=
2

! + 2"# ,
+

4.

(9)

心臓の拍動

は単位テンソル, "は速度であ左心室から大動脈への血流や, 左心室と大動脈内におけるる. 式(8)及び(9)をコーシーの運動方程式である式(1)に代圧力変化の様子を調べる. 心臓の拍動における左心室と大入することで, 流体の挙動を表すナビエ・ストークスの方

動脈の圧力変化を図 5 に示す 17)～20). 心房収縮期では大動

程式が次式(10)として得られる.

脈の圧力が左心室よりも高いため, 大動脈弁は閉じている.

ただし,は流体の応力, ! は圧力,,両方に対して粒子法を適用する.

(8)は粘性係数, # はひずみ速度テンソル, 及び

=

!+"

+

本シミュレーションでは粒子の挙動を解析することで,一方, 左心房から僧帽弁を介して左心室に血液が流入し,(10)

左心室には血液が充満している. 等容性収縮期になると僧本研究のシミュレーションアルゴリズムを図 4 に示す.

帽弁が閉じて左心室が収縮を始め, 左心室の圧力は急速に上昇して, 大動脈内の圧力と同じ圧力値になる. 急速駆出期における左心室の圧力は, 大動脈の圧力よりわずかに高くなって大動脈弁が開き, 左心室から大動脈へと血液が流れる. 血液が左心室から大動脈へと流れる間, 左心室の圧力は大動脈の圧力よりもわずかに高いが, 次第に左心室の圧力は大動脈の圧力とほぼ同じになり, 減速駆出期には,左心室から大動脈に流れる量が減少して, 左心室の圧力は徐々に低下する. 左心室から大動脈への血液の駆出が終わると大動脈の圧力が左心室よりも高くなり, 大動脈弁が閉図 4 シミュレーションアルゴリズム
図 5 心臓の拍動における圧力変化

Fig. 4 Simulation algorithm

Fig. 5 Pressure change in one heart pulsation

186

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

じる. その後, 等容性弛緩期に左心室は拡張して, 左心室の等容性弛緩期は法線ベクトルと逆向きに 10 [kN]の一定の圧力は急速に低下する. 大動脈弁が正常に閉口すると大の力を加えることで左心室の膨張を実現する. なお, 本研

動脈から左心室への血液の逆流はなく, 大動脈と左心室の究において 1 心拍の周期は 1,200 [ms]を想定している.

圧力差は大きくなる. さらに, 急速充満期において僧帽弁5.2が開き, 左心房から左心室へと血液は急速に流れ込み, 減

左心室が収縮して左心室の圧力が大動脈の圧力を超える

速充満期に左心室への血液流入速度は低下するが, 左心室と大動脈弁が開き, 左心室から大動脈に血液が流れる. しは再び血液で満たされる状態となる.

5.1

かしながら, 大動脈の粒子モデルは末端が剛体壁で閉じらシミュレーション

5.

れているため, 大動脈内の血液は外側へと流れない. 大動

左心室の収縮と膨張

脈は全身の血管へと通じているため, 全身の血管をモデル化する必要がある. しかしながら, 全身の血管のモデル化

本稿では, 左心室が収縮して大動脈へと血液が流れ, そには大量の粒子を必要とするため, 本研究では大動脈の境の後, 左心室が膨張するシミュレーションを行う. 左心室界モデルに工夫を施すことにする. つまり, 大動脈モデルの収縮を実現するために, 図 3 の青紫色で示す左心室の外の末端部分に境界部を設置し, 境界部を越えた血液を削除

壁に力を加える. ここで, 各粒子に対して力を加える向き

することで, 血液が大動脈内から境界方向へと流れる仕組を求めるために, 左心室の外壁を構成する粒子の法線ベク

トルを計算する. 図 6 の中央にある粒子 $ が, 法線ベクトみを導入する. 図 7 は, 大動脈モデルの末端部分の拡大図

ルの計算対象となる粒子であり, 粒子 $ の周辺に存在する
&'
,
%

('
,
%

&)
,
%

()
,
%

であり, 青色の血液が右の大動脈内から左の境界方向へと(*は, 粒子 $ 周辺におけ
%

&*
, 及び
%

流れる. 赤枠で囲む部分の血液に対して, 赤矢印の向きに速度を与えることで血液を境界方向に流し, また, 図 5 のる + , , , 及び - 各方向の粒子数密度である. 粒子 $ の法線

大動脈内圧力を参考に, 黒枠で囲む大動脈壁に 9.2 [kPa]の圧力を設定することで, 大動脈内の圧が一定になるようにベクトルは, 式(11)及び(12)で計算できる.
/% =

&'
%

212
+

('
%

&*
%

.' +

212

.% =

(*
%

大動脈の境界モデル

&)
%

212

.* ,

()
%

.)

/%
,
|/% |

する. 血液に速度を与える期間は, 大動脈弁が開いて, 左心室から大動脈に血液が流れる急速駆出期及び減速駆出期とする. 血液に速度を与える期間と速度を図 8 に示す. 大(11)動脈弁の開口時とその後で血液速度を変更している. 大動
脈弁開口時の 2 では, 血液の流れを速くするために 0.5[m/s]として, 徐々に 0.2 [m/s]まで線形に速度を低下し, 弁
開口後は, 青枠で囲む 3 から

(12)

ただし, .' , .) , 及び .* は, 各軸方向の単位ベクトル, 12まで 0.2 [m/s]の一定速度

を血液に与える. つまり,図 7 の赤枠で囲む血液粒子に与える速度は式(13)となる.

は初期粒子間距離である. 図 5 の等容性収縮期及び急速駆出期において, 左心室の外壁粒子に対して法線ベクトルの4

向きに一定の力を加えることで左心室の収縮を行う.シミュレーション実験を行った結果, 図 5 の左心室及び大動脈=5

ここで, 4の圧力値に近い力の大きさは, 等容性収縮期で 150 [kN],
急速駆出期で 5 [kN]とし, 一定値として扱う. 一方, 図 5

弁開口時刻,

0.5

0.2
0

0.3 9

3

2

2

:

$;

2 <

< 3

$; 3 = <> ?@ A$B@

は血液に与える速度,は時刻,

3 は血液速度一定化時刻,

,

(13)

2 は大動脈は大動脈弁閉口

時刻である. なお, 大動脈弁開口時は左心室から大動脈へ

図 7 大動脈の境界モデル

図 6 粒子の法線ベクトル計算
Fig. 6 Calculation of the normal vector of a particle

Fig. 7 Boundary model of the aorta

187

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

i5-8400 2.80GHz, RAM は 128GB, GPU は NVIDIA GeForce
GTX970 (Memory 4GB), 及び OS は Windows10 Education
64bit を搭載した自作 PC である. 1 [step]のシミュレーショ
ン時間は実時間で 0.1 [ms]に相当し, 粒子直径は 2 [mm]である. 結果として使用したメモリ容量は, 主メモリで約14GB, GPU メモリで約 2GB, 1,500 [ms]のシミュレーションを行うのに約 10 時間を要した. また, シミュレーション画
像は, 可視化ソフトウェアである ParaView を使用した. 本
手法を用いたシミュレーションの結果を図 9 に示す. 図 9は, 左心室と大動脈の圧力を可視化した図であり, 心房収縮期の開始時点をシミュレーションの開始時刻に設定し,拍動の 1 周期は 1,200 [ms]を想定した. ただし, 結果としてシミュレーション時間が少し長くなり, 1 心拍の周期は

図 8 血液速度の変化

1,500 [ms]となった. なお,シミュレーションでは設定周期

Fig. 8 Blood velocity changeと異なる値となった原因は, 主に, シミュレーション誤差と血液が急激に流れるが, 血液は抹消血管で反射して徐々の影響と考えられ， 特に, スライス枚数の削減と画像の縮に血流速度が低下し, その後は一定速度で大動脈内を流れ小を行い, シミュレーションモデルのデータを削減した結ることを考慮して, 様々なシミュレーションを行った結果,

果, 粒子径が大きくなり, 誤差が拡大したと考えられる.

本シミュレーションでは,

図 9(a)は, シミュレーション開始 70 [ms]後の状態を示して2 を 388 [ms],3 を 410 [ms],おり, 僧帽弁口から左心室に血液が流入する状態である.

を 880 [ms]とし血液粒子に与える速度を変更している.

5.3

大動脈弁は閉口しているため, 大動脈内の圧力は一定に維

左心室と大動脈弁

持されている. 図 9(b)はシミュレーション開始 385 [ms]後

本研究では, 左心室と大動脈弁を弾性体として扱う. 例の状態であり, 僧帽弁口から左心室への血液流入が終了し

えば, 生体組織のヤング率は, 腎臓では 5~10 [kPa], 心臓でて, 左心室が等容性収縮している状態である. 左心室が収は 10~15 [kPa], 腸では 20~40 [kPa], 軟骨では 100~150 [kPa]

縮することで, 左心室内の圧力が徐々に上昇する. このとである 21). ここで, 左心室のヤング率を心臓と同じ10 [kPa]

き僧帽弁と大動脈弁は閉口しており, 左心室に存在する血とすると, 大動脈内の圧力と非常に近いため血液が逆流す

液の容積は変わらない. 図 9(c) はシミュレーション開始

る可能性があり, 左心室のヤング率を 1 桁大きい 100 [kPa]

540 [ms]後の状態であり, 大動脈弁が開いて左心室から大とする.

動脈に血液が駆出している状態である. 左心室の圧力が大11)では大動脈弁のヤング率を左心室の一方, 従来研究

動脈の圧力よりも高くなり, 急速に大動脈へ血液が駆出し

ヤング率の半分と考えて 50 [kPa]としていたが, 弁が硬くている. 図 9(d)はシミュレーション開始 800 [ms]後の状態

左心室から大動脈へ血液は充分に流れなかったため, 腸のであり, 左心室から大動脈に血液がある程度流れて駆出量

ヤング率 20~40 [kPa]の中間値である 30 [kPa]とする.

が減少し, 左心室の圧力が徐々に低下している状態である.

図 5 より, 心房収縮期及び等容性収縮期で大動脈弁は閉図 9(e)はシミュレーション開始 935 [ms]後の状態であり,じており, 大動脈から左心室への血液の逆流を防いでいる.

血液の駆出が終了して左心室の弛緩が始まっている. 左心大動脈弁開口時には, 左心室の圧力が大動脈の圧力よりも室が膨張することで左心室内の圧力は徐々に低下し, 大動

高くなることで弁が開き, 左心室から大動脈へと血液は駆脈の圧力が左心室の圧力よりも高くなることで大動脈弁は出される. つまり, 大動脈弁の開口前は弁の機能によって閉口する. 図 9(f)はシミュレーション開始 1,100 [ms]後の状血液の逆流を防ぎ, 大動脈弁開口時に左心室から大動脈に態であり, 左心室の等容性弛緩が終わり, 大動脈と左心室血液が流れる. このことをシミュレーションで実現するたの圧力差が大きくなった状態である. このとき大動脈弁はめに, 心房収縮期及び等容性収縮期は, 大動脈弁の属性を閉口しており, 大動脈から左心室への血液の逆流を防いで剛体として血液の逆流を防ぎ, 大動脈内の圧力を一定に維いる. また, 図 9(c) ~ (f)の僧帽弁付近に圧力のホットスポ

持できるようにする. そして, 大動脈弁開口時には, 弁のットが生じている. これは, 僧帽弁口は剛体で作成してお属性を剛体から弾性体に変更することで瞬時に弁が開き,り, 弾性体ではないため圧力が集中する箇所が生じて部分

左心室から大動脈に血液が流れるようにする.

的に圧力が高くなっていると考えられる.

6.

一方, 図 10 は従来研究 11)と本研究における左心室と大シミュレーション結果

動脈の圧力変化を, 図 5 に重畳表示した図である. ただし,

本シミュレーションの実行環境は, CPU は Intel Core

従来研究の圧力変化である図 10(a)では, 減速駆出期以降

188

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）(a) 僧帽弁口からの血液流入 (70 [ms])(a) Blood inflow through the orifice of the mitral valve (70 [ms])(b) 左心室の等容性収縮 (385 [ms])(b) Isovolumetric contraction of the left ventricle (385 [ms])(c) 左心室から大動脈への血液駆出 (540 [ms])(c) Rapid blood ejection from the left ventricle to the aorta (540 [ms])(d) 左心室の圧力低下開始 (800 [ms])(d) Beginning of the pressure drop in the left ventricle (800 [ms])(e) 左心室の等容性弛緩 (935 [ms])(f) 左心室の等容性弛緩終了 (1,100 [ms])(e) Isovolumetric relaxation of the left ventricle (935 [ms])(f) End of isovolumetric relaxation of the left ventricle (1,100 [ms])

図 9 血流と圧力変化の可視化
Fig. 9 Visualization of blood flow and pressure change(a) 従来研究の圧力変化(b) 本研究の圧力変化(a) Pressure change in the previous study(b) Pressure change in this study
図 10 左心室と大動脈の圧力変化

Fig. 10 Pressure change in the left ventricle and the aorta

189

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）のシミュレーションができていないため, 減速駆出期以降

室から大動脈に流れた血液が血管の末端で反射され, 大動のプロットはない. 図 10(a)と(b)を比較すると, 図 10(b)に脈へと戻ることで大動脈弁が閉口する機構を考える必要が示す本研究の圧力変化が文献値とよく対応している. 減速

ある.

駆出期における左心室と大動脈の圧力を見ると, 図 10(a)のまた, 本研究では図 11 に示すとおり, 左心室及び大動従来研究では圧力が低下していないが, 図 10(b)の本研究

脈弁のヤング率を変更した複数のシミュレーションを行っ

では徐々に圧力が低下している. これは本研究で新たに大ている. 図 11(a)及び(b)では, 急速駆出期に左心室と大動脈動脈の境界モデルを考え, 血液が大動脈内を流れる機構をの圧力が文献値よりも大きく上昇し, その後, シミュレー

取り入れたためである. また, 新たに左心室の等容性弛緩

ションを進めることができなくなった. 一方, 図 11 (c)及びを考慮したことにより, 図 10(b)の等容性弛緩期で左心室(d)では, 最後までシミュレーションを進めることができての圧力は低下している. ただし, 大動脈内の圧力も文献値いる. ここで, 図 11 (c)及び(d)の左心室と大動脈の圧力変に比べても低下している. これは大動脈弁が閉口したとき化を比較すると類似の結果であるが, 図 11(d)は大動脈弁のに, 大動脈内からの血液の逆流を防ぐ弁の力が不足していヤング率が 50 [kPa]と大きいため, 本稿では図 11 (c)の結果

るためである. また, 大動脈弁は左心室と大動脈の圧力差を図 10(b)として掲載している. なお, 左心室のヤング率にによって瞬時に閉じて血液の逆流を防ぎ, 大動脈内の圧力

ついては加えるべき力との関係を考慮して, 今後検討するを維持する必要がある. 弁が瞬時に閉じるためには, 左心必要がある.

(a) 左心室と大動脈弁のヤング率はそれぞれ 50 及び 30 [kPa](b) 左心室と大動脈弁のヤング率はそれぞれ 50 及び 50 [kPa](a) Young's moduli of the left ventricle and the aortic valve are
50 and 30 [kPa], respectively.

(b) Young's moduli of the left ventricle and the aortic valve are
50 and 50 [kPa], respectively.

(c) 左心室と大動脈弁のヤング率はそれぞれ 100 及び 30 [kPa](d) 左心室と大動脈弁のヤング率はそれぞれ 100 及び 50 [kPa](c) Young's moduli of the left ventricle and the aortic valve are
100 and 30 [kPa], respectively.

(d) Young's moduli of the left ventricle and the aortic valve are
100 and 50 [kPa], respectively.

図 11 左心室と大動脈弁のヤング率を変更したシミュレーション結果
Fig. 11 Simulation results with various moduli for the left ventricle and the aortic valve

190

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

結論7.

7) M.-C. Hsu, D. Kamensky, F. Xu, J. Kiendl, C. Wang, M. C. H. Wu, J.
Mineroff, A. Reali, Y. Bazilevs, M. S. Sacks: “Dynamic and Fluid–

大動脈弁膜症の外科的治療である大動脈弁形成術では,Structure Interaction Simulations of Bioprosthetic Heart Valves Using

大動脈弁の挙動を計算機で事前にシミュレーションするこParametric Design with T-splines and Fung-type Material Models”,とが必要であり, 多くの研究がなされてきた. 人工的な心

Computational Mechanics, Vol.55, pp.1211–1225 (2015).

臓のモデルを用いた研究や, 生体データから作成したモデ

8) A. Balu, S. Nallagonda, F. Xu, A. Krishnamurthy, M.-C. Hsu, S.

ルを用いたシミュレーションなどの研究があり, 我々も X

Sarkar: “A Deep Learning Framework for Design and Analysis of

線 CT データから作成した粒子モデルを用いて, 大動脈とSurgical Bioprosthetic Heart Valves”, Scientific Reports, Vol.9,

左心室における血流と圧力変化のシミュレーションを行っ

Article 18560 (2019).

てきた. シミュレーションでは血液のトポロジーが変化す9) C. Dowling, R. Gooley, L. McCormick, S. J. Brecker, S. Firoozi, V. N.

るため, トポロジーの変化に頑強な粒子法を採用した. まBapat, S. K. Kodali, O. K. Khalique, J. Brouwer, M. J. Swaans:

た, 従来研究では考慮していなかった血液が左心室から大“Patient-Specific Computer Simulation to Optimize Transcatheter

動脈へと充分に駆出する機構や, 急速駆出期における左心Heart Valve Sizing and Positioning in Bicuspid Aortic Valve”,

室の収縮, 及び等容性弛緩期における左心室の膨張を考慮

Structural Heart, Vol.5, No.6, pp.621–630 (2021).

した. さらに, 大動脈弁が瞬時に充分開くようにするため,

10) M. Balmus, A. Massing, J. Hoffman, R. Razavi, D. A. Nordsletten: “A

弁のヤング率を 30 [kPa]に下げ, 弁が左心室と大動脈の圧Partition of Unity Approach to Fluid Mechanics and Fluid–Structure

力差で開くタイミングで大動脈弁の属性を剛体から弾性体

Interaction”, Computer Methods in Applied Mechanics andへと変更した. シミュレーションの結果, 左心室が収縮しEngineering, Vol.362, Article 112842 (2020).

て大動脈に血液が流れ, その後, 左心室が膨張するシミュ

11) N. Mukai, K. Aoyama, Y. Chang: “Pressure Simulation in the Heart

レーションを実現できた. しかしながら, 等容性弛緩期にwith Valve Interlocking and Isovolumetric Contraction”, SIGGRAPH

おける大動脈内の圧力が文献値よりも低下したことから,

Asia Posters, Session 2: Visualization, Article 13 (2020).

弁が瞬時に閉口するための血液の反射機構を考える必要が

12) D. C. Wendell, M. M. Samyn, J. R. Cava, L. M. Ellwein, M. M.

ある.

Krolikowski, K. L. Gandy, A. N. Pelech, S. C. Shadden, J. F. LaDisa

謝辞

Jr.: “Including Aortic Valve Morphology in Computational Fluid

CT データの提供や有用なご助言をいただきました川崎

Dynamics Simulations: Initial Findings and Application to Aortic

幸病院の高梨秀一郎医師に深く感謝いたします. また, 本

Coarctation”, Medical Engineering & Physics, Vol.35, No.6, pp.723–

研究は科学研究費(課題番号 21K11915)の助成を受けたもの

735 (2013).
13) T. B. Le, M. S. M. Elbaz, R. J. V. D. Geest, F. Sotiropoulos: “Highである．

Resolution Simulation of Diastolic Left Ventricular Hemodynamics

参考文献

Guided by Four-Dimensional Flow Magnetic Resonance Imaging
Data”,

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14) T. B. Le, F. Sotiropoulos: “Fluid–Structure Interaction of an Aortic2) 園田拓道, 塩瀬明: “弁膜症・不整脈外科の進歩”, 日本心臓血管

Heart Valve Prosthesis Driven by an Animated Anatomic Left

外科学会雑誌, Vol.48, No.4, pp.291–295 (2019).

Ventricle”, Journal of Computational Physics, Vol.244, pp.41–62

3) 吉川泰司: “弁膜症・不整脈分野の 2020 年の進歩”, 日本心臓血(2013).

管外科学会雑誌, Vol.50, No.4, pp.297–299 (2021).

15) F. Xu, E. L. Johnson, C. Wang, A. Jafari, C. Yang, M. S. Sacks, A.

4) S. Bailoor, J.-H. Seo, L. P. Dasi, S. Schena, R. Mittal: “A

Krishnamurthy, M. Hsu: “Computational Investigation of Left

Computational Study of The Hemodynamics of Bioprosthetic Aortic

Ventricular Hemodynamics Following Bioprosthetic Aortic andValves with Reduced Leaflet Motion”, Journal of Biomechanics,

Mitral Valve Replacement”, Mechanics Research Communications,Vol.120, Article 110350 (2021).

Vol.112, Article 103604 (2021).

5) Y. Chen, H. Luo: “A Computational Study of the Three-Dimensional

16) S. Koshizuka, Y. Oka: “Moving-Particle Semi-Implicit Method for

Fluid–Structure Interaction of Aortic Valve”, Journal of Fluids andFragmentation of Incompressible Fluid”, Nuclear Science andStructures, Vol.80, pp.332–349 (2018).

Engineering, Vol.123, No.3, pp.421–434 (1996).

6) F. D. Vita, M. D. D. Tullio, R. Verzicco: “Numerical Simulation of17) 相澤義房編集, メディカルノート・循環器疾患がわかる, 西村

The Non-Newtonian Blood Flow through a Mechanical Aortic Valve”,

書店, 東京 (2009).

Theoretical and Computational Fluid Dynamics, Vol.30, pp.129–138

18) 落合慈之監修, 大西哲, 田鎖治, 山﨑正雄編集, 循環器疾患ビ(2015).

ジュアルブック, 学研メディカル秀潤社, 東京 (2010).

191

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

19) R. E. Klabunde, Cardiovascular Physiology Concepts 2nd Edition,
Lippincott Williams & Wilkins, Philadelphia (2011).
20) N. Mukai, K. Aoyama, T. Natsume, Y. Chang, Particle Based Blood
Pressure Simulation in the Aorta with the Model Generated from CT
Images, Simulation and Modeling Methodologies, Technologies andApplications, Springer, Advances in Intelligent Systems andComputing, Vol.873, pp.102–113 (2019).
21) A. M. Handorf, Y. Zhou, M. A. Halanski, W.-J. Li: “Tissue Stiffness
Dictates Development, Homeostasis, and Disease Progression”,
Organogenesis, Vol.11, No.1, pp.1–15 (2015).
（2022 年 6 月 6 日 受付）（2022 年 10 月 5 日 再受付）

髙 山 康 汰2021 年 東京都市大学知識工学部卒業．同大学大学院総合理工学研究科博士前期課程
在学中. 現在，コンピュータグラフィック
スを用いた医療応用に関する研究に興味を持つ.

夏 目 拓 也2017 年 東京都市大学知識工学部卒業. 2022
年 同大学大学院総合理工学研究科博士後期課程修了. 在学中はコンピュータグラフ
ィックスに興味を持ち, 流体解析の医療応用に関する研究を担当. 博士 (工学).

張 英 夏1998 年 韓国梨花女子大学卒業. 2004 年 東京工業大学大学院情報理工学研究科博士後期課程修了. Ph.D. 同年 同大研究員. 2006
年 同大大学院情報理工学研究科助手. 2007
年 同大大学院情報理工学研究科助教. 2012
年 東京都市大学知識工学部講師. 2017 年
同大学准教授. 2020 年 同大学情報工学部准教授. 主として画像処理の研究に従事.

向 井 信 彦（正会員）

1983 年 大阪大学基礎工学部卒業. 1985 年
同大大学院博士前期課程修了. 同年 三菱
電機 (株) 入社. 1977 年 コーネル大学コンピュータサイエンス修士課程修了. 2001 年
大阪大学大学院博士後期課程修了. 博士(工学). 2002 年 武蔵工業大学 (現東京都市大学) 工学部助教授. 2007 年 同大学知識工学部教授. 2020 年 同大学情報工学部教授.
東京大学生産技術研究所客員教授. 主として画像工学に関する研究に従事.

192

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IIEEJ☠ᄚ -- 年次大会 2022 Journal Track 論文特集 -GPU を用いた多光源大域照明レンダリングにおける経路誘導の効率化
杉田 俊 平†

藤 代

一 成††（名誉会員）† 慶應義塾大学 大学院理工学研究科 , †† 慶應義塾大学 理工学部

GPU-based Acceleration of Path Guiding for Many-Light Global Illumination
Shumpei SUGITA† , Issei FUJISHIRO†† (Honorary Member )† Graduate School of Science and Technology, Keio University ,†† Faculty of Science and Technology, Keio University〈あらまし〉 大域照明レンダリングは, 高い写実性から映画分野を中心に利用されている. 主要手法の一つであるモンテカルロ・レイトレーシングにおいて, 出力画像は最終的な収束値から異なる画素を含んでおり, 収束までに多数のサンプル点が必要となる課題がある. ゆえに, サンプル当たりの分散低減効果を改善し, 少ないサンプル数で低分散な出力画像を生成する手法が必要とされている. 経路誘導は, 事前推定により求まる放射輝度分布に沿って重点的サンプリングを適用し, 効率的な経路構築を行うことで分散低減を実現する. しかし多光源シーンでは, 各光源からの寄与に伴う分布形状の複雑さから推定が進まず, 精度の低い学習分布による経路構築によりかえって分散が増大する
可能性がある. 本論文では, 各光源からの寄与を考慮した光源選択を行い, 放射輝度分布の分布推定を改善することで, 多光源照明計算を効率化する手法を提案する. 提案手法を GPU プログラムとして実装したところ, 通常のパスト
レーシングと比較して最大で 46.8 %の分散低減効果を示した.
キーワード：写実的レンダリング, 大域照明, レイトレーシング, 経路誘導

<Summary> Rendering with global illumination has been used mainly in the ﬁeld of ﬁlm production
thanks to its highly photorealistic image synthesis. When using Monte Carlo raytracing, which is one of the
major rendering methods, the resulting images may contain some points that deviate signiﬁcantly from ﬁnal
convergence values. It is needed to generate output images with a small number of samples and low varianceby improving the variance reduction per sample. Path guiding is a method for reducing such variance byusing importance sampling of the estimated radiance distribution in advance to construct eﬃcient paths.
However, in many-light scenes, estimating radiance distribution may be slow due to the complexity of
distribution obtained by the light sources and it could make variance rather increased by constructing paths
from the trained distribution of low accuracy. In this paper, therefore, we propose a method for accelerating
the computational eﬃciency of path guiding with many-light global illumination by sophisticating lightsource sampling to better estimate radiance distribution. The proposed method was implemented as a GPU
program, and we empirically proved that it reduced up to 46.8 % of variance compared to the normal pathtracing.
Keywords: photorealistic rendering, global illumination, raytracing, path guiding

数含む. そのため, 低サンプル数でかつ低分散な出力画像が

1. 背景と目的得られる手法が種々検討されている.

映画・建築・デザイン分野では, 大域照明を考慮した, きわ

経路誘導（path guiding）は強度分布を事前に推定し, 効

めて写実性の高いレンダリング技術が利用されている. 大域

率的な経路を構築することで分散を低減させる改善手法であ照明計算の主要手法の一つであるモンテカルロ・レイトレー

り, 特に映画産業で注目されている2). この手法は, コース

シング法1)では, 経路積分の計算にモンテカルロ法を利用すティクスを含むシーンでは高い分散低減効果が確認されている. モンテカルロ法の分散特性から, サンプル数が十分でなる3). しかし, 多光源シーンでは各光源からの寄与を得ること

い場合, 出力画像は最終的な収束値から大きく外れた点を多が困難であるため, 強度分布の収束に時間を要する. 特に, 粗

193

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

パストレーシング

SMAPE:

パストレーシング+RIS

SMAPE:

経路誘導 [Müller (2017)]

SMAPE:

経路誘導 (HashTree)

SMAPE:

経路誘導+RIS [Müller (2017)]

SMAPE:

経路誘導+RIS (HashTree)

SMAPE:

図 1 各手法の出力画像と SMAPE (1 min)Fig. 1 Comparison of resulting images with respect to SMAPE (1 min)

い強度分布により構築される経路は効率が低く, 分散低減効

空間二分木

方向四分木

果が上がらないという課題がある. そこで, 多光源シーンで経路誘導を適用するには, 光源からの寄与を効率的に獲得でサンプリング用きる, 適切な光源サンプリング手法との組合せが必要である
葉ノードと考えられる.

参照
更新

本論文では, 光源サンプリングを改善することで, 多光源

学習用

照明計算における経路誘導の計算効率を高める改善手法を提図 2 SD-Tree の構造案する. 本手法で最も重要な部分は, 光源選択と経路誘導のFig. 2 Structure of SD-Tree

アルゴリズムである. まず, 光源サンプリングの効率化について, 光の強度やマテリアルの散乱特性, 余弦項を考慮した寄与関数を用いた重点的サンプリングを行った. 加えて, 経
路誘導について, GPU 上で実行効率の高いハッシュグリッド
と完全四分木を用いた新たなデータ構造 (HashTree) を開発した. 図 1 は, Bistro シーンについて単位時間 (1 min) レン
ダリングを行った条件における各手法の出力画像と評価指数

SMAPE (Symmetric Mean Absolute Percentage Error)の値を示したものである. ここで, 各手法はそれぞれ, 通常のパストレーシング, RIS (Resampled Importance Sampling)による光源サンプリング, 先行研究として Müller (2017) による経路誘導, 提案データ構造である HashTree による経路誘導, そして経路誘導と RIS による光源サンプリングを経路誘導と組み合わせた手法 (Müller (2017) と HashTree) の 6 手法からなり, 図中で+RIS と書かれているものはベースとなる手法に RIS による光源サンプリングを組み合わせた手法であることを示している. このとき, 提案データ構造 (HashTree) を用いた場合, パストレーシング比で SMAPE を 28.8% 低減することができ, RIS を組み合わせることで (HashTree+RIS),SMAPE を 46.8% 低減することができた.
本論文は, 次章以降以下のように構成されている．まず，次章で提案手法に関連する経路誘導と RIS と光源サンプリングの効率化について, 概要と先行研究を紹介し，提案手法の位置づけを明確にする．3 章では提案手法を詳説し, 4 章で本手法による実行結果について報告する．最後に 5 章で結論を述べ，今後の課題に言及する．

2.1 経路誘導
放射輝度に対して重点的サンプリングを行う手法はかねてより検討されてきた. Jensen4)は, フォトンマップ上に記録されるフォトンの値 (放射束) を出射方向ごとに記録しておき, パストレーシングの経路構築に利用する手法を提案した.
この手法では, 方向構造として直交格子を採用しており, 累
積分布関数のヒストグラムを作成してサンプリングを行っている. 対象分布を高精度で推定するためには, 高解像度の直交格子が必要であるが, メモリ使用量が大きく複雑な分布では推定精度が低下する可能性がある. 以下では, 経路誘導のデータ構造が複雑な対象分布をどの程度の精度まで表現できるかを表現可能性とよぶ. 高い表現可能性をもつデータ構造
はその分, 最終的な分散低減効果が高く, 複雑なシーンで適用できるため, 有効性が高い.

Vorba ら5)は, 経路誘導におけるデータ構造として混合ガ
ウシアンモデルを採用し, フォトンマッピングを分散低減する手法を提案した. 同手法では学習によって得られた寄与サ
ンプル点に対してフィッティングを行い, 混合モデルのパラメータを推定する. この手法の優れた点は, 表現可能性が高く, 対象分布そのものを用いた場合に近い分散低減が可能なことである. ただし, 分布の時間・空間計算量が大きく, 高い
表現可能性にもかかわらず, 計算効率性は低い傾向がある.
Müller ら3)は, 経路誘導におけるデータ構造として SD-Treeを採用し, 出力画像と強度分布を同時に推定するオンライン
学習によってパストレーシングの分散低減を行う手法を提案した. SD-Tree は図 2 に示すように, 空間二分木と葉ノード

2. 関 連 研 究に紐づけられた方向四分木 (サンプル用, 学習用) からなる

本章では, 経路誘導と光源サンプリングの効率化に関連す

直交格子に似た特性をもつデータ構造であり, 追加のフィッる先行研究を紹介し, 提案手法の位置づけを明確にする.

ティング処理なしで分布の格納とサンプリングが可能である.

194

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

SD-Tree を用いた経路誘導の処理は, 強度分布を推定する学
習段階と, 推定済み分布を用いて効率的に経路構築を行う描
画段階に分かれ, これらの処理を並行して実行しつつ, 十分学習が進んだ方向四分木をサンプリング用の方向四分木に置換することで, 分布推定と経路構築が相互に効率化されて, 分散を効果的に低減できる.
図 3 RIS によるサンプリング

Dittebrandt ら6)は, 可視光源サンプル点の時間的再利用と組み合わせることで, リアルタイム大域照明レンダリング
へ応用する手法を提案した. 同手法では, Müller らの手法とンプル点を関数 w (黄線) による重み付けを行い (図 3 中央),

同様に経路誘導のデータ構造として方向四分木を用いている

重み wi により決定される選択確率により候補サンプル点のが, 八面体面に投影したうえで各ノードの重みを真偽値とす

なかから最終的なサンプル点 y を決定する (図 3 右).

Fig. 3 Sampling using RIS

る単純化を行っている. これにより必要なメモリ使用量を大

通常の重点的サンプリングと比較して, サンプリング困難

幅に削減し, 方向サンプリングを高速に行うことができるが,な分布を扱うことが可能である点で, RIS は適用範囲が広い.

分布の表現可能性は低い.

ただし, 標的分布に近いサンプリングを行うには十分な候補

Kim ら は, 空間・方向構造として直交格子を用いること

サンプル数が必要である反面, 候補サンプル数と同じ回数分,

で, 経路誘導アルゴリズムを GPU レイトレーシングに応用

候補サンプル生成と重み評価を実行するため, 計算量が大きする手法を提案した. 直交格子による空間検索は, 木構造にい点が課題として挙げられる.

よる空間検索に比べて GPU 上で高速に処理することができ

布表現が可能であるため, 長い経路長からなる複雑な光学現

Bitterli ら9)は, 時間的・空間的相関を考慮した候補サンプ
ル点の再利用を行うことで, 生成回数を可能な限り抑えつつ
RIS を光源サンプリングに適用し, リアルタイム多光源直接
照明計算に応用する手法を提案した. ただし, Bitterli らの提案する空間的再利用は, スクリーン空間上で行われるため,そのままでは直接照明計算にしか適用できない.
Ouyang ら10)は, Bitterli らの手法を 2 次反射面まで拡張
し, 間接照明を扱うことを提案しているが, スクリーン空間上での相関が失われていくため, 長い経路長を扱うことが困難である.
Boissé11)は, ワールド空間で再利用を行い, 大域照明計算に適用する手法を提案した. この手法はワールド空間で再利用が行われるため, 経路長に依存せず他の改善手法との組合せも比較的容易に行える.
これらの手法では, 現在と過去の候補サンプル点を空間構造に格納し, GPU 上で時間的・空間的再利用を行うことで候補サンプル数を疑似的に増やし, 大きな分散低減を実現している. ただし, 提案手法では再利用を行わず, 単純な RISを行っている. 提案手法は, 同様に空間データ構造を用いてGPU レイトレーシングを効率化する手法であるため, これらの改善手法との併用は十分可能であると考えている. また提案手法では Boissé の手法を参考に空間構造としてハッシュ
グリッドを用いるが, 単純な格子に適用している点や, 衝突

象を含むシーンを扱う場合では高い分散低減効果を示すと考時に用いるチェックサムとしてハッシュ関数ではなく配列番

えられる.

号を用いている点で差別化される. また各セルに必要なメモ

7)

るが, 木構造に比べて必要なメモリ量が増大する.
提案手法は, 空間構造として直交格子を用いる点では Kim
らの手法と共通しているが, ハッシュグリッドを用いて必要なメモリ量を削減している. これによって高速な空間検索とメモリ量の削減を両立することができ, 大規模シーンへの適用を可能としている. また, Müller らの手法では各ノードの重みに応じた適応的空間分割を行っているが, 提案手法のデータ構造はあらかじめ空間解像度の上限と木の深度を固定値としている. そのため, メモリ領域の変更に伴う再確保な
どの追加処理を必要としない反面, より多くのメモリ領域を必要とする. GPU 上で利用可能なメモリ空間には一定の制約があるため, Müller らの手法に比べて構造の単純化によるメモリ削減を行う必要があり, 学習分布の精度には制限がかかる. そのため, 分散低減効果は低いものとなるが, GPU 上
で高速に動作する点で差別化されている. また, 完全方向四分木による分布表現は, Vorba らの手法のようにフィッティ
ング処理を伴うデータ構造に比べて分布の表現可能性では劣るが, フィッティング処理を必要としない分時間効率が高い
点で差別化される. ただし, Dittebrandt らの手法のように単純化による処理時間の大幅な削減を行っていないため, リ
アルタイムレンダリングへの適用は困難であるが, 複雑な分

2.2 RIS と光源サンプリングの効率化

リ量の多い方向四分木をもたせるため, 空間分割数を大幅に8)

RIS は, 生成分布を用いて複数の点を生成し, 標的分布と生成分布から求まる重みに基づく確率的選択によって標的分
布に限りなく近い点を生成するサンプリング手法である. 図

3 にその概要を示す. RIS では, サンプル生成関数 q (青線)から複数の候補サンプル点 xi を生成し (図 3 左), 各候補サ

195

抑えることでメモリ削減を行っている.

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）
方向データ構造(サンプリング・学習用)

よる光源サンプリングでも寄与をとることになり, 経路が重光源サンプル点

方向データ構造(サンプリング用)

複してしまう. これを避けるため, 次反射以降の経路点が光

出射方向
入射方向

入射方向

入射方向

(a) 空間構造による
検索(b) 経路誘導による
方向サンプリング(c) SIRによる
光源サンプリング
方向データ構造
(学習用)

シャドウ
レイ

学習分布
の寄与

学習分布
の寄与

源面上に存在した場合, 光源から寄与を取得せず, NEE によ

出射方向る光源サンプリングからのみ寄与を取得する. 最後に求めた(d) NEEによる経路構築

学習分布の寄与を学習用の経路誘導の方向構造 (図 4 青線)

方向データ構造
(学習用)
学習分布
の寄与

に格納する (g). これは, 方向構造の出射方向に対応する領域に寄与を加算することで実現する (h).

経路(e) NEEの経路(f) 学習分布の寄与推定(g) 経路誘導による分布学習

3.2 学習分布について
経路点 xi−1 , 方向 xi−1 → xi における非発光面の放射輝度
Ls (xi−1 , xi−1 → xi ) は, 出射方向 xi → xi+1 , 寄与関数 f を(h) 学習分布(学習後)

図 4 提案手法の全体像
Fig. 4 Overview of the proposed method

用いて

3. 手

∫

Ls (xi−1 , xi−1 → xi ) =法

f (xi−1 → xi → xi+1 )dA(xi+1 )(1)Ω

本章では, 提案手法で利用する経路誘導と RIS による光と表せる. また寄与関数 f は, 反射点 xi , 方向 xi → xi+1 に源選択アルゴリズムについて説明する. 図 4 に示すように,おける放射輝度 L(xi , xi → xi+1 ), 経路点におけるマテ提案手法は経路誘導による方向サンプリングに, RIS を用い

リアルの双方向散乱分布関数 (Bidirectional Scattering

た効率的な光源サンプリングを組み合わせることで強度分布

Distribution Function, BSDF) B(xi−1 → xi → xi+1 ), 幾と出力画像の収束を同時に効率化する. 図 4 は, 3.1 節にて

何項 G (xi ↔ xi+1 ), 可視関数 V (xi ↔ xi+1 ) を用いて詳説する. 提案手法で用いる経路誘導の学習対象となる分布は, 提案手法の特性上, 放射輝度分布そのものではなく, 異なる分布となる. この学習分布については, 3.2 節で議論する. 提案手法では, 経路誘導のデータ構造として先行研究のMüller (2017) に加えて, GPU 最適化を考慮したデータ構造として HashTree を提案した. 3.3 節では HashTree の構造について概説する. 3.4 節では, HashTree の空間構造である
ハッシュグリッドとその空間検索アルゴリズムについて詳説する. 3.5 節では, HashTree の方向構造である完全四分木による方向サンプリングと分布学習に焦点をあてる. 3.6 節で

f = LBGV と表せる. この被積分関数 f に放射輝度 L が含まれていることから, 通常では学習対象の分布として放射輝度 L を用いる.
一方で, 提案手法の NEE を用いたパストレーシングの場
合では, 経路構築と光源サンプリングで別々のサンプリング
戦略をとる. そこで被積分関数 f の左辺に含まれる放射輝度
L を, 発光成分 Le と非発光成分 Ls に分けて議論する. 発
光成分による項 fe = Le BGV の推定については, NEE により光源面に対する重点的サンプリングを行う. 一方で, 非発光成分による項 fs = Ls BGV の推定については, BSDF には, NEE (Next Event Estimation) と光源選択について議

対するサンプリングと学習分布による方向サンプリングを組論を進めて, 提案手法で用いる光源選択関数を示す. 最後にみ合わせた多重重点的サンプリング (Multiple Importance

3.7 節では提案手法で用いる WRS による Stream RIS のア
ルゴリズムの概要を示し, 光源選択における WRS の設定について概説する.

Sampling, MIS) を用いる.
非発光成分による項 fs には放射輝度 L ではなく, 非発光
放射輝度 Ls を含んでいるため, 提案手法では非発光放射輝度分布 Ls を学習する. これは, 従来の放射輝度の寄与から

3.1 手法の概要
提案手法の概要を図 4 を参照しながら説明する. まず, 経路構築時のレイトレースにより取得した各経路点において,経路誘導の空間構造を検索し, 経路点に対応する方向構造 (サンプリング用・学習用) を取得する (a). ここで用いる経路誘導のデータ構造としては, SDTree と HashTree を想定している. 次に取得したサンプリング用の方向構造 (図 4 黄線) を用いて, 出射方向のサンプリングを行う (b). 加えて, WRS
による光源選択を用いた光源サンプリングを行い (c), 各経路点で入射方向, NEE の光源サンプル点, 出射方向を取得する (d). 出射方向に対して, レイトレースを反復し, 各経路点
で (a)〜(d) を繰り返すことで経路全体を構築する (e). 構築
した各経路点において, 学習対象となる分布の寄与を推定す
る (f). 通常のパストレーシングでは, 経路点が光源面上に存在した場合寄与を取得するが, 提案手法の場合では NEE に

196

直接照明による寄与を除いたものを学習させることに相当する. また, Ls は式 (1) で与えられるため, さらに展開していくと再帰的に Ls と Le が表れてくるが, 同様に Le を含む部
分は NEE を用いた推定を, Ls を含む部分は BSDF と学習
分布の MIS 結合による推定を行う. 同一経路の重複を避けるため, 3.1 節で述べたように, 経路サンプリングで光源から寄与を取得していない点に注意しておく必要がある.
ただし, 提案手法のように光源サンプリングと経路サンプ
リングを完全に分離すると, 経路サンプリングから光源から寄与を得る方が効果が効率的な場合, 分散がかえって増大してしまう. この問題を解決するため, 光源サンプリングと経路サンプリングを組み合わせた MIS が用いられる. 本論文
では, 今後の課題として 5.6 節でこの方法を採り上げている.

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）(a) 圧縮率 6.250%(b) 圧縮率 3.125%

図 6 圧縮率とハッシュグリッドの関係
Fig. 6 Relationship between compression ratio andhashgrid

図5

HashTree の構造
Fig. 5 Structure of HashTree

アルゴリズム 1 ハッシュグリッドによる空間検索

3.3 HashTree の構造
HashTree の概略図を図 5 に示す. ここで, HashTree の空間構造は, 格子構造を想定しているが (図 5 左), ハッシュ関数によって実体は 1 次元配列に圧縮される (図 5 中央). 配列の各要素にはサンプリング用と学習用の深さ固定完全方向四分木が割り当てられる (図 5 右). サンプリング用については,
経路誘導の方向サンプリングに用い, 学習用については, 推定した学習分布の寄与を格納する際に用いる. 学習用構造に十分なサンプル点が得られ, 推定が進んだ段階でサンプル用の構造を学習用の構造に置き換えることで, 方向サンプリン
グに用いる推定分布の精度を向上させる. この置換え後, 学
習用の構造を初期化し, 元の学習分布より精度が高くなるまで再度学習を進める.

3.4 ハッシュグリッドによる位置検索
ハッシュグリッドは, 直交格子内のセルについてハッシュ値を求めて, 対応する領域に記録する空間構造である. ハッ
シュ値に対応するセルのみ記録するため, 木構造と同様に必Algorithm 1 Spatial Search Using Hash Grid
Input: 経路点の位置 v
Output: 方向四分木の配列番号もしくは-1
1: function FindOrInsertHashGrid(Vertex v)
minn ← nsize · Floor( p v−p−p
)
2:
max

min

3:
cell index ← h(n.z + h(n.y + h(n.x)))
4:checksum ← 1 + MakeIndex(n.x, n.y, n.z)
5:
for i ← 0 to d − 1 do
6:idx ← i + cell index · d
7:checksum prev ←8:
AtomicCAS(checksum buf f er[idx], 0, checksum)
9:is empty ← checksumprev = 0
10:
is recorded ← checksumprev = checksum
11:
if is empty or is recorded then
12:
break
13:
end if14:
end for15:
if i = d then16:
return −1
17:
else
18:
return i + cell index · d
19:
end if
20: end function

要メモリ量を大幅に削減でき, 格子構造と同様に定数時間での空間検索が可能である. 提案手法では, Boissé11)の手法を

cell index の衝突を回避するため, 領域ごとに d 個のセルを参考に, 一つのハッシュ関数を用いたハッシュグリッドを空対応づけておき, セルのチェックサムと新たに生成したチェッ間構造として用いる.

クサムを比較し, 衝突した場合領域内の未使用セルに割り当

3 次元ハッシュグリッドによる空間検索をアルゴリズム
1 に示す. まず経路点の位置 v について, 格子空間の範囲(pmin , pmax ), 全格子セル数 nsize を用いて対応するセルを求める. 次にセルの位置 n からハッシュ関数 h, ハッシュグリッドの最大領域数 cell count を用いて, ハッシュグリッドにおける領域番号 cell index を決定する. ここで, 提案手法ではハッシュ関数 h として pcg3212)を用いた. 異なる n から求まる cell index はお互いに異なることが理想的であるが, 実際には一定の確率で衝突する.
cell count
図 6 に圧縮率 nsize .x·nを変えた場合において,size .y·nsize .z
拡散反射率を学習したハッシュグリッドの可視化結果を示す.
ここで, 空間検索により配列番号が取得できない場合, 拡散
反射率が０として可視化している. 圧縮率を小さくするにつれて衝突確率が増大し, グリッドに含まれないセル (図中の黒ブロック) が増えていることが読み取れる.

てる. 衝突判定に用いるチェックサムは, セルの位置 n から197

求まる配列番号に 1 を加えたものを用いた. ここで複数の並列単位から同時にチェックサムの値を読み取り・書き込みを行う可能性があるため, Compare And Swap 演算を排他処理として行う AtomicCAS 関数を用いる. もし割当て可能な未使用セルがない場合, 対応する方向構造が割り当てられな
い欠落状態となる. このとき, 方向サンプリングの取り扱いは次節で述べる. また割当て可能な未使用セルが存在しない
場合, 排他処理によるチェックサムの書き込みは不要となる.
そこで排他処理を伴う割当て処理は最初の数サンプルのみ行
い, 以降は新規に割当てを行わない.
各領域に対応する格子セル数 d を大きくするほど, 領域番号の衝突による影響を緩和できるが, 必要なメモリ量も増大する. 提案手法では両者のトレードオフを考慮して d = 16としている.

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

方向サンプリングの選択確率 cm , cd (cm + cd = 1), 一様乱数

ζ (∈ [0, 1]) とおくと, MIS によるモンテカルロ推定量 IMIS,yは{(py , ωy )=IMIS,y (ωy )=図 7 四分木の方向サンプリング(pd , ωd )(pm , ωm )

ζ < cdotherwise(4)f (ωy )
cm · pm (ωy ) + cd · pd (ωy )(5)Fig. 7 Direction sampling of quadtreeと表せる. ここで方向四分木の選択確率 cd が大きいほど, 方

3.5 方向四分木による経路誘導
レイトレーシングにおいて, 現在の入射方向から次の経路点を決定するには, 次の経路点への方向と対応する確率密度関数の値を求める必要がある. この経路構築に対して学習分
布による重点的サンプリングを行うため, 各経路点において向サンプリングにおける四分木の影響は大きくなるが, 重みなるにつれて学習が進みにくくなるため, これらのトレード

対応するサンプリング用と学習用の四分木をハッシュグリッ

オフを考慮して値を決定する必要がある. また, ハッシュ値のドから検索し, それぞれ方向サンプリングと分布学習に利用

衝突や未割当により対応する方向木が取得できない場合, マする.

テリアル BSDF に対する通常の重点的サンプリングを行う.

が 0 である葉ノードに含まれる方向は, 方向四分木からのサンプリングでは得ることができず, マテリアル BSDF からのサンプリングによってのみ得られる. そのため, cd が大きく

図 7 に方向四分木によるサンプリング処理の概略を示

次に各経路点における強度が確定した段階で, その寄与をす. 四分木の深さ l ごとに重み wli に基づく選択確率 pil =wilによって次の深さ l + 1 におけるノードを決
w0l +w1l +w2l +w3l

四分木に学習する. ここでは経路点に対応する学習用の四分
木を方向サンプリング時に記録しておき, 四分木の各層につ定する. 葉ノードに達した場合, 一様分布によるサンプリン

いて出射方向に対応するノードを求めたうえで寄与を重みにグを行い, 最終的なサンプル点が定まる. 得られるサンプル

加算していく. ここで, 複数スレッドから同時に学習を行う点に対して円柱座標系 (ϕ, z ) から一般座標系 (x, y, z) へのため, 寄与の加算は排他処理として実行する必要がある. し変換かし, すべての階層での加算を排他処理とすると, 同期により

′


√
′
2

 x = √ 1 − (2z − 1) cos (2πϕ)
y = 1 − (2z ′ − 1)2 sin (2πϕ)
z = 2z ′ − 1

計算効率性が著しく低下する. よって, 本論文では葉ノードのみ排他的に加算しておき, サンプリングに用いる前に, 葉(2)ノードの値を各親ノードの重みに加算する処理を実行し, サ
ンプリング可能な方向四分木を構築する.
最後に図 5 で示したように学習が十分に進んだ段階でサンを行うことで出射方向を得る.
確率密度関数を求める際, 出射方向について一般座標系′(x, y, z) から円柱座標系 (ϕ, z ) への変換{
1
ϕ = 2πarctan ( xy )z ′ = z+1
2

プリング用の方向四分木を学習用のものに置き換え, 分布を更新する. この後, 適切に学習分布を推定するため, 学習用の
方向四分木を初期化する必要がある. 一連の処理を反復することで, 強度分布の推定を進めていく. 学習段階では描画と(3)学習が同時に行うが, 描画処理の時間効率が低下する. そこを行い, 四分木上での位置を求める. 四分木上での位置に対で十分学習が進んだ段階で分布推定を停止し, 同一の四分木

応する葉ノードの重み wld , ルートノードの重み w00 , ノードのwd
1
深さ d を用いて, 確率密度関数は pdl = 4π
· wl0 · 4d と表せる.
0
ここで葉ノードの重み wld は各ノードがモートン順序13)になを描画処理で繰り返し利用する. ここで学習段階のサンプル

るように整列しておくことで, 出射方向に対応するノードをる時間分描画時間が増大するため, 単位時間当たりの平均サ

定数時間で検索可能であるため, 確率密度関数の値は一定時

ンプル数が低下するトレードオフが存在する. つまり全サン間で計算可能である. 重点的サンプリングを行うには, サンプ

プル数を学習段階に割り当てた場合, サンプル当たりの分散

リング分布の確率密度関数が積分範囲全体で 0 より大きい必低減効果は最大となるが, 単位時間当たりの平均サンプル数

要があるが, 四分木の葉ノードの値が 0 であるとき値が 0 とが減少するため, 時間基準では最適でない. したがって提案

なるため, 特定方向について確率密度関数が 0 となる可能性

手法では, 時間効率を考慮して全サンプルを学習段階に割りがある. そこで, 方向四分木による方向サンプリング単体で当てるのではなく, 適切なサンプル数分描画段階に割り当てはなく, マテリアル BSDF に沿ったサンプリングと合わせたている.

MIS を行う. ここで被積分関数を f , マテリアル BSDF と方
向四分木の確率密度関数を pm , pd , 方向サンプルを ωm , ωd ,198

数を増やすほど, 最終的な推定分布の精度が高く, 描画段階にサンプル当たりの分散低減効果が高まる反面, 学習にかかThe Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

アルゴリズム 2 WRS による Stream RIS

Algorithm 2 Stream RIS using WRS
Input: 寄与関数 p, 生成分布 q, 乱数シード S
Output: Reservoir r

図 8 単光源 NEE と提案手法による経路構築
Fig. 8 Path contruction in single-light NEE and proposed method

3.6 NEE と光源選択
提案手法のアルゴリズムは, 確率的に選択された光源上の点に対して明示的サンプリングを行う NEE に追加の処理を加えたものである. 図 8 に単光源と提案手法における NEE
による経路構築を示す. 単光源の場合では, 空間的同質性が高いため一様分布による選択であっても効果的なサンプリン
グが可能である. しかし多光源照明問題の場合, 光源の位置・形状・強度が異なるため, 一様分布による選択では分散・ノ
イズが大きく収束に時間がかかる. 分散・ノイズの小さい理
想的な光源選択は, 光源の発光放射輝度 L, 双方向散乱分布
関数 B, 幾何項 G, そして可視関数 V の積で表される大域照
明計算の被積分関数 f = LBGV を用いる場合である. ただし, 可視関数は遮蔽判定に追加の交差判定処理が必要なため,
これを除いた寄与関数 f = LBG に基づいて適応的に光源を選択し, 図 8 右のように経路を構築する. この寄与関数は明
示的にサンプリングが可能な形ではなく, 分布そのものによ

1: struct Reservoir{
2: y ← 0
3: M ← 0
4: wsum ← 0
5: W ← 0
6: }7: function updateReservoir(r, xi , wi )8:
r.wsum ← r.wsum + wi
9:r.M ← r.M + 1
10:
if Random(0, 1) > (wi /r.wsum ) then r.y ← xi
11:
end if
12: end function
13: function RIS(p, q, S)
14:
Reservoir r
15:
for i = 1 to M do
16:
generate xi ∼ q
17:
update(r, xi , p(xi )/q(xi ))18:
end for1
1· ( r.M· r.wsum )19:
r.W ← p(r.y)
20:return r
21: end function

定する. RIS による積分推定量 ⟨F ⟩RIS は, 候補サンプル点数
M , サンプル数 N を用いて


N −1
M −1
1 ∑ f (yi )  1 ∑ p(xi,j ) ⟨F ⟩RIS =(7)
N i=0 p(yi ) M j=0 q(xi,j )る選択は困難である. そこでサンプリング可能な生成分布をと表せる. 候補サンプル点数 M が十分大きい場合, RIS に用いた RIS を行い, 寄与関数にできる限り近い標的関数によよるサンプリングは p によるサンプリングに収束することがり光源を選択する. 得られた光源からの寄与を経路誘導の分知られている. ただし, 通常の RIS をそのまま適用した場合,

布推定に利用し, 推定済みの分布を用いて経路を構築する.

全候補サンプル点を保持する必要があるため, 空間計算量が大きく効率的とはいえない.

3.7 Resampled Importance Sampling
モンテカルロ法による積分推定量 ⟨F ⟩IS は, 被積分関数 f ,そこで提案手法は, 近年大域照明分野でよく用いられつつあ

確率密度関数 p, サンプル点数 N , p によるサンプル xi を用る WRS (Weighted Reservoir Sampling) を用いた Stream
RIS を適用する. この手法では候補サンプル点全体の代わりに, 現在の選択サンプル点 y とその寄与 p(y), 重みの総和
wsum , 候補サンプル数 M を保持する. WRS における更新
およびサンプリングの疑似コードをアルゴリズム 2 に示す.
このとき選択サンプル点 y は, x1 , x2 , ...xM −1 を候補サンプ
ル点として RIS により生成されたサンプル点となり, y を用
f (y)いたモンテカルロ推定は被積分関数 f を用いて, p(y) · wsumMとなる. 候補サンプル数 M について, M → ∞ において元

いて

N −1

⟨F ⟩IS =1 ∑ f (xi )N i=0 p(xi )(6)と表せる. 被積分関数 f に応じて確率密度関数 p を適用的に決定する重点的サンプリングを適用することで, 積分推定量の分散を大幅に低減することができる. ただし, 確率密度関数 p はサンプリング可能なものでなればならないが, 非明示的に与えられる分布の多くは, 直接サンプリングを行うことが困難である.

RIS8)では, 候補分布を用いて複数のサンプル点を生成し,標的分布と生成分布から求まる重みによる確率的選択によって標的分布に限りなく近い点を生成する. まず寄与関数 p とは異なる生成分布 q に基づいて複数の候補サンプル点 xj を生成し, 各サンプル点 xj に対して選択重み wj = p(xj )/q(xj )wを割り当てる. 重み wj に対して定まる確率 sj = ∑ wj j に応じてサンプル点を選択することで, 最終的なサンプル y を決199の寄与関数によるサンプリングと一致することが知られているが, 精度と時間計算量のトレードオフを考慮し, 提案手法の実装では M = 16 とした. また生成分布 q もモンテカルロ
推定に影響を与えるが, 寄与関数に比べて影響は小さい. そこで本論文では, シーン上の光源モデル, 光源モデル内のポ
リゴン, ポリゴン上の一点を一様分布から選択し, 選んだ点を候補サンプル点とする生成分布を用いる.

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）




3DWK7UDFLQJ
0OOHU

60$3(0OOHU1((+DVK7UHH


í



í



+DVK7UHH1((







6DPSOH'HQVLW\VSS





図 10 サンプル密度と SMAPE (CornellBox Water)
Fig. 10 SMAPE as a function of sample density (CornellBox Water)

図 9 CornellBox Water シーンの概要

Fig. 9 Overview of CornellBox Water
表 1 サンプル密度と SMAPE の関係 (CornellBox Water,

30 sec)Table 1 Relationship between sample density and
SMAPE (CornellBox Water, 30 sec)

4. 評

spp
20, 051
8, 0848, 6929, 6224, 4054, 938

3DWK7UDFLQJ
0OOHU
0OOHU1((SMAPE
0.134 (×1)
0.112 (×0.838)
0.0647 (×0.483)
0.0553 (×0.412)
0.0706 (×0.527)
0.0590 (×0.440)60$3(手法
パストレーシング
パストレーシング+NEE
経路誘導 [Müller (2017)]
経路誘導 (HashTree)
経路誘導+NEE [Müller (2017)]
経路誘導+NEE (HashTree)+DVK7UHH


í



í



+DVK7UHH1((











([HFXWLRQ7LPHPV





図 11 実行時間と SMAPE (CornellBox Water)
Fig. 11 SMAPE as a function of execution time (CornellBox Water)価

本論文では, NVIDIA OptiX14)による GPU レンダラを

C++言語で実装した. 本実装のマテリアルは, Phong BSDFとフレネル屈折面のみを扱う. またシーンの最大経路長を 4とし, 経路誘導の学習には全サンプル数の 30 %を用いた. 実
行環境は, CPU: AMD Ryzen Threadripper Pro 3995WX
64 コア 2.7 GHz, RAM: 128 GB, GPU: NVIDIA RTX
A6000 である. 以降では評価指数としてリファレンス画像（パストレーシング, 1, 000, 000 spp）に対する SMAPE を用いる.

分散低減効果を示していることが確認できる. サンプル密度が低い場合 (〜102 ) では, HashTree に比べて Müller (2017)
が高い分散低減効果を示している. これは, Müller (2017) では重みに応じた適応的分割を行い, サンプル密度が低い木の階層を減らすことで学習分布の分散は小さい一方, HashTreeの場合, 木の階層数が固定されているため, 各葉ノードに十分な数のサンプル点からの寄与が得られず, 学習分布の分散が大きいためである. またサンプル密度が高い場合 (〜104 )では, Müller (2017) に比べて HashTree が高い分散低減効

4.1 単光源問題

果を示している. これは, 十分時間が経過すると, HashTree

まず提案した HashTree の特性を明らかにするため, 単光の各葉ノードに十分なサンプル点からの寄与が得られており,源シーンに対して評価を行った. パストレーシング, 経路

Müller (2017) に比べて高精度の分布表現ができているためであると考えられる.

誘導 (Müller (2017)・HashTree) とそれぞれに NEE を組み合わせたものを加えた 6 つの手法を用いて, 図 9 に示す

4.1.2 時間基準での分散低減効果

CornellBox Water シーンについて 1, 024 × 1, 024 の画像を
レンダリングし, SMAPE を比較した.
単位時間 (30 sec) におけるサンプル密度 (spp) と SMAPEを表 1 に示す. HashTree は, 通常のパストレーシングと比較して 0.412 倍の SMAPE を示した. また HashTree は
Müller (2017) と比較して時間当たりのサンプル密度が高く,より高い分散低減効果があることが確認できる.

図 11 に実行時間 (102 〜105 ms) の状態変化に対する各手法の SMAPE を示す. HashTree は, Müller (2017) と比較
して, 時間経過により高い分散低減効果を示していることが確認できる. また NEE との組合せにより, 短い時間スケール

4.1.1 サンプル基準での分散低減効果(〜102 ms) における経路誘導の分散低減効果が高められている. ただし, 長い時間スケール (〜105 ms) では, かえって分散低減効果が低下していることも読み取れる. これは, NEEを行う場合, 各経路点で可視判定を行うため, それに伴う追図 10 にサンプル密度 (102 〜104 spp) の状態変化に対す加の処理時間に対して分散低減効果が見合っていないためでる各手法の SMAPE を示す. 経路誘導のデータ構造によらずあると考えられる. 特に屈折面に覆われているシーンの床面

WRS を併用することで, WRS を行わない手法に比べて高いでは, NEE では寄与を得ることができず, 方向サンプリング

200

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）(a) パストレーシング (1,000,000 spp)(b) パストレーシング:
0.311(c) 経路誘導(Müller, 2017): 0.242(d) 経路誘導(HashTree): 0.216(e) パストレーシング+RIS: 0.213(f ) 経路誘導+RIS(Müller, 2017): 0.155(g) 経路誘導+RIS(HashTree): 0.146

図 12 各手法の誤差画像と SMAPE (Bistro, 30 sec)
Fig. 12 Comparison of error images and SMAPE (Bistro, 30 sec)

3DWK7UDFLQJ5,6 î í î í0OOHU5,6 î í+DVK7UHH

 î 

í





3DWK7UDFLQJ
0OOHU

60$3(60$3(

+DVK7UHH5,6

í













([HFXWLRQ7LPHPV

3DWK7UDFLQJ
3DWK7UDFLQJ5,6 î í î í0OOHU5,6 î í+DVK7UHH

 î 

í







0OOHU

+DVK7UHH5,6

í









6DPSOH'HQVLW\VSS





図 13 実行時間と SMAPE (Bistro)Fig. 13 SMAPE as a function of execution time (Bistro)

図 14 サンプル密度と SMAPE (Bistro)Fig. 14 SMAPE as a function of sample density (Bistro)

表 2 サンプル密度と SMAPE の関係 (Bistro, 30 sec)
Table 2 Relationship between sample density and
SMAPE (Bistro, 30 sec)

4.2.1 分散低減効果

手法
パストレーシング
パストレーシング+RIS
経路誘導 [Müller (2017)]
経路誘導 (HashTree)
経路誘導+RIS [Müller (2017)]
経路誘導+RIS (HashTree)

spp
5, 7972, 676
3, 5874, 072
1, 9242, 122

表 2 に単位時間 (30 sec) におけるサンプル密度 (spp) とSMAPE を, 図 12 に各手法の誤差画像と SMAPE を, 図
13 に実行時間 (102 〜105 ms) の状態変化に対する各手法のSMAPE を, 図 14 にサンプル密度 (102 〜104 spp) の状態変化に対する各手法の SMAPE を示す. ここで誤差画像について, 青色が誤差率 0, 赤領域は誤差率 1 以上に対応している.
提案手法 (HashTree+RIS) は, 通常のパストレーシングと比較して 0.470 倍, 経路誘導 (HashTree) と比較して 0.678 倍の SMAPE を示した. ただし, WRS と組み合わせることにSMAPE
0.311 (×1)
0.213 (×0.686)
0.242 (×0.777)
0.216 (×0.693)
0.155 (×0.499)
0.146 (×0.470)

による光源への経路誘導が効果的である点も影響している.

4.2 多光源問題

よる分散低減効果は時間経過とともに低下していることが読次に提案手法を評価するため, 多光源シーンにおいて評価み取れる. これは, 十分な時間が経過した学習分布には, 光を行った. パストレーシング, 経路誘導 (Müller (2017)・

源方向についても適切な重み付けがなされており, 経路誘導

HashTree) の 3 手法とそれぞれに RIS による光源サンプリ
ングを組み合わせた 3 手法を加えた 6 つの手法を用い, Bistro
シーン15)について 1, 024 × 1, 024 の画像をレンダリングし,SMAPE を比較した. ただし, RIS を行うと一部の領域でかえって結果が悪化してしまうことが事前に確認できたため,
ポリゴン数の少ない光源 (< 50) については, RIS の対象か
ら除いている. RIS の対象から除いた光源については, 通常の経路構築によるサンプリング戦略で寄与を取得し, RIS の学習分布に加算する.

により光源から適切な寄与が得られるためであると考えられ

201

る. 実際には, WRS を行うと可視判定などの追加処理により実行時間が増大するため, より早い段階で経路誘導のみの手法が, 適切な光源サンプリングを組み合わせた手法の分散低減効果を上回る.

Bistro シーンでは, CornellBox Water シーンと異なり, 長
い時間スケールで明示的な光源サンプリングによる効率化が確認できる. これは, 学習分布の収束について, Bistro シー
ンでは各光源に対して十分な寄与を得る必要があるのに対しThe Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

提案手法のリアルタイムレンダリングへの応用可能性につい

表3

経路誘導のデータ構造と必要メモリ量 (Bistro, 30 sec)
Table 3 Relationship between structures of path guiding and required amount of memory (Bistro,
30 sec)手法
経路誘導 [Müller (2017)]
経路誘導 (HashTree)ては, 短い時間スケールでは経路誘導による分散低減効果が小さいため, あまり現実的ではないと考えられる.

必要メモリ量 (MB)また HashTree による分布学習は Müller (2017) に比べて

12.1
2.86 × 103

時間計算量を削減しつつ, 長い時間スケールでは同程度からそれ以上の分散低減効果を示したが, 空間計算量に関しては大幅に増加している. これは, HashTree の空間・方向構造がて, CornellBox Water シーンでは単一の面光源から寄与を得るだけでよく, 短い時間で学習可能な点が影響している.

大きく影響しており, 提案手法の制約となっている.
特に HashTree の空間構造であるハッシュグリッドは, 空

4.2.2 空間計算量

間検索が木構造よりも高速に行えるように, 格子構造に近い

表 2 を見ると, RIS による光源サンプリングの有無によ

性質をもっており, 実行時間の削減に大きく貢献している. た

らず, HashTree を用いることで, Müller (2017) に比べてだし, ハッシュグリッドには格子構造には見られない固有の分散を低減できることがわかる. ただし, HashTree に含ま課題が存在する. まず, 圧縮によるメモリ削減でセルの一部れるハッシュグリッドは, Müller (2017) で利用している空が欠落する可能性がある. 特に CornellBox Water シーンの間二分木に比べて, 空間計算量が大きい. 実際, 表 3 に示すように 1 次反射面全体が可視領域である場合, 圧縮時の欠落

データ構造と必要メモリ量の関係を確認すると, HashTree はにより大きく分散低減効果が低下するため, ほとんど圧縮すMüller (2017) に比べて大幅に増加していることが読み取れる. これは, Müller (2017) では空間・方向構造として二分木と四分木を用いており, 重みに応じた適応的分割を行うことで効率的なメモリ管理を行っているが, 提案手法では処理時間の改善を重視して, 無駄の多い格子構造を利用している点が影響しているからであると考えられる. 特に分布表現に高解像度が要求されるシーンでは, Müller (2017) の方がメモ
リ使用率の少なさから分散低減効果が高くなる可能性がある.

ることができない. そのため, このような条件ではハッシュ計算による実行効率の低下が支配的となり, 単純な格子構造の方が適している可能性がある. また現状の実装では, 近傍の経路点であってもハッシュ関数によってメモリ上で大きく離れた位置に領域を確保してしまうため, 断片化が発生する.
この断片化は, 冗長領域を双方向リスト構造とし, 衝突時に新規の冗長ノードを追加することで解決できる. ただし, 冗
長領域の実体は単一のメモリから未使用領域の末端を取得し,割り当てる必要がある. この末端を取得するため, 現在の使

5. まとめと今後の課題

用セル数を排他的に取得し, 更新していく必要がある. しか

本論文では, ハッシュグリッドと完全四分木を組み合わせ

し複数の並列単位から同じ変数に対して同時に排他処理を行た新しい経路誘導のデータ構造として HashTree を提案し,うと, 競合が多発して大きな低速化を招く可能性がある. 最WRS による Stream RIS との組合せにより時間基準で分散を大幅に低減できることを示した. 評価実験からはサンプル密度が低い場合, RIS を含む明示的な光源サンプリングによる分散低減効果は高い反面, サンプル密度が高い場合では低くなる傾向が得られた. 一方で経路誘導による分散低減効果
は, サンプル密度が低い場合では低く, サンプル密度が高い
場合では高くなる. 追加の処理に伴う実行時間の増加を考慮すると, 十分な時間が経過した後では提案手法を用いるより,後に, ハッシュ関数によってデータが散在することでキャッ通常の経路誘導を用いることによる分散低減効果はより高いまれる反面, 経路誘導の効果が出にくい短い経路長を扱う場

ものとなる. 提案手法が効果を示す時間は, 光源サンプリン

合では特性が大きく悪化する可能性がある. これらの課題がグの複雑さにより分布の学習が困難なほど長くなると考えらあるため, HashTree による経路誘導は必ずしも全てのシーれる.

ンで最適な結果を示すとは限らない. しかし, ハッシュグリッ

シュ効率が低下する可能性がある. ここで, 低次反射では並列単位内の空間的相関性が強く保たれているため, 断片化の影響によるキャッシュミスの影響が比較的大きいと考えられる. 一方高次反射では空間的相関がほとんどなく, ランダム
アクセスをすることになるため, 断片化の影響によるキャッシュミスが比較的小さいと考えられる. よって, 経路誘導の効果が出やすい長い経路長を扱う場合では十分な効果が見込

よって, 分布学習に長い時間がかかる複雑な多光源シーン

ドによる空間検索では格子構造を利用する他の改善手法の組では, 提案手法は学習過程において明示的な光源サンプリン

合せが可能であり, 今後の提案手法の改良ではこの特性を効グを行うことで十分な効率化を行うことができるが, 分布学

果的に活用する必要があると考えている.

習に時間がかからない単純なシーンでは, 多光源であっても以降では, 今後の課題を挙げる.

あまり効率化を行うことができないと考えられる. 以上の特性を考慮すると, 提案手法の適用対象は限定的されるが, 都

5.1 WRS と時間的・空間的再利用

市部のシーンでは強度や大きさの異なる多数の光源が含まれ通常の WRS による Stream RIS では, 各サンプル生成時

るため, 効果的なシーンは十分存在すると考えている. またに得られるサンプル点を捨ててしまうが, 近年ではサンプル

202

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

点をデータ構造に記録しておき, 時間的・空間的再利用を行うことで, 生成サンプルの精度を高めることが提案されている9)〜11). 特に Boissé11)は, ワールド空間上で時間的・空間的再利用を行うことで, 大域照明問題への適用を提案しており, 提案手法と組み合わせることで分布収束効果を高めることを検討している.

5.5 提案手法による低サンプル学習
提案手法は, 短い時間スケールでは効果があるが, 長い時
間スケールでは効果が低下していく. そこでサンプル密度が低い条件では, 提案手法により分布学習を進めていき, 十分な時間が経過した段階で, 通常の経路誘導に切り替えることが考えられる. ただし, 3.1 節で述べた通り, 提案手法の学習分布は通常の経路誘導で用いる放射輝度分布とは異なってい5.2 可視性の考慮る. そのため, 通常の経路誘導に切り替える前に, 提案手法

可視項の計算には追加のレイトレースが必要であるため,計算時間の削減のため, 提案手法では可視項を無視した寄与の学習分布ではなく放射輝度分布に対する学習を行う必要がある.

関数を用いた. しかし, 特定の光源以外遮蔽されているよう

5.6 光源サンプリングに対する MIS

な状況では, 可視項の影響が大きく, 不適切な寄与関数を用提案手法は, 通常の経路構築と NEE による光源サンプリ

いたことにより, かえって分散が高まる可能性がある. 現状

ングを分離し, 別々に扱っている. 一方で, 鏡面のように強いでは, そういった光源を完全に省いて通常の経路構築により

散乱指向性をもつマテリアルからなる境界面では, 光源方向寄与を取っているが, RIS による効果が低下してしまうため,にほとんど反射・透過しない可能性があり, 通常の経路構築

あまり効率的とはいえない. そこで, 各経路で得られた遮蔽による光源サンプリングが適している. 拡散面のように弱い

情報を再利用し, 寄与関数に可視性を考慮することで, この散乱指向性をもつマテリアルからなる境界面では, 反射・透課題を解決できないかと考えている.

過特性が等方的で光源の寄与が支配的となるため, NEE による光源サンプリングが適している. そのため, 提案手法は, 弱

5.3 生成分布の改良

い散乱指向性をもつ場合では効果を十分発揮するが, 強い散提案手法では, 生成分布として一様分布を用いているが, 生

乱指向性をもつ場合ではかえって特性が悪化すると考えられ成分布が寄与関数と大きく異なる場合, RIS によるサンプリ

る. このように, マテリアルの散乱特性によって最適な光源

ングの分散が大きくなってしまう. そこで, 光源の強度や大サンプリング戦略は異なる. 提案手法の分散低減効果を高め

きさを考慮した生成分布を用いることで RIS の分散を低減る改善手法として, 通常の経路構築 (def) と NEE による光することが考えられる. ただし, RIS のサンプリングごとに源サンプリング (nee) を MIS により結合することが考えら

複数の候補サンプル生成が行われるため, 候補サンプル生成れる. 被積分関数を f , 戦略 i = (def, nee) における MIS のの計算時間は十分短い必要がある. また, Dittebrandt ら の

重みを Wi , サンプル数を N , 確率密度関数 pi , サンプル点を光源サンプルの再利用のように, 可視サンプルを記録しておxi,j とすると, MIS の推定式は,

6)

き, 生成分布に可視性を反映することも RIS の分散低減につながると考えている. ただし, 複雑な生成分布は計算時間の増大が伴うため, 計算時間と精度のトレードオフを考慮する必要がある.

⟨F ⟩MIS = ⟨Fdef ⟩IS + ⟨Fnee ⟩IS .
∫Fi =Wi (x)f (x)dx.

(1)
(2)

Ω

pi (x).
pdef (x) + pnee (x)(3)

1 ∑ Wi (xi,j )f (xi,j )N j=0
pi (xi,j )(4)

Wi (x) =N −1

5.4 木構造の適応的階層設定⟨Fi ⟩IS =提案手法では, 方向木について重みによらず常に一定の階層数となるようにしている. 一方で, サンプル密度が低い場
合, 階層数が高いと葉ノードの分散が大きく, 分布の精度に問題が生じる. Müller (2017)3)では重みに応じて適応的な方向と表せる. ここで光源サンプリングの項 Fnee を, IS ではな
く, RIS を用いて推定する. 選択サンプル数 N , 候補サンプ
ル数を M , 標的関数 p′ , pnee によって生成された候補サンプ

必要なメモリ量を固定しているため, Müller (2017) のよう

ル点を zi,j , 選択サンプル点 yi とすると
(M −1
)
N
−1
∑
Wnee (yi )f (yi ) ∑p′ (zi,j )⟨Fnee ⟩RIS =(5)
N p′ (yi )M pnee (zi,j )
i=0
j=0にメモリのリサイズを伴う再構築をすることはできない. そと表せ, 最終的な推定量 ⟨F ⟩MIS+RIS は,木の分割を行い, サンプル密度が低い場合は, 分割数を少なくすることで, 分布の分散を抑えている. HashTree は事前にこで既定の階層数を用いて分布学習を行いつつ, サンプリン
グ時に用いる階層数のみ, 重みに応じて適応的に決定することが考えられる. こうすることで, サンプル密度が低い場合において, 分布の分散を抑えることができ, 提案手法の効果
領域を拡張できる可能性がある.

⟨F ⟩MIS+RIS = ⟨Fdef ⟩IS + ⟨Fnee ⟩RIS

(6)

となる.
このとき, 標的関数 p′ は, 従来の LBG に MIS の重み Wneeを乗算した LBGWnee を用いることが望ましい. また光源

203

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

方向についても通常の経路構築で寄与をとることになるので,Research Content Archive (ORCA)”, http://developer.nvidia

通常の放射輝度分布を学習分布として用いることが可能であ.com/orca/amazon-lumberyard-bistro (2017).

る. ここで, この MIS 結合は経路構築用の方向サンプル関数

pdef と NEE のサンプル生成関数 pnee を対象としたもので∫あり, 標的関数 p′ の正規化確率密度関数 p′ / p′ (x)dx に対するものではない点に注意する必要がある.

(2022 年 8 月 5 日 受付)(2022 年 10 月 13 日 再受付)

謝辞
本研究の一部は，科研費基盤研究 (A) 21H04916 の支援に
杉 田 俊 平2021 年慶應義塾大学理工学部電子工学科卒業．

より実施された．

参考文献
1) J. T. Kajiya: “The Rendering Equation”, SIGGRAPH Computer Graphics, Vol. 20, No. 4, pp. 143-150 (1986).

現在，慶應義塾大学大学院理工学研究科開放環
境科学専攻修士課程に所属．多光源大域照明レンダリングに関する研究に従事．

2) J. Vorba, J. Hanika, S. Herholz, T. Müller, J. Křivánek, A.
Keller: “Path Guiding in Production”, ACM SIGGRAPH
2019 Courses Notes, No.18, pp. 1-77 (2019).
3) T. Müller, M. Gross, J. Novák: “Practical Path Guiding For
Eﬃcient Light-Transport Simulation”, Computer Graphics Forum, Vol. 36, No. 4, pp. 91-100 (2017).

藤 代 一 成 （名誉会員）
1985 年筑波大学大学院博士課程工学研究科電子・情報工学専攻修士号取得退学．1988 年理学博士

4) H. W. Jensen: “Importance Driven Path Tracing Using the
Photon Map”, EGSR 1995: Rendering Techniques ’95, pp.
326-335 (1995).

（東京大学）．東京大学助手，筑波大学助手・講師，
お茶の水女子大学助教授・教授，東北大学教授を経て，2009 年より慶應義塾大学理工学部情報工学科教授，現在に至る．ビジュアルコンピューティン
グ，特にボリュームグラフィックスや可視化ライフ
サイクル支援，知的環境メディアに関する研究に従事．本会会長，可視化情報学会会長，芸術科学会副会長等を歴任．日本工学会フェロー，情報処理学会フェロー，IEEE Visualization Academy
会員，ACM Senior member．現在，日本学術会議連携会員，情報処理学会 CGVI 研究会主査

5) S. Herholz, O. Elek, J. Vorba, H. Lensch, J. Křivánek: “Product Importance Sampling For Light Transport Path Guiding”,
Computer Graphics Forum, Vol. 35, No. 4, pp. 67-77 (2016).
6) A. Dittebrandt, J. Hanika, C. Dachsbacher: “Temporal Sample
Reuse for Next Event Estimation and Path Guiding for RealTime Path Tracing”, Eurographics Symposium on Rendering- DL-only Track (2020).
7) J. Kim, Y. Kim: “Fast and Lightweight Path Guiding Algorithm on GPU”, Paciﬁc Graphics Short Papers, Posters, andWork-in-Progress Papers (2021).
8) J. F. Talbot, D. Cline, P. Egbert: “Importance Resampling for
Global Illumination”, EGSR ’05: Proceedings of the SixteenthEurographics Conference on Rendering Techniques, pp. 139146 (2005).
9) B. Bitterli, C. Wyman, M. Pharr, P. Shirley, A. Lefohn, W.
Jarosz: “Spatiotemporal Reservoir Resampling for Real-Time
Ray Tracing with Dynamic Direct Lighting”. ACM Trans. on
Graphics, Vol. 39, No. 4, Article No. 148 (2020).
10) Y. Ouyang, S. Liu, M. Kettunen, M. Pharr, J. Pantaleoni:“ReSTIR GI: Path Resampling for Real-Time Path Tracing”,
Computer Graphics Forum, Vol. 40, No. 8, pp. 17-29 (2021).
11) G. Boissé: “World-Space Spatiotemporal Reservoir Reuse for
Ray-Traced Global Illumination”, SIGGRAPH Asia 2021 Technical Communications, Article No. 22 (2021).
12) M. E. O’Neill: “PCG: A Family of Simple Fast Space-Eﬃcient
Statistically Good Algorithms for Random Number Generation”, Technical Report HMC-CS-2014-0905, Harvey Mudd
College, Computer Science Department (2014).
13) T. Karras: “Maximizing Parallelism in the Construction of
BVHs, Octrees, and K-d trees”, EGGH-HPG’12: Proc. of the
Fourth ACM SIGGRAPH / Eurographics Conference on HighPerformance Graphics, pp. 33-37 (2012).
14) S. G. Parker, J. Bigler, A. Dietrich, H. Friedrich, J. Hoberock,
D. Luebke, D. McAllister, M. McGuire, K. Morley, A. Robison,
M. Stich: “OptiX: A General Purpose Ray Tracing Engine”,
ACM Trans. on Graphics, Vol. 29, No. 4, pp 1–13 (2010).
15) Amazon Lumberyard: “Amazon Lumberyard Bistro, Open204

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）-- 年次大会 2022 Journal Track 論文特集 --スマートデバイスへの実装を考慮した継続認証手法に関する一検討
渡 邊 友 花† 山 崎 恭††（正会員）†北九州市立大学大学院国際環境工学研究科，††北九州市立大学国際環境工学部

A Study on Continuous Authentication Considering Implementation on Smart Devices
Yuka WATANABE†, Yasushi YAMAZAKI††(Member)†Graduate School of Environmental Engineering, The University of Kitakyushu††Faculty of Environmental Engineering, The University of Kitakyushu〈あらまし〉 近年，スマートデバイスの急速な普及に伴い，セキュリティやプライバシー保護のためのユーザ認証手法として，忘却やなりすましの防止，認証時間短縮などのメリットを持つ生体認証が注目されている．しかし，利用環境の変化による認証精度の低下や認証後の端末の不正利用などの問題が指摘されており，これを解決する一手法として，利用環境認識型継続認証システムが提案されている．本論文では，当該システムに対し，スマートデバイス
上で使用可能なリソースに対する制約と，テンプレートの登録・更新時の利便性の低下に着目し，認証精度とリソー
ス消費量のバランスを考慮して生体モダリティを選択する手法，及び認証システムが自動でテンプレートの登録・更新を行う手法を提案し，その有効性を評価した結果について報告する．
キーワード：スマートデバイス, 生体認証, 継続認証, テンプレート<Summary> In recent years, with the rapid spread of smart devices, biometric authentication technology has been widely used asa user authentication method for security and privacy protection, with advantages such as prevention of forgetting and impersonation,and reduction of authentication time. However, there are some problems, such as the decrease in reliability due to changes in theusage environment and unauthorized use of the device after authentication. Therefore, biometric authentication methods with usage
environment recognition and continuous authentication have been proposed as a solution to this problem. In this paper, we focusedon the limitations of available resources on the smart device and the reduced convenience of enrolling and updating templates. We
propose a method of selecting a biometric modality that balances authentication accuracy and resource consumption, and a methodof automatically enrolling and updating templates, and report the results of evaluating their effectiveness.
Keywords: smart device, biometric authentication, continuous authentication, template1.

スマートデバイスに搭載されているセンサから取得可能な生はじめに体情報を利用する生体認証技術が注目されている 2)．一方，ス

近年，スマートフォンやタブレット PC などのスマートデ

マートデバイスは可搬性に優れており，様々な環境で認証がバイスが急速に普及しており，2020 年時点での日本国内のス行われるため，スマートデバイス上での生体認証方式では，マートフォン保有率は 86.8%となっている 1)．これに伴い，ユ利用環境の変化が認証精度の低下につながる可能性が考えらーザの個人情報などを扱う機会が増加しており，セキュリテれる．また，上記いずれのユーザ認証方式も，認証後の端末

ィやプライバシー保護のためのユーザ認証技術が必要不可欠を他人に不正利用される可能性がある．

となっている．従来のスマートデバイスのユーザ認証方式とそこで，一つ目の問題に対する解決策として，人やモノ，

しては，PIN やパスワード，パターンロックなどがあるが，こ環境などの状況の変化に応じて対応することが可能であるとれらの方式では，ユーザ自身が設定したパターンやパスワーいう概念である「コンテキストアウェアネス」に基づく利用

ドなどの忘却により，端末のロック解除などが行えなくなる

環境認識機能を有する生体認証方式 3)が提案されている．当という問題がある．また，悪意のある第三者による盗み見や，該方式では，認証時の利用環境に適した認証方式をシステム

タッチパネル上の残留指紋などからパスワードやパターンをが適応的に選択することで，ユーザ認証の信頼性向上が実現推測され，なりすましが行われるという問題もある．そこで，可能であることが示されている．また，二つ目の問題に対す

205

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

る解決策として，認証後の端末の不正利用を防止するために，ユーザに負担をかけることなく継続的に生体情報を取得して認証を行う継続認証機能 4)の実装が提案されている．先行研究 5)では，これら二つの機能を兼ね備えた利用環境認識型継続認証システムが提案されており，これを適用することで，利便性，安全性の向上が期待される．
しかし，当該システムをスマートデバイスに実装することを考慮したとき，二つの問題が考えられる．一つ目は，当該システムでは，バッググラウンドでセンサを稼働させるため，
CPU 使用量や電力使用量が大きくなるという問題である．一般的に，スマートデバイス上で使用可能なリソースには多くの制約がある．そのため，CPU やメモリ，ストレージなどのリソース消費量を考慮し，センサを適切に稼働させる必要がある．二つ目は，当該システムは利用環境ごとにユーザにテンプレートを登録・更新してもらうことになるため，従来のユーザ認証と比較して利便性が低いという問題である．そのため，システムが自動でテンプレートを登録・更新する手法を検討する必要がある．

図 1 利用環境認識型継続認証システム

スマートフォンの継続認証に関する先行研究としては，顔画像と慣性計測ユニットのデータを融合した顔認証による継（環境ラベルが B のときの例）
Fig.1 Usage environment-aware continuous authentication system

続認証に関する研究 4)や，タッチパネル上のスワイプ情報を(Example when the environmental label is B)

用いた継続認証の精度に関する研究 5) などがある．文献 4)では，顔画像とスマートフォンから取得可能な慣性計測ユニッ

利用環境情報及び生体情報の取得後は，利用環境情報を用い

トのデータを融合した顔認証による継続認証システムの有効て利用環境の認識を行い，テンプレートデータベースから認性を評価し，文献 5)では，スマートフォンでのスワイプ認証

識結果に対応する環境ラベルを選択する．そして，環境ラベに最適なアルゴリズムとその認証精度を評価しているが，こルに含まれるテンプレートデータベース内の生体特徴と取得

れらの研究を含め，先行研究では必ずしもリソース消費量やした生体情報から抽出した生体特徴との照合を行う．ここで，テンプレートの登録・更新についての検討は行われていない．

認証に成功した場合，利用環境情報と生体情報の取得を繰りそこで，本論文では，スマートデバイスを対象とした継続返し，認証に失敗した場合，スマートフォンをロックし，最認証に対し，認証精度とリソース消費量のバランスを考慮して生体モダリティ（以下，モダリティ）を選択する手法と認証システムが自動でテンプレートの登録・更新を行う手法を

2.1

2.2

利用環境の分類

利用環境に適した認証方式の選択やテンプレートの登録・

提案し，その有効性を評価した結果について報告する．

2.

初のユーザ認証に戻る．

更新を行うため，本研究では予備実験を行い，周辺環境の明

利用環境認識型継続認証システム

るさ及びユーザの状態に基づく利用環境の分類を試みた．なシステムの概要

お，画面のスクロール操作機能を備え，ウェブブラウザの GUI

本論文では，先行研究で提案されている利用環境認識型継続認証システム 5)を対象に検討を加えた．当該システムの概要を図 1 に示す．
当該システムでは，スマートデバイスに一般的に搭載されているユーザ認証機能を使用してユーザの正当性を確認し，正当性が確認できたとき，端末のロックを解除して継続認証を開始する．継続認証実行時は，利用環境情報と生体情報の取得を一定時間行う．本研究で取得する利用環境情報は，端末の加速度，画面輝度，時刻であり，取得する生体情報は顔画像，タッチ情報（接触位置，接触面積，接触時間）である．

を模した利用環境情報及び生体情報取得アプリ（以下，生体情報取得アプリ）を作成し，これを予備実験を含む全ての実験に使用した．
まず，周辺環境の明るさによる利用環境の分類を試みた．
実験に使用した Apple 社の iPhone は，端末の仕様上，輝度センサの値を直接取得することができないため，代わりにスマートフォンのアプリで取得可能な画面輝度と照度計を用いた照度の計測を行うことにより，画面輝度と照度（周辺環境の明るさ）の関係を評価した．iPhone8，iPhone11，iPhone12 の
各端末について，画面輝度を𝑥，照度を𝑦としたときの回帰直線を求めると，それぞれ式 (1)，式 (2)，式 (3)のようになった．

206

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

𝑦3769.8𝑥1154.4(1)

表 1 実験の諸元
Table 1 Experimental conditions

𝑦3722.1𝑥1210.6(2)

𝑦3769.8𝑥1224.6(3)

使用端末

iPhone12（MGHP3J/A）

これらの結果と，利用環境分類の精度及び認証精度に基づき，

使用センサ

・加速度センサ [0.01 秒]

照度 100 [lx]未満に対応する画面輝度が 0.35 未満の場合を暗[サンプリング ・ジャイロセンサ [0.01 秒]

い場所（以下，暗所），照度 100 [lx]以上に対応する画面輝度

周期]・輝度センサ（画面輝度）[0.5 秒]

が 0.35 以上の場合を明るい場所（以下，明所）と定義した．

・GPS [5 秒]

次に，ユーザの状態による利用環境の分類を試みた．実験・カメラ [3 秒]の結果，1 軸より 3 軸を合わせた合成加速度の値の方が分類

測定時間

5 分間

精度が高かったためこれを採用した．ここで，合成加速度を

測定値

・平均 CPU 使用率
・メモリ使用量用いて利用環境の分類誤り率を算出した結果，合成加速度の値が 0.07 未満を止まっている状態（以下，静止状態），0.07 以上を動いている状態（以下，動作状態）としたときに最も分

表 2 リソース消費量測定結果

類誤り率が小さくなることが確認されたため，ユーザの状態

Table 2 Results of resource consumptionをこのように定義した．

センサ

以上のように，本論文では明らかに利用環境として性質の平均 CPUメモリ

使用率 [%]

使用量 [MB]異なる「明所」と「暗所」，及び「静止状態」と「動作状態」

加速度

9.95

116.4

9.90

116.5

を組み合わせた合計 4 種類の環境を利用環境と定義して実験ジャイロを行った．ここで，明所かつ静止状態の環境（明・止）
，明所

輝度

9.93

116.4

かつ動作状態の環境（明・動），暗所かつ静止状態の環境（暗・

GPS

9.92

116.4

止），暗所かつ動作状態の環境（暗・動）は，画面輝度を𝐴，

カメラ

13.23

1200.0合成加速度の値を𝐵とすると，それぞれ式 (4)のように定義される．
𝐴

0.35 and 𝐵

0.07 ⇒ （明・止）𝐴

0.35 and 𝐵

0.07 ⇒ （明・動）𝐴

0.35 and 𝐵

0.07 ⇒ （暗・止）𝐴

0.35 and 𝐵

0.07 ⇒ （暗・動）

3.1.2
(4)

実験結果

リソース消費量の測定結果を表 2 に示す．表 2 より，カメラを起動したときの平均 CPU 使用率及びメモリ使用量が大きいことが確認される．なお，他の機種（iPhone8 と iPhone11）3.

においてもほぼ同様の結果が得られた．

リソース消費量と認証精度以上の結果から，利用環境認識型継続認証システムにおいスマートデバイス上に継続認証の機能を実装する上で，リては，生体情報取得時のカメラの使用頻度を適切に制御する

ソース消費量を考慮することは必要不可欠である．本論文でことにより，リソース消費量を抑制することが可能であるとは，以下の実験により得られた各センサのリソース消費量と考えられる．

各モダリティにおける認証精度に基づき，継続認証に適した
3.2

モダリティの使用方法を提案する．
3.1

利用環境の分類

利用環境認識型継続認証システムで利用可能なモダリティ

リソース消費量としては，顔，指紋，スワイプ，音声などが挙げられる．この利用環境認識型継続認証システムで使用可能なセンサとし

うち，指紋認証は多くのスマートデバイスで利用されているて，加速度センサ，ジャイロセンサ，輝度センサ（画面輝度），

が，端末の特定の位置にセンサが組み込まれており，センサ

GPS，カメラを使用したときのリソース消費量を測定した．

周辺に指を置く必要があるため，ユーザに認証を意識させな

3.1.1

い継続認証に適しているとは言えない．また，音声認証は雑実験の諸元音などにより認証精度が左右されやすい上，声を発するといApple 社の iPhone12 を対象とし，統合開発環境 Xcode に含う性質上，公共の場では使いにくく，継続認証に適している

まれる Debug Navigator を使用して，各センサを 5 分間使用しとは言えない．そこで，本論文では，利用するモダリティとたときの平均 CPU 使用率とメモリ使用量を測定した．実験のして顔とスワイプを選択し，これらを使用したときの認証精諸元を表 1 に示す．

度を評価した．

207

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

3.2.1

ここで，スワイプ認証は，ユーザがスマートデバイス上で実験の諸元行うタッチ操作の一種であるスワイプ操作から抽出した各種

2.2 節で示した（明・止）
，
（明・動）
，
（暗・止）
，
（暗・動）

特徴量を使用したユーザ認証手法である．また，Accuracy は，の 4 通りの利用環境を室内で再現し，13 名の被験者に対して，

予測結果全体がどの程度真値と一致しているかを表す指標で生体情報取得アプリを，普段コンテンツを閲覧するときのスある．実験の諸元を表 3，各モダリティの認証に関する諸元

クロール操作と同じように使用してもらい，各生体情報（顔を表 4 に示す．

画像，タッチ情報）を取得した．その後，取得した生体情報を使用して各モダリティの認証精度を算出した．なお，本論
文では，認証精度を評価する指標として，顔認証には EER

3.2.2

実験結果

(a) 顔認証（Equal Error Rate：等誤り率）と各使用モデルのしきい値にお実験で取得した顔画像は認証を意識せずに撮影したものでける FRR（False Reject Rate：本人拒否率）及び FAR（False

あるため,常にユーザの顔が写っているとは限らない．そこで，Accept Rate：他人受入率）を使用し，スワイプ認証には

本実験では最初に各利用環境における顔検出率を算出した．

Accuracy（正答率）と EER を使用した．

顔検出率を算出した結果を表 5 に示す．ここで，顔検出率はテンプレート画像とテスト画像の全ての組み合わせのうち顔が検出された割合を表す．

表 3 実験の諸元

表 5 より，暗所より明所，動作状態より静止状態の方が顔Table 3 Experimental conditions
使用端末

取得情報

・iPhone11（MWLU2J/A）

検出率が高いことが確認される．また，
（明・止）
，
（明・動）
，

・iPhone12（MGHP3J/A）（暗・止），（暗・動）の順に顔検出率が高いことが確認され

・顔画像

る．
続いて，テンプレート画像とテスト画像がともに顔検出さ・スワイプによるタッチ情報（接触位置（x,y），接触した指の半径，接触開始からのれたときの組み合わせで顔認証を行った際の EER を算出し経過時間）た結果を表 6 に示す．ここで，認証アルゴリズムとして使用

13 名 （20 代前半の男性 10 名，女性 3 名）

した DeepFace には複数の使用モデルが存在するが，本実験で

被験者数
利用環境

は著者らの先行研究により，高い認証精度が得られることが

（明・止）
，
（明・動）
，
（暗・止）
，
（暗・動）

明らかとなっている ArcFace を使用した．

周辺環境の ・明所（照度：350~800 [lx] ）明るさ

表 6 より，（明・止）の利用環境における EER は小さく，・暗所（照度：10~120 [lx] ）当該環境における顔認証は，ユーザ認証として有効であるとユーザの状態 静止状態（座位），動作状態（歩行）言える．また，（暗・止）の利用環境における EER は小さい
表 4 各モダリティの認証に関する諸元が，本論文の（暗・止）の利用環境は比較的明るいため，認証

Table 4 Conditions for each modality

精度が高かったものと推察される．そのため，当該利用環境

顔認証

における顔認証は，顔検出ができない場合を除き，ユーザ認証として有効であると考えられる．一方，（暗・動）の利用環

認証アルゴリズム DeepFace（使用モデル：ArcFace）
画像枚数

境は，他の 3 つの利用環境よりも EER が高く，当該利用環境

・テンプレート画像：3 枚における顔認証は，ユーザ認証には適さないと考えられる．

・テスト画像：30 枚
比較回数以上の結果から，顔検出が可能な利用環境であれば，顔画（本人-本人）90（=3×30）[回]像は継続認証に有効なモダリティであると言える．

（本人-他人）1080（=3×30×(13-1)）[回]
スワイプ認証6)

生体特徴 特徴量①

7)

特徴量②

x 変位，y 変位，筆記距離，曲度，表 5 顔検出率 [%]速度，角度，接触面積，筆記時間

Table 5 Face detection rate [%]接触開始 x 座標，接触終了 x 座標，接触

利用環境

開始 y 座標，接触終了 y 座標，速度，

顔検出率（明・止） （明・動） （暗・止） （暗・動）
63.33

57.18

50.60

46.92

角度，接触開始時の接触面積，接触終了時の接触面積表 6 顔認証精度（EER）[%]

認証アルゴリズム ・RF（ランダムフォレスト）

Table 6 Face recognition accuracy (EER) [%]・SVM（サポートベクターマシン）
データ比率

利用環境

本人：他人＝4：1，学習：テスト=1：1

EER（静止状態：4382，動作状態：5763）

208（明・止） （明・動） （暗・止） （暗・動）
0.82

4.12

0.77

7.19

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）(b) スワイプ認証となった．ただし，スワイプ認証は，顔認証と比較すると概

本論文では，
（明・止）
，
（明・動）
，
（暗・止）
，
（暗・動）の4 つの利用環境を定義しているが，スワイプ認証は明るさによる影響はないと考え，静止状態と動作状態の 2 つの利用環
境でユーザ認証を実行した．各利用環境におけるスワイプ認して精度が低いため，本人が確認できない場合もあることに留意する必要がある．
3.3

継続認証に適したモダリティの使用方法

3.1.2 節及び 3.2.2 節の実験結果より，顔認証では端末のリ

証の Accuracy と EER を算出した結果を表 7 に示す．
表 7 より，特徴量①と特徴量②を比較すると，特徴量②のソース消費量は大きいが認証精度は高く，スワイプ認証では方が概して認証精度が高いことが確認される．さらに，静止端末のリソース消費量は小さいが顔認証と比較して認証精度

状態と動作状態における認証精度を比較すると，動作状態のは低いことが確認された．以上の結果を踏まえ，認証精度と方が精度が高い傾向はあるものの，両者の差は小さいことがリソース消費量を考慮した継続認証に適したモダリティの使確認される．一方，認証アルゴリズムに関しては，Accuracy に用方法を図 2 に示す．まず，従来のユーザ認証機能を使用し着目すると，いずれのアルゴリズムを使用しても大きな差異て本人確認を行った後，端末のロックを解除し，継続認証をは確認されない．しかし，EER に着目すると，RF を使用した開始する．ここで，継続認証実行時は，利用環境情報・生体方が認証精度が高いということが確認される．このことから，情報の取得を常時行う．そして，利用環境情報と生体情報をスワイプ認証に使用する認証アルゴリズムは，SVM と RF を取得した後，利用環境情報に基づき利用環境の認識を行い，通常のセキュリティレベルでは RF を用いたスワイプ認証を比較すると，RF の方が適していると言える．
以上の結果から，端末のタッチスクリーンを使用するスワ行う．次に，スワイプ認証で本人が確認できた場合，利用環

イプは，いずれの利用環境においても継続認証に有効なモダ

境情報・生体情報の取得を繰り返し，本人が確認できなかっリティであり，認証アルゴリズムに RF を使用し，生体特徴にた場合，DeepFace（使用モデル：ArcFace）を用いた顔認証を特徴量②を使用した場合に認証精度が高くなることが明らか行う．ここで，（明・動），（暗・止）の利用環境では，顔検出されない場合があるため，一定時間顔検出ができなかった場
合や本人が確認できなかった場合は継続認証を中止し，ロッ

表 7 スワイプ認証精度 [%]ク解除時のユーザ認証に戻る．一方，（暗・動）の利用環境でTable 7 Swipe authentication accuracy [%]
静止状態

動作状態

は，顔認証が適さないためスワイプ認証のみを実行し，本人

Accuracy

81.03

85.55

が確認できない場合，継続認証を中止してロック解除時のユ

EER

27.13

20.70

ーザ認証に戻る．また，高いセキュリティを要する場合は，Accuracy

79.78

83.37

利用環境を問わず顔認証のみを実行し，本人が確認できない

EER

33.43

27.04

場合は継続認証を中止してロック解除時のユーザ認証に戻る．

Accuracy

81.66

82.76

このように，リソース消費量の小さいスワイプ認証を高頻

EER

18.80

15.24

度で使用し，継続認証で本人が確認できなくなった場合に，Accuracy

78.67

78.90

EER

25.77

21.40

ユーザの状態
特徴量①

RF

SVM

特徴量②

RF

SVM

リソース消費量は大きいが，より認証精度の高い顔認証に切り替えるといったようなモダリティの変更を適宜行うことにより，スマートデバイスへの実装に適した継続認証が実現できると考えられる．

図 2 継続認証に適したモダリティの使用方法
Fig.2 How to use modalities for continuous authentication

209

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

図 3 テンプレートの登録・更新手順
Fig.3 Template Registration/Updating Procedures

4.

（信頼度（中））はウェブブラウザなど通常のアプリの操作のリソース消費量と認証精度

みをユーザに許可し，信頼度が低い場合（信頼度（低））は本スマートデバイスにおける生体認証では，利用環境の変動

人性が低いと判断して一旦端末をロックして追加の認証を行がユーザ認証の信頼性に与える影響が大きい．先行研究 8)でう．ここで，信頼度（高）の場合，テンプレートが登録済みでは，利用環境ごとにテンプレートを作成することで，利用環あるときは取得した生体情報から抽出した生体特徴をテンプ

境の変動による影響を抑えることが可能なことを明らかにしレートとして更新を行い，テンプレートが未登録であるときている．しかし，ユーザに対して利用環境ごとにテンプレーは抽出した生体特徴をテンプレートとして登録する．信頼度

トの登録・更新を要求することは利便性の低下につながる．

（中）の場合は，テンプレートの登録・更新は行わずに，利そこで，本節ではスマートデバイスに搭載されているセン

用環境情報・生体情報の取得を繰り返す．信頼度（低）の場

サから得られる情報に基づき，ユーザの正当性，テンプレー

合は，ユーザの正当性が低いと判断し，従来のユーザ認証をトの品質，利用環境の推定をそれぞれ行い，利用環境に応じ行う．そして，認証に成功した場合，再び利用環境情報・生てテンプレートの登録・更新を行うことで，利便性と安全性

体情報の取得を行い，認証に失敗した場合，本人ではないとを確立する手法を提案する．

判断し，スマートデバイスをロックする．

4.1

4.2

提案手法

信頼性評価実験

提案手法におけるテンプレートの登録・更新手順を図 3 に

提案手法は，テンプレートの登録・更新をバックグラウン

示す．提案手法では，まず従来のユーザ認証を行い，本人がドで行い，ユーザに認証を意識させずに生体情報を取得する．

確認できた場合，利用環境情報と生体情報を取得し，取得しそこで，本論文では顔をモダリティとした顔認証実験に基づた生体情報に対して品質推定を行う．ここで，生体情報の品き，提案手法の有効性を評価した．

質が低い場合は利用環境情報と生体情報の取得を繰り返し，生体情報の品質が高い場合は生体情報から生体特徴を抽出し，

4.2.1

実験の諸元

利用環境に対応するテンプレートが登録済みか否かを確認す

2.2 節で示した（明・止）
，
（明・動）
，
（暗・止）
，
（暗・動）

る．そして，テンプレートが登録済みの場合は，テンプレーの 4 通りの利用環境を室内で再現し，13 名の被験者に対して，

ト内の生体特徴と抽出された生体特徴を照合する．一方，テ

生体情報取得アプリを日常生活でブラウザをスクロールする

ンプレートが未登録の場合は，初期登録時のテンプレート内ように使用してもらい，生体情報を取得した．表 8 に実験のの生体特徴と抽出された生体特徴を照合する．このとき，取諸元を示す．

得した生体特徴とテンプレート内の生体特徴の照合に成功し利便性を考慮した場合，テンプレートの初期登録を行わずた回数をカウントし，照合を行った回数に対する照合に成功に認証を行うことが望ましいが，安全性を担保することが困した割合に基づき信頼度を求める．このように，本論文では難となるため，実験では（明・止）に対応するテンプレート

照合の成功率を信頼度と定義する．提案手法では，信頼度をのみ初期登録されているものとした．以下，各利用環境にお

高，中，低の 3 段階に分類し，テンプレートの登録・更新のける顔画像の品質推定，テンプレート更新後の認証精度，テ手順を制御するための指標として使用する．具体的には，信ンプレート登録後の認証精度について評価した結果について頼度が高い場合（信頼度（高））は本人性が高いため，機密性述べる．

の高い情報の操作をユーザに許可し，信頼度が中程度の場合

210

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

表 8 実験の諸元

表 10 （明・止）のテンプレートと照合したときの信頼度 [%]Table 8 Experimental conditions

Table 10 Confidence level when matched against (light, stationary) template [%]使用端末

・iPhone11（MWLU2J/A）
・iPhone12（MGHP3J/A）

利用環境情報

（暗・止）

（暗・動）

95.4

79.6

83.0

信頼度

端末の重力加速度，画面輝度，時刻

生体情報

顔画像

被験者数

13 名

利用環境

（明・止）
，
（明・動）
，
（暗・止）
，
（暗・動）

表 11 （明・止）のテンプレートと照合したときの EER [%]Table 11 EER when matched against (light, stationary) template [%]利用環境

表 9 顔画像の品質
Table 9 Face image quality
利用環境

（明・動）

（明・止） （明・動） （暗・止） （暗・動）

最大値

0.68

0.65

0.61

0.56

最小値

0.25

0.19

0.16

0.15

平均値

0.48

0.43

0.39

0.32

標準偏差

0.08

0.086

0.12

0.10

（明・動） （暗・止） （暗・動）

テンプレートの登録なし

5.45

18.56

15.77

テンプレートの登録あり

7.03

1.27

12.01

には DeepFace の ArcFace をモデルとして使用した．実験の結果，信頼度は 95.4 [%]であり，EER を算出した結果，テンプレートの更新なしの場合は 4.17 [%]，テンプレートの更新ありの場合は 1.29 [%]であった．これらの結果から，テンプ
レートの更新ありの方がテンプレートの更新なしよりも EER
が小さく，テンプレートの更新は有効であると考えられる．

4.2.2(c) テンプレートの登録

実験結果

利用環境認識で認識された利用環境に対応するテンプレー(a) 品質推定

トが存在するか否かを確認し，存在しない（未登録の）場合，

生体情報取得アプリを使用し，撮影した顔画像の中で顔検出された画像に対し，利用環境ごとに FaceCaptureQuality9)を使用して顔の品質を推定した．顔画像の品質推定結果を表 9に示す．
表 9 より，
（明・止）
，
（明・動）
，
（暗・止）
，
（暗・動）の順に高品質な顔画像の取得が可能であることが確認された．また，最大値，最小値，標準偏差の値から，同じ利用環境でも顔画像の品質に差異が生じることが確認された．これは，取得した顔画像に顔が鮮明に撮影されている場合がある一方，
顔の一部が欠けている場合や画像がブレている場合があることが原因であると考えられる．以上の結果から，取得する顔画像の品質推定を行うことで，低品質な生体特徴によるテンプレートの登録・更新を防止することが可能であると考えられる．

新たな利用環境に対応するテンプレートを登録する．ここで，新たな利用環境に対応するテンプレートを登録するとき，まず，初期登録されたテンプレートの生体特徴を参照する場合について検証した．最初に，利用環境が（明・動）
，
（暗・止）
，
（暗・動）において取得した顔画像について，利用環境ごとに半数を登録用顔画像，残りの半数をテスト用顔画像とし，登録用顔画像に対して品質推定を行った．その後，初期登録されたテンプレート内の生体特徴と最も品質が高い登録用顔画像から抽出された生体特徴を照合して信頼度を求め，抽出された生体特徴を（明・動）
，
（暗・止）
，
（暗・動）の利用環境にそれぞれテンプレートとして登録した．最後に，登録したテンプレート内の生体特徴とテスト用顔画像から抽出された
生体特徴の照合を行い，認証精度を求めた．初期登録時のテンプレート内の生体特徴と抽出された生体特徴を照合した場(b) テンプレートの更新

合の利用環境ごとの信頼度を表 10，認証精度（EER）を表 11

利用環境が（明・止）のとき，生体情報取得アプリを用いに示す．

て取得した顔画像を使用し，テンプレートの更新を行った．

表 10 より，初期登録時の（明・止）の利用環境での生体特まず，（明・止）の利用環境において取得した顔画像の半徴と他の利用環境での生体特徴を照合したとき，利用環境ご数を更新用顔画像，残りの半数をテスト用顔画像とし．更新とに信頼度にばらつきのあることが確認される．また，表 11

用顔画像に対して品質推定を行った．次に，（明・止）の利より，（明・動）の利用環境を除き，テンプレートの登録あり

用環境において取得した最も品質が高い更新用顔画像から抽の方が EER が小さく，（明・動）の利用環境でも大きく認証出した生体特徴とテンプレート内の生体特徴を照合して信頼精度が低下することはないため，利用環境に基づくテンプレ

度を求め，信頼度が高い場合，顔画像から抽出した生体特徴ートの登録は有効であると考えられる．

をテンプレートとして更新した．その後，更新後のテンプレ

次に，新たな利用環境に対応するテンプレートを登録する

ート内の生体特徴とテスト用顔画像から抽出した生体特徴のとき，初期登録時以外の利用環境が登録されているテンプレ

照合を行い，認証精度として EER を求めた．なお，顔認証ートの生体特徴を参照する場合について検証した．前述と同

211

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

5.

様，登録用顔画像とテスト用顔画像を用意し，登録用顔画像に対して品質推定を行った．その後，利用環境が異なる 3 つのテンプレート内の生体特徴と最も品質が高い登録用顔画像から抽出された生体特徴を照合して信頼度を求め，抽出された生体特徴をそれぞれの利用環境にテンプレートとして登録した．最後に，登録したテンプレート内の生体特徴とテスト
用顔画像から抽出された生体特徴の照合を行い，認証精度を求めた．このときの信頼度を表 12，認証精度（EER）を表 13に示す．なお，表 13 の登録環境は登録時の利用環境，認証環

まとめと今後の課題

本論文では，継続認証機能をスマートデバイスに実装することを目的とし，認証精度とリソース消費量のバランスを考慮してモダリティを選択する手法，及び認証システムが自動でテンプレートの登録・更新を行う手法を提案し，その有効性を評価した．今後の検討課題として，実機上での性能評価，
スワイプ認証の精度向上，信頼度の活用方法，画像の品質判定方法などが挙げられる．

謝辞

境は認証時の利用環境を表している．
表 12 より，（明・止）は（明・動）のテンプレート，（明・

本研究の一部は，JSPS 科研費 JP20K11814 の助成を受けた動）は（明・止）のテンプレート，（暗・止）は（暗・動）のものです．本論文の執筆にあたり，実験データの取りまとめ

テンプレート，（暗・動）は（暗・止）のテンプレートをそれに協力していただいた山崎研究室の皆様に謝意を表します．

ぞれ用いて照合を行う場合，信頼度が高いことが確認される．

参考文献

以上の結果から，テンプレートの登録を行うときは，周囲の明るさが同じ利用環境のテンプレートを用いて照合を行うこ

1) 総務省，令和 3 年版 情報通信白書，総務省，pp.274–305 (2021).

とで，認証精度の高い生体特徴をテンプレートとして登録す

2) P. Tresadern, T. F. Cootes, N. Poh, P. Matejka, A. Hadid, C. Lévy, C.

ることが可能であると考えられる．また，表 13 より，（暗・

McCool, S. Marcel: “Mobile Biometrics: Combined Face and Voice動）以外の 3 つの利用環境で認証環境と同じ利用環境のテン

Verification for a Mobile Platform”, IEEE Pervasive Computing, Vol.12,

プレートの登録を行ったときは EER が小さくなることが確

No.1, pp.79–87 (2013).

認される．これは，ユーザの利用環境に対応したテンプレー

3) Y. Yamazaki, T. Ohki: “Toward More Secure and Convenient User

トの登録を行うことで，利用環境の変化による認証精度へのAuthentication in Smart Device Era”, IEICE Trans. on Information &影響を抑えられたことが要因であると考えられる．以上の結Systems, Vol.E100-D, No.10, pp.2391–2398 (2017).

果から，継続認証にユーザの利用環境に合わせたテンプレー

4) V. M. Patel, R. Chellappa, D. Chandra, B. Barbello: “Continuous User

トの登録・更新を行う提案手法は有効であると考えられる．

Authentication on Mobile Devices: Recent progress and remaining
challenges”, IEEE Signal Processing Magazine, Vol.33, No.4, pp.49–61

表 12 複数のテンプレートと照合したときの信頼度 [%](2016).

Table 12 Confidence level when matched against multiple templates [%]認証環境 （明・止） （明・動） （暗・止）5) 阿川登生，東知明，山崎恭，大木哲史:“使用リソースを考慮した（暗・動）

スマートデバイス上での継続認証に関する一検討”，電子情報通信登録環境

学会技術研究報告，Vol.117, No.236, BioX2017-25, pp.1–6 (2017).
93.2

（明・止）
（明・動）

92.6

（暗・止）

78.6

75.5

（暗・動）

81.9

79.7

87.3

84.4

6) 松原慶朋，西村治彦，佐村敏治，吉本裕行，谷本良平:“電子端末

86.1

78.5

上でのフリック操作による新たな生体認証技術”，電子情報通信学

93.2

会技術研究報告，Vol.115, No.266, BioX2015-39, pp.91–96 (2015).
7) A. B. A. Ali, V. Ponnusamy, A. Sangodiah, R. Alroobaea, N. Z. Jhanjhi, U.

92.0

Ghosh, M. Masud: “Smartphone Security Using Swipe Behavior-based
表 13 複数のテンプレートと照合したときの EER [%]Authentication”, Intelligent Automation & Soft Computing, Vol.29, No.2,

Table 13 EER when matched against multiple templates [%]pp.571–585 (2021).

認証環境 （明・止） （明・動） （暗・止）8) 東知明, 阿川登生, 岡部稜, 山崎恭, 大木哲史: “利用環境を考慮し（暗・動）たスマートデバイスにおける継続認証に関する一検討”，2017 年

登録環境
（明・止）

1.29

7.15

20.17

17.53

（明・動）

4.85

7.03

21.92

19.95

（暗・止）

12.4

19.77

1.27

7.34

（暗・動）

13.55

13.13

6.64

12.01

暗号と情報セキュリティシンポジウム(SCIS2017), 3D4-2 (2017).
9) Apple, Documentation Framework Vision,
http://developer.apple.com/documentation/vision (2022).

（2022 年 7 月 4 日 受付）（2022 年 9 月 16 日 再受付）

212

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

渡 邊 友 花2021 年 北九州市立大学国際環境工学部情報メディア工学科卒業．現在，北九州市立大学大学院国際環境工学研究科情報工学専攻に在学中．生体認証に関する研究に従事．

山 崎 恭

（正会員）
1993 年 早稲田大学理工学部電子通信学科卒業．1998 年 同大学大学院理工学研究科博士後期課程修了．博士（工学）．日本学術振興会特別研究員（DC2，PD），早稲田大学理
工学部助手を経て，2001 年 北九州市立大学
国際環境工学部助教授に着任．現在，同教授．主に，情報セキュリティとその応用に関する研究に従事．画像電子学会，電子情報通信学会，情報処理学会，IEEE，ACM 各会員．

213

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）-- 年次大会 2022 Journal Track 論文特集 --3 次元自然形状に適した輪郭追跡法と遺構図作成支援への応用
岩 瀬 隆 志†（学生会員）

岩 切

宗 利††（正会員）

田 中清†††（フェロー）† 信州大学総合理工学研究科 , †† 防衛大学校情報工学科 , ††† 信州大学学術研究院（工学系）

Contour Tracking Method Suitable for 3D Natural Shapes
and Its Application to Support Drawing Map of Remains
Takashi IWASE† (Student Member ), Munetoshi IWAKIRI†† (Member), Kiyoshi TANAKA††† (Fellow )† Graduate School of Science and Technology, Shinshu University ,†† Department of Computer Science, National Defense of Academy of Japan ,††† Academic Assembly (Institute of Engineering), Shinshu University〈あらまし〉 3 次元点群は, レーザーや写真測量によって 3 次元空間を多数の離散的な座標情報で表現したものである. 3 次元点群を処理することによって 3 次元空間内の特徴を直接解析することができるため, 様々な応用が期待されている. 3 次元点群に輪郭線を引く手法はダニエルらによって提案されている. この手法は表面セグメンテーショ
ンや表面メッシングを目的とし, 幾何学的な形状を示す 3 次元点群に対して表面フィッティングを行い, 表面同士の境界に存在するエッジに投影した点集合に対して輪郭線を追跡する. しかし, 測量現場などで取得したような一般的な自然形状を表す 3 次元点群のエッジに対して輪郭追跡することには必ずしも適していない. そこで本研究では, 遺構
図作成への応用を目的として, 自然形状を表す 3 次元点群のエッジに対して輪郭追跡を行う新たな手法を提案し, 実際の遺構データに対する実験によりその有効性を示す.
キーワード：3 次元点群処理, 輪郭線追跡, 遺構図<Summary> A 3D point cloud is a representation of a 3D space with a large number of discrete coordinate data obtained by laser or photogrammetric surveying. The processing of 3D point clouds enables us
to directly analyze features in 3D space, which is expected to have various applications. A contour tracking method for 3D point clouds has been proposed by Daniel et al. This method is intended for surface
segmentation and surface meshing, and performs surface ﬁtting on a set of 3D points that show geometricshapes, and traces contours on a set of points projected on the edges that exist at the boundaries between
surfaces. However, this method is not necessarily suitable for contour tracking of edges of 3D point clouds
that represent general natural shapes, such as those obtained at surveying sites. In this work, we propose
a new method of contour tracking for edges of 3D point clouds representing natural shapes, and show its
eﬀectiveness on drawing map of the remains through experiments on actual remain data.
Keywords: 3D point cloud processing, contour tracking, map of remains

ある遺構図作成に注目する. 遺構図とは遺跡の調査で発掘さ1. は じ め にれた遺構の形状や規模を実際に現地にて計測し, 調査員が輪郭線をトレースして描いた図のことを言う2). しかし, 遺構図

埋蔵文化財は, 国民共有の貴重な歴史的財産である. このため, 土木工事などの開発を進める過程では, 工事の前に地下に埋蔵された遺構や遺物の有無を確認する確認調査を経ることが義務付けられている. 遺跡が発見された際は, 文化財
保護法1)により発掘調査を行い, 調査書にまとめて後世に残している.

作成は一般に手作業で行われるため莫大な時間がかかることや考古学に関する深い知識を必要とするため, 遺構図作成にかかる作業コスト低減が求められている. 遺構図作成支援に関しては, 2 次元画像を用いてエッジを検出し, 遺構図に求められる輪郭線を引く手法が井村らによって提案されている3). しかし 2 次元画像では奥行きを正確に認識できないなどの本研究では, 調査書作成の中でも最も重要な工程の一つで214The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

課題があり, 正確に輪郭線を描画することが難しい. 本研究では, 近年注目されている 3 次元点群処理に着目し, 立体的に形状を把握することで遺構図の作成支援に適した方法を開図 1 ダニエルらによる手法の流れ発する. 提案法は, エッジ特徴量の感度の高い部分点群デー

Fig. 1 Flowchart of method by Daniel et al.

タを抽出し, 3 次元的に輪郭線追跡を行うため, 2 次元画像を用いる方法に比べて輪郭線抽出の自由度が高い利点がある.

3 次元点群から遺構図を作成するには 3 次元点群の形状を認識し, 輪郭線を描画しなければならない. 3 次元点群に輪郭線を引く手法として, ダニエルらの手法4)が提案されている.
この手法は, 表面セグメンテーションや表面フィッティングを目的とし, 幾何学的な形状の 3 次元点群に対して 2 次曲面をフィッティングさせ, 表面同士の交点 (交線) をエッジとして輪郭線を引く. しかし, 一般的な自然形状の 3 次元点群では表面のフィッティングを適切に行うことが出来ず, 遺構図で求められる輪郭追跡には適していない.
本研究では, 自然形状を表す 3 次元点群に対してまず特徴(a) 成長ベクトル vc の算出(b) 次の注目点 pj の決定(c) 同様な手順の反復(d) 反対方向の追跡抽出を行った上で輪郭追跡を行う新たな手法を提案すると共に, 遺構図作成支援への応用を検討する. 本論文では, 長野県
内の 2 箇所の遺構に対して作成した 3 次元点群データに対して検証を行い, 提案法の有用性を示す.

図 2 ダニエルらによる輪郭追跡法
Fig. 2 Contour tracking method by Daniel et al.

2. ダニエルらによる輪郭追跡法
vc =ダニエルらによる輪郭追跡法4)は, 幾何学的な形状の 3 次∑{

θ(||p′i − p||) ·∀i2元点群を対象としている. 図 1 に彼らの方法の流れを示す.

pi − p }||pi − p||(1)2

θ(s) = e(−s /Smax )この手法では, まず LMS（Least Median of Squares）に
よって平面を検出する. これにより, 3 次元点群の指定した範ただし, pi (i = 1, 2, ..., n) は p を中心とする半径 Smax 内に囲の点から平面を推定し, そこに含まれる点を抽出する. す存在する近傍局所点群内の n 個の点である. また, p′i は注目

べてが平面で構成されていない点群にも対応するため, 平面

点 p における最大固有値を示す固有ベクトル上に写像した点を曲面に拡張する. LMS によって検出された平面を構成しを, θ(s) は距離 s によって定まる重み付けを示す.

ている点に最も近い距離にある点を追加する. そして, 新た

pj = p + Smax · vcに追加された点を含む局所点群に対し曲面推定を行う. 算出(2)された曲面に最も近い点を局所点群に追加し, 再び曲面推定

次に, 図 2(b) に示すように, 式 (2) より注目点 p から vc 方を行う. この処理を繰り返すことにより, 表面を再構成する.

向に距離 Smax 進めた先の点を終点 pj とし, 線を引く. この

曲面 (平面) に最も近い点が設定したしきい値よりも離れてい

終点を次の始点 p とし, 図 2(c) に示すように同様な操作をた場合に, 2 次曲面を構成するプロセスを終了し, 新たな曲面繰り返す. 終点の先に点がない場合, プロセスを中断し初めに移行する. ダニエルらはこのような一連の処理を Robustの始点に戻る. 反対方向に対しても同じ手順を繰り返し, 図5)

Moving Least-squares(RMLS) と呼び, ノイズの含まれる
3 次元点群に対しても曲面近似された滑らかな 3 次元点群を構成できることを主張している.
次にモデルの曲面同士の交点を算出することで物体のエッ2(d) に示すように一つの辺を完成させる. この際, 計算に利用した点は始点として利用しない. 以上の手順を 3 次元点群内の始点として利用できる点全てに適用することで輪郭線を追跡する.

ジを認識する. ニュートン法により 2 つ以上の表面同士に最も近い点を交点とし, 曲面の交点のみを残した点群を新たに

3. 遺構データに対する追跡結果と問題点作成する. これによって, 物体の骨格のような 3 次元点群が3.1 遺構データ
本論文で用いる 2 種類の遺構データを図 3 に示す. この図は, 測量会社の調査員が現地にて撮影した写真をもとに作成した 3 次元点群を真上から見た画像である. (a) は沖ノ原遺跡, (b) は山鳥場遺跡である. 山鳥場遺跡は長野県長野市東できる. この部分点群に対して, 以下に示す手順でエッジを追跡する. まず, 図 2(a) に示すように, この部分点群上に任意の注目点 (始点)p を取り, 式 (1) により成長ベクトル vc を
算出する.

215

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

図 5 提案法
Fig. 5 Proposed method(a) 沖ノ原遺跡(b) 山鳥場遺跡

図 3 2 つの遺構画像
Fig. 3 Two pictures of archaeological remains(a)(a) 沖ノ原遺跡

第一主成分ベクトル
s の算出

(b)

成長ベクトル vc から
終点 q の決定(b) 山鳥場遺跡

図 4 従来法によって得られた輪郭線(c) 同様な手順の反復

Fig. 4 Contour line obtained by conventional method(d) 反対方向の探索

図 6 提案法による輪郭線抽出法

筑摩郡朝日村で発掘されたものである. 大きさは, 図面化する範囲でおよそ縦 4.3m, 横 4.3m である. 特徴として住居の跡であり, 柱が立っていたであろう穴が複数見られる遺構である. また中心部に囲炉裏のような跡も見られ, 色の異なる石が置かれている. 沖ノ原遺跡は新潟県中魚沼郡津南町で発掘されたものである. 大きさは, およそ縦 6m, 横 10m である. 沖ノ原遺跡は角がはっきりしている岩が多く含まれており, 地面 (底面) の高さが少し低くなっている遺構である. 本
論文ではこれら 2 種類の点群データを共通して検証に用いる.

3.2 事前実験による問題点の明確化
3.1 節で示した遺構データにダニエルらの輪郭追跡法を適用した結果を図 4 に示す. これを見ると, 遺構の構造や形状

Fig. 6 Contour Tracking method by proposed method

面再構成の困難な自然形状の 3 次元点群に対してエッジ領域を直接抽出し, 輪郭線を追跡する手法を提案する. 図 5 にその流れを示す.
まず, 自然形状を表す 3 次元点群に対して特徴抽出法6)〜8)を用いてエッジ部分に対する感度の高い部分だけを抽出した点群を作成する. これにより, エッジ領域を含む部分点群を抽出することができる.
次に, 抽出した部分点群に対して以下の手順で輪郭線を追跡する. まず, 図 6(a) に示すように, この部分点群上に任意の注目点 (始点)p を設定し, 次式により追跡方向 vc を決定する.

を示す輪郭線ではない多数の線が描画されていることがわかる. これは, 遺構のような自然形状の３次元点群では凹凸が激しく複雑な形状をしているため, 表面フィッティングが過

vc =

∑( s
∀i

||s||

+

pi − p )||pi − p||(3)

度に細かく行われてしまい, 得られた平面 (曲面) 同士の交点

ここで, pi (i = 1, 2, ..., n) は p から半径 Smax 内の近傍局所を特徴点として抽出することにより多数の線が現れたと考え点群内の n 個の点である. s はこれらの局所点群に主成分分られる. パラメータを変更しても結果に大きな差異が認めら析を行って得られた第一主成分ベクトルであり, Smax 内のれなかったため, ダニエルらの手法は, 遺構の輪郭線追跡に

最も点密度の高い方向を示している. この部分点群の局所的は適していないと言える.

な方向を示す s と, 注目点から近傍点までのベクトルを足し合わせることで, 点群の局所的なばらつきを考慮した成長ベ

4. 提 案 法

クトル vc を求めることができる. 本論文では, 式 (3) におい

3 章で示したように, ダニエルらの手法では遺構の 3 次元
点群データのエッジ部分に輪郭線を追跡することが困難であることがわかった. そこで本研究では, 平面 (曲面) 検出や表

216て, 第二項を第一項と同じ重みで加算しているが, この重みを変化させることも可能である.
次に, 式 (4) より vc 上の座標 pj を決める.

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）(a) DoN 法によって得られたエッジ特徴量(a) DoN 法から得られた部分点群に対する輪郭線追跡結果(b) 曲率法によって得られたエッジ特徴量(b) 曲率法から得られた部分点群に対する輪郭線追跡結果(c) ND-PCA 法から得られた部分点群に対する輪郭線追跡結果(c) ND-PCA 法によって得られたエッジ特徴量

図 8 提案法によって得られた輪郭線

図 7 エッジ特徴量の強度分布

Fig. 8 Contour line obtained by proposed method

Fig. 7 Intensity distribution of edge features

面検出を行わなくても形状を認識できる. また, 一度線を引

遺構
沖ノ原遺跡
山鳥場遺跡

表 1 パラメータ
Table 1 Parameter
DoN 法
曲率法
rs = 10[mr]r = 10[mr]rl = 30[mr]rs = 3[mr]r = 10[mr]rl = 30[mr]きはじめ, 点群の終わりまで追跡を行った後, 再び初めの注
目点に戻り, 反対方向に追跡を進めることで, どの点を注目

ND-PCA 法
r = 10[mr]rn = 20[mr]r = 10[mr]rn = 10[mr]点としても一辺を完成できる.

5. 実 験 結 果
5.1 利用した特徴抽出法と得られたエッジ特徴量
本研究では, 入力した 3 次元点群からエッジ領域を抽出する

pj = p + Smax ·vc||vc ||(4)

pj の最近傍点を探索し, 得られた点を終点 q とする. 注目点
p と終点 q を線で結び, 図 6(d) に示すように q を次の注目点として同様な手順を繰り返し, 輪郭線追跡を進める. 始点と終点が同じ点になるか, 既に処理を終えている他の点に到達した時, 初めの始点に戻り, 図 6(d) に示すように当初のベ
クトル s と反対方向に追跡を進め, 一つの辺を完了する. この際, 計算に利用した点は始点として利用しない. 以上の手
順を 3 次元点群内の始点として利用できる点全てに適用することで輪郭線を追跡する.
提案手法では, 初めに特徴抽出を行うことで 3 次元点群に含まれるエッジ成分を含む部分点群を検出しているため, 平217ための特徴抽出法として DoN 法6), 曲率法7), ND-PCA 法8)の 3 手法を用いる. これらの手法を, 3.1 節で示した 2 種類の遺構データに適用した結果を図 7 に, 使用した各パラメータを表 1 に示す. 使用したパラメータは, 輪郭領域のエッジ特徴量が顕在化するように全体として各点のエッジ特徴量の強弱がはっきりするように選定した. また [mr] とは, 全ての点とその最近傍点との距離を算出し, それらの中央値を 1 とした単位である. ここではヒートマップを利用し, エッジ成分の強弱を (青：弱〜赤：強) として示している.

DoN 法は点群の注目点から半径 rs 内に含まれる点群と半径 rl 内に含まれる点群 (rs ≤ rl ) それぞれから法線ベクトルを算出し, 2 つの法線ベクトルの差分を特徴とする手法である. 図 7(a) のように, エッジ部分の近傍に強く特徴量が現The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

れる. 半径を変更しても点群の形状が変わらない時は 2 つの法線ベクトルの差異が小さくなるため, 平面性の高い領域やエッジの真上では特徴量は小さくなる. 反対に半径内にエッジを含むようになると次第に法線ベクトルの差異は大きくなるため, 特徴量も大きくなる.
曲率法は局所点群の主成分分析を行い, 得られた３つの固(a) 図 8(a) の拡大表示

有値を用いて近似曲率を計算する手法である. 図 7(b) の結果
から, エッジ部分とその周囲に強い特徴量が出ており, DoN
法よりも特徴量が強く現れる範囲が狭いことがわかる.

ND-PCA 法は算出した法線ベクトルの各成分を座標値とする点群を生成し, その点群に対して主成分分析を行い, 算出
された固有値 λ0 (n), λ1 (n), λ2 (n)(λ0 (n) ≤ λ1 (n) ≤ λ2 (n))
とそれらの和を特徴とする手法である. 本研究では全ての固有値を足し合わせた結果が最もエッジ部分を抽出できたため,
この結果を用いる. DoN 法や曲率法に比べ, 高い特徴量が現れるエッジ周辺の範囲が広く, 他のエッジとも重なっている
ため, ぼやけたように見える.

(b) 図 8(b) の拡大表示

5.2 輪郭線追跡の結果
遺構の 3 次元点群に対し提案手法を用いて, 輪郭線を追跡(c) 図 8(c) の拡大表示

した結果を図 8 に, 利用した各パラメータは表 1 と同様であ

図 9 得られた輪郭線の拡大表示

る. それぞれ DoN 法, 曲率法, ND-PCA 法を用いて抽出しFig. 9 Enlarged view of the obtained contour lines

た部分で得られた点群に対し, 4 章で示した提案法で輪郭線を追跡した.

DoN 法では, エッジ部分の近傍に特徴量が出るため, 輪郭
線もエッジの周りに描かれていることがわかる. また, 輪郭とは言えない部分にも線を引いており, 細かい線が出ている
こともわかる. 図 8(a) を拡大した図 9(a) を見ると, 重要な形状である角やエッジよりも外側に線を引いていたり, 不自
然に曲がった線が描かれており, 遺構図に求められる輪郭線としての精度は低い.
曲率法は綺麗にエッジ部分を抽出できており, また抽出された部分点群に対して途中で線が途切れてしまうことも少な
く, 輪郭線を追跡できていることがわかる. また, 図 8(b) を拡大した図 9(b) より, 多少の歪みはあるものの, 抽出したい
輪郭部分を概ね追跡できていることがわかる.

ND-PCA 法もエッジ部分を特徴抽出できているため, 遺構の構造を示す輪郭線を描けていることがわかる. また, 山
鳥場遺跡では丸い穴にも輪郭線を描けており, 提案法は曲線にも線が引けることがわかる. しかし, 図 8(c) を拡大した図9(c) より, DoN 法と同様に角の部分で一つのエッジに複数の線を引いてしまう場合が見られた.

(a) 実際の遺構図(b)

遺構図の輪郭線をトレースした図

図 10 山鳥場遺跡に対して描かれた実際の遺構図との比較
Fig. 10 Comparison of the actual map of remains drawn
and the remain data for the Yamatoriba site

スしたものを 図 10(b) に示し, これと前述の図 8 で示した結果との比較を行う.
遺構図では, 一般に上端 (上部のエッジ), 下端 (下部のエッジ) と呼ばれる遺構の形状を記録するために重要な情報が含まれており, 曲率法と ND-PCA 法では, 提案法による輪郭線
追跡の実験結果が遺構図として描かれた線に近い線が描かれていることがわかる. 特に曲率法では, 実際の遺構図に近い

5.3 考察形で上端と下端を区別できている部分が多い. 一方で, 穴のここでは, 沖ノ原遺跡の遺構図が存在しないため, 山鳥場

部分ではエッジがうまく認識できず, 遺構図のような輪郭線

遺跡に対して実際に描かれた遺構図を参照しながら考察を行を描けていない. これは, 穴の側面の凹凸に強い特徴量が現う. まず, 図 10(a) に調査書に掲載されている実際の遺構図

れてしまい, 上端と下端の区別が十分にできなかったためとを示す9). このように遺構の特徴を表す輪郭線だけが描かれ考えられる. 提案法では任意の半径 Smax の長さ毎に輪郭線たものである. この輪郭線を図 3(b) の画像上に白線でトレーを描くため, 真っ直ぐな線を描きにくい傾向がある. このた

218

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

め今後の課題の一つとして, 領域ごとに Smax を適応的に変を増やし, 提案法の汎用性を高めることが必要である. また,化させるなどの改善を行う必要がある.

遺構図を描写する調査員の嗜好や特徴を柔軟に反映できる支DoN 法ではエッジでない部分も形状変化に応じて特徴量の強度が高まり, 実際の輪郭線とは異なる線が得られる場合がある. しかし, 2 つの半径 (rs ≤ rl ) の差を大きくすることで,局所点群の形状変化の程度を変更することができる. この特徴を活かすと, パラメータ調整によって 2 次元画像では判別できない小さな形状変化を捉え, 認識できる可能性がある.
ND-PCA 法で得られた部分点群から輪郭線を引いた結果
では, 一つのエッジ部分に 2 本の線が描かれ, 反対に曲率法
では一つのエッジに一本の線が描かれている. この違いは,
主成分分析を行う局所点群を定義する半径 Smax が部分点群の幅を覆っていないため, 一つのエッジで 2 回輪郭線追跡を行ったためと考えられる. 一方で Smax を大きく設定しすぎると他のエッジ領域の点群を含んでしまうため, 適切なパラメータ調節が課題である.

援ツールを開発することも今後の課題である.

本研究で得られた実験結果は長野県埋蔵文化センターの専門家（調査員）に評価していただき, 遺構図を描画する際に役立つ参考になる輪郭線が明確に抽出されているとの評価を得ている. ただし, 遺構図は描写する調査員によって描かれる輪郭線が異なり正解は存在しないため, 定量的な評価は困難である. このため, 今後支援ツールを作成するにあたっては, パラメータ調節も含めて調査員の嗜好や特徴を柔軟に反映できるように開発する必要がある.

6. ま と め
本研究では, 遺構図作成支援を目的に自然形状の 3 次元点群に対して輪郭線を追跡する課題に対して, 3 次元点群から
エッジ特徴量 (DoN 法, 曲率法, ND − PCA 法) を用いてエッジ領域を含む部分点群を抽出し, これを用いて輪郭線追跡を行う手法を提案した. その結果, 平面 (曲面) 検出の難しい自然形状の３次元点群においても輪郭線を描写することができた. 本研究の検証において最もきれいに輪郭線を描写できたのはエッジ特徴量として曲率法を用いた場合であり, 山鳥場
遺跡については, 実際の遺構図に近い輪郭線を追跡することができた. また, 沖ノ原遺跡については遺構図が存在しないため, 比較はできなかったが, 遺構の特徴を表す輪郭線を追跡することができた.
提案法は, パラメータを調節することにより検出可能なエッジ領域を変更することが可能なため, 輪郭線を追跡する方法も含めて, より適応的な手法に改善する発展の可能性が残されている. 例えば, エッジ領域を示す部分点群から輪郭線を追跡する際に, 局所的な点群の方向性に対して点群のばらつ
きをどの程度考慮するかについて, さらに検証する必要があ
る. 今後は, これらについて更なる実験と考察を重ね, 各特徴
量の良い部分を組み合わせる検討も含めて, 遺構図で求められる輪郭線抽出精度の向上を図るとともに, 本論文で使用した沖ノ原遺跡, 山鳥場遺跡以外の遺構データに対する検討例

219

謝

辞

本研究を実施するための資料をご提供いただき, 検討内容に対して有意義なご意見を下さった (一財) 長野県文化振興事業団長野県埋蔵文化センター並びに実験に必要なデータを作成していただいた (株)AB.do の関係者の皆様に感謝する.

参考文献
1) 文化財保護法 (昭和二十五年法律第二百十四号).
2) 埋蔵文化財包蔵地の把握と周知に関する基準について, 長野県教育委員会.
3) 井村篤, 岩切宗利, 田中清: 線密度特徴量を用いた遺構図描画の一手法”, 画像電子学会 第 295 回研究会 (2021.3).
4) J. Daniels II, T. Ochotta, L. K. Ha, C. T. Silva, Splinebased
feature curves from point-sampled geometry, The Visual Computer, vol. 24, no. 6, pp.449-462, (2008).
5) S. Fleishman, D. Cohen-Or, C.T. Silva: Robust moving leastsquares ﬁtting with sharp features”, ACM Trans. Graph. 24(3),544-552 (2005).
6) Y. Ioannou, B. Taati, R. Harrap, M. Greenspan:
Diﬀerence of Normal as a Multi-Scale Operator in Unorganized Point
Clouds”, 3D Imaging, Modeling, Processing, Visualization andTransmission, pp.501-508 (2012).
7) M. Pauly, M. Gross, L.P. Kobbelt : Eﬃcient Simpliﬁcation of
Point-Sampled Surfaces”, Proc. of the Cinference on Visualization,pp.163-170 (2002).
8) 岩切宗利, 堀田富宝, 早田 赳 : 法線ベクトル分布に着目した 3 次元点群からのエッジ抽出”, 画像電子学会誌 Vol. 45 No. 1, pp.5361(2016).
9) (一財) 長野県文化振興事業団 長野県埋蔵文化財センター 『山鳥場遺跡・三ヶ組遺跡』長野県埋蔵文化財センター発掘調査報告書 120(2019).

(2022 年 7 月 30 日 受付)(2022 年 10 月 18 日 再受付)

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

岩 瀬 隆 志 （学生会員）
2021 年信州大学工学部電子情報システム工学科卒業．現在，信州大学大学院総合理工学研究科修士課程に在学中．3 次元点群処理の研究に従事．

岩 切 宗 利 （正会員）
1993 年 防衛大学校情報工学科卒業．1998 年 防衛大学校理工学研究科情報数理専門卒業．1999
年 防衛大学校情報工学科助手．2005 年 同講師．
2015 年 同准教授．博士（工学）．マルチメディ
アと情報セキュリティに関する研究に従事．情報処理学会会員．

田 中
清 （フェロー）1984 年防衛大学校電気工学科卒業．1989 年防衛大学校理工学研究科オペレーションズリサー
チ専攻修了．1992 年防衛大学校情報工学科助手．
1995 年信州大学工学部電気電子工学科助教授．
2006 年同教授，現在に至る．2015〜2021 年信
州大学副学長（国際交流担当）．博士 (工学)．画
像・映像処理，色覚，3 次元点群処理，情報ハイディング，進化計算，多目的最適化，知的電力網・交通システムなどの研究に従事．IEEE，電子情報通信学会，情報処理学会，日本眼光学学会，日本産業・労働・交通眼科学会などの会員．本学会
前会長．

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The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）-- 年次大会 2022 Journal Track 論文特集 --深度カメラを用いたアスパラガス収穫機の開発
松

原 洋 一†（正会員）† 長野県南信工科短期大学校

Development of an Asparagus Harvester Using Depth Cameras
Yoichi MATSUBARA† (Member)† Nagano Prefecture Nanshin Institute of Technology〈あらまし〉 長野県伊那市では，地域の振興作物であるアスパラガスなどを対象とし、先進機器を活用したスマート
農業モデルを確立するために，露地野菜コンソーシアムを立ち上げ，アスパラガス収穫機の開発を行っている．本稿では，アスパラガス収穫機の全体システムについて紹介し，その基幹技術となるアスパラガス認識処理について述べる．深度カメラを用いた深度画像より点群を取得し，点群情報よりアスパラガスをクラスタリングする．正確に切断するために地面との境界部を認識し，ロボットを用いて切断・把持し収穫する．屋外であるため，点群の途切れがお
きやすく，一方で隣接アスパラの点群が一体化することもおこる．これらの問題を簡便な方法で改善する手法について述べ，実際の圃場での試験結果を示す．
キーワード：深度画像, 点群,PCL, ポイントクラウド, クラスタリング<Summary> Ina City, Nagano Prefecture, has established an open-air vegetable consortium to develop
an asparagus harvester in order to establish a smart agriculture model utilizing advanced equipment. This
paper introduces the overall system of the asparagus harvester and describes the asparagus recognition
process, which is the core technology of the asparagus harvester. Point cloud is obtained from depth image
using a depth camera, and asparagus are clustered based on the point cloud information. To cut theasparagus accurately, the boundary between the asparagus and the soil is recognized, and the asparagus
is cut, gripped, and harvested using a robot. Because of the outdoor location, the point cloud is often
interrupted, while the point cloud can become integrated with neighboring asparagus. We describe a simple
method for improving these problems and show the results of a test in an actual ﬁeld.
Keywords: depth image, point cloud, pcl, clustering

を用いて収穫可能なアスパラガスを認識するシステム2),3)や

1. は じ め に

深度カメラなど複数のカメラを用いて認識するシステム4)な長野県伊那市周辺（上伊那地域）は，全国でも有数のアスどがある．特に後者は，収穫したアスパラガスの売上に応じパラガスの産地である1)．アスパラガスの収穫作業は機械化た料金での貸し出しビジネスを行っており，一定の実用化がが遅れており，一本一本手作業で刈取っている．腰をかがめなされている．しかし，現状においては，長野県への展開はての刈取り作業であり，農家の負担も大きい．近年，高齢化視野に入っていないとの事である．上伊那地域の圃場は，現した農家の引退などもあり，アスパラガスの出荷量が減少し在導入している地域とは大きく異なっていることも一因と考ているのが現状である．

えられる．海外においても，RGBD カメラの点群を利用し伊那市ではこの現状を改善しスマート農業モデルを確立すた収穫機が提案されている5)．想定している圃場は，上伊那るために，露地野菜コンソーシアムを立ち上げ，アスパラガ

地域の圃場とは大きく異なっており，導入は難しいと考えらス収穫機の開発を行っている．コンソーシアムでは，南信工れる．

科短期大学校及び地域の企業が連携し，収穫機の開発を行っている．

本稿では，開発したアスパラガス収穫機について紹介する．
深度カメラを用いてアスパラガスの一本一本を認識し，規定

既存の収穫機開発事例としては，複数のラインレーザー光

221

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）の長さ以上のアスパラガスをロボットアームを用いて収穫するシステムである．対象としているアスパラガス圃場は半促成栽培であり，間口 2.4 メートルの比較的小型のハウスである1)．暖かい日はハウスのサイドをまくり上げるため，ほぼ屋外環境でアスパラガスの認識を行う必要がある．また，収穫機のコスト要求も厳しいため，できるだけ汎用的な機器を用いた装置にする必要があり，深度カメラには市販品で比較的安価な製品を使用している．
また，寒冷地であるため．春はハウス内に小型のビニールトンネルを設置する．収穫時はビニールをまくり上げるが，支柱が障害物となるため，アームとの衝突を回避する必要が

図 1 春先の圃場の様子
Fig. 1 Field in early spring

ある．夏の収穫時には，アスパラガスの親株が成長した中で，アスパラガスを収穫する必要があり，親株と収穫すべきアス
パラガスとの区別も重要となる．

(i) 走行部：4 つの車輪を使い，通路に設置したレール上を走行する．自立型の走行機と比べ，レールを使用するここのように，制約や課題の多い開発であるが，プロトタイとで，開発期間の短縮とコストダウン及び安定した姿勢

プ機を完成させ，実際の圃場での動作試験を行うことが出来での認識・収穫作業が可能となる．ホストからの通信指た．プロトタイプ機に盛り込んだアスパラガス認識の工夫点

令によりマイコンが所定距離の移動を行う．

や圃場試験を通して浮かび上がった課題について述べる．

(ii) アーム部：独自開発のロボットアームにより，アスパラガスを把持・切断し，コンテナに収納する．制御は走行

2. 収穫機のシステム概要

部と同じマイコンが担う．ホストからの指令により，所アスパラガス収穫機の概要について述べる．

定の座標にアームの先端を移動することができるとともに，収穫指令により指定座標にあるアスパラガスを一連

2.1 圃場
収穫を行う圃場は地域ごとに異なっており，上伊那地域では，図 1 のような間口 2.4 メートルの小型ハウス内で栽培するのが主流である．中央には幅 500mm 程の通路があり（図 1の黒いビニールの部分），その両側に幅 950mm ほどの畝がある．畝の断面形状は半月状であり，中央部は通路よりも 100〜150mm ほど高い．
収穫は，春（3 月から 5 月）と夏（7 月から 9 月）の 2 回行う．春は，図 1 のように，畝に細い支柱を立てビニールのトンネルを設置する．これは，圃場が寒冷地にあることから，霜害対策として設置する．収穫時にはビニールを畝の反対側にまくり上げる．なお，気温の上がる日中は，ハウス側面のビニールを一部めくり上げることもある．春の終わりから夏にかけては，アスパラガスを大きく育てる（これを立茎という）．立茎により葉を茂らせたアスパラガスは養分を根に蓄え，翌年も収穫をすることができる．夏は，立茎した親株の間から萌芽したアスパラガスを収穫する．

動作で収穫することもできる．アームの先端には，ハンド部がありアスパラガスの把持と切断ができる．

(iii) 認識部：２台の深度カメラによりアスパラガスの位置を特定する．認識処理はパソコンで行う．詳細は 2.3 節及び 3. 章で述べる．
(iv) ホスト部：各部に指令を送り，全体の制御を行う．認識部と同じパソコンで制御を行う．本体後方に操作ボタンを配置し，ボタンの信号を取得することで運転制御を行う．また，外部との無線通信機能も有し，収穫機の状態
や位置を外部に伝えることができる．
電源には，市販のポータブル電源を使用する．700Wh 程
度の大容量バッテリを使用し 6 時間程度の連続稼働が可能である．電源は取り外せるため，電源のみ持ち出し充電することができる．電源を取り外すことで，重量が 23kg 程度となるため，1 人か 2 人での運搬が可能である．
図 4 に収穫機の動作フローを示す．収穫機は一定距離走行し停止した状態で撮像を行う．深度画像を処理し，収穫可能

2.2 構成要素

なアスパラガスの有無と切断位置を算出する．収穫可能なア

図 2 に収穫機の全体図を，図 3 にシステムブロック図を

スパラガスがある場合は，収穫動作を行う．収穫の判断は，示す．収穫機本体は，全幅 436mm ×全長 905mm 程度であアスパラガスの長さや，ロボットアームの経路に障害物や別り，重量は 23kg 程度（電源除く）である．本体の前面にはのアスパラガスがないことなどである．詳細については，3.

コンテナ台車が連結でき，収穫したアスパラを収納する．コ章で述べる. 収穫動作を行った場合，再度同じ位置で撮像をンテナ台車には動輪はなく，本体が押すことで進むことがで行う．これは，手前のアスパラガスが収穫されることで，そきる．

の奥のアスパラガスを収穫できることがあるためである．た

収穫機は大きく分けて以下の部分からなる．各部は，マイだし，同じ場所での撮像は２回までと制限している．収穫動作が完了すると，一定距離走行し次の撮像・処理を実施する．

コンやパソコンにより制御される．

222

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）
表 1 D415 の主な仕様
Table 1 D415 main speciﬁcations
諸元
性能
使用環境
屋内/屋外
動作範囲（推奨）
0.5m 〜 3m
方式
アクティブステレオ
解像度
1280 × 720 画素
視野角
水平 65 °×垂直 40 °

図 2 収穫機の全体図
Fig. 2 Overall view of the harvester

図 5 カメラの配置と視野の模式図
Fig. 5 Schematic diagram of camera placement andFOV

図 3 システムブロック図

Fig. 3 Systems block diagram(a) Depth Image(b) RGB Image

図 6 深度カメラによる撮像例
Fig. 6 Image captured by depth camera
図 4 収穫機の動作フロー
Fig. 4 Flowchart of harvester operation

400mm, 畝の地面から概ね 300mm である．地面との境界を認識する必要があるため，地面が写るようにカメラは約 10 °下側に傾けている．

2.3 認識部の構成要素
認識部の構成について詳しく述べる．認識部は深度カメラ

実際の撮像画像の一例を図 6 に示す．画像中央に比較的大と処理用パソコン及びソフトウエアからなる．ソフトウエア

きなアスパラガスが 2 本生えている．しかし，深度画像ではについては，3. 章で説明する．深度カメラに求められる要件と一部が途切れているのがわかる．RGB 画像では，これらアスして，屋外での動作が必須である．また，できる限り安価なカ

パラガスの背後に重なって，雑草が見えている．また、2 本のメラであることも重要となる．複数の深度カメラをテストし， アスパラガスの間の奥には，小さなアスパラガスが 2 本並ん
最もこの要件に合致するものとして Intel RealSenseD415 をで生えているが，深度画像では，一体化しているように見え選定した．D415 の主要な仕様を表 1 に示す．深度を取得す

る．青く細いアーチ状のものは，トンネルビニールの支柱でる方式はアクティブステレオであり，赤外光のドットパター

ある．深度画像では大きく途切れている．距離が近い（0.5m

ンを照射している．実際は，このドットパターンのみではな

以内）範囲は深度画像では画像化されないためである．画像

く，自然光も使用して深度推定しているようであり太陽光のの奥側には収穫のためにまくり上げている状態のトンネルビ

元でも比較的良好な深度画像が得られた．大きな難点は最近ニールが見える．人手でまくり上げるため，まくり上げ量は接距離が 0.5m と大きいことである．収穫機近傍の画像を得

一定ではない．地面は必ずしも平坦でないのがわかる．特に，ることが出来ないため，アスパラガスが認識できないことや， 中央のアスパラガスの左奥（落ち葉があるところ）は大きく
トンネルビニールの支柱を検知できないなどの問題がある． くぼんでいる．
なお，カラーセンサも搭載されており，深度画像と合わせて

3. 認 識 処 理

RGB 画像を得ることもできる．
カメラの配置と視野を図 5 に示す．カメラは 2 台使用し，左右のカメラ 1,2 でそれぞれ撮像及び認識処理が実行され左右の畝を撮像する．視野は，前方から進行方向に直交する

る．認識処理においては，深度画像のみを使用し，RGB 画

方向までの範囲をカバーする．カメラの高さは，レールから像は使用しない．太陽光が逆光で入ることもあり RGB 画像

223

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）(a) Depth Image(b) Point cloud data

図 8 得られた点群データ
Fig. 8 Obtained point cloud data

度で十分と判断し，ボクセルサイズを決定した．図 8 には深度画像 (a) 及びボクセルフィルタ後の点群データ (b) を示す．
なお，点群データは畝を横から見た視点で表示し，あわせて
カメラ座標系の XYZ 軸（赤緑青）も示している．

3.3 地面とトンネルビニールの除外
アスパラガスを特定するため，点群から地面とトンネルビ
ニールを除外する．まずは地面の認識である．地面がほぼ平面であれば比較的容易であるが，この圃場は必ずしも平坦ではない．カメラ座標系の Y 軸（図 8(b) の Y 軸，以降 Yc 軸と呼ぶ）に沿って下側から 20,000 点の点を集め，それらに
図 7 アスパラガス認識処理フロー

対して RANSAC8)を用いて平面抽出を行う．20,000 点は経Fig. 7 Flowchart of asparagus recognition process

験的に求めたしきい値である．なお，RANSAC は外れ値をの色合いが一定しないことと，夜間の収穫を考慮し，開発の第一段階としては深度画像のみで認識を行う事とした．
各カメラにおける，アスパラガス認識処理のフローを図 7に示し，以降の節で述べる．

除いて平面や直線推定を行う手法であり，PCL に含まれるため使用している．
ここで，カメラは 10 °ほど傾いているので，Yc 軸は地面に垂直ではない．3.8 項で述べる機械座標系に変換すれば垂直になるため，この段階で点群を機械座標に変換して以降の

3.1 深度画像の撮像処理を行っても良い．しかし，ロボットの開発と認識処理の

屋外での撮像のため，カメラの自動露光機能を使って露光開発を並行に進めた関係で，今回の処理フローでは機械座標調整を行う．このため，複数のフレームを撮像する必要があ
る．撮像時間の短縮のため，走行中に撮像を開始し，停止してからの画像を利用する．なお，常時撮像している方が，タクト短縮できるが，深度画像の撮像には多くの CPU パワー
を使用するため省電力の観点から採用していない．

変換を最終処理で行っている．
得られた平面の 50mm 上側の点のみを抽出し，地面除外
点群とする．
続いて，トンネルビニールを平面近似するために、地面除外点群に再度 RANSAC による平面抽出を行う．平面近傍の点を除外することでトンネルビニールの点群を除外する．実

3.2 点群の作成
撮像した深度画像より点群データを得る．この変換には，RealSense のライブラリを使用している．以降の処理は主にPoint Cloud Library(PCL)6)を使用するため，RealSense ラ
イブラリで得た点群データを PCL 形式の点群に変換する．なお，PCL は 2 次元/3 次元画像及び点群処理のための、スタンドアロンなオープンプロジェクトであり，商用・研究用として自由に使用が可能なライブラリである．

際のトンネルビニールは必ずしも平面ではないため，一部のビニールの点群が残ることとや，ビニール近傍のアスパラガスの点群が除外されることもあるため，今後改善が必要な処理である．

3.4 クラスタリング
地面とトンネルビニールを除外した点群に対して，クラス
タリングを実行する．PCL のクラスタリング処理では，点続いて，処理時間短縮のためボクセルフィルタ7)を用いてと点の距離がしきい値以内であれば同一のクラスタとする．

点数の削減を行う．ボクセルのサイズ（点と点の間隔に相当）距離の算出は等方的であるためアスパラの長さ方向と幅方向

は 10mm 角としている．アスパラガスの収穫を判断する基準

で距離を変えるといったことはできない．図 6(a) のように，

は，アスパラガスの長さのみであり，太さは考慮しない（細アスパラガスの点群はしばしば途切れることがある．途切れ

くても太くても収穫する）．長さを得るには 10mm 程度の精ても 1 本のアスパラガスとして認識したい一方で，隣接する

224

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

スパラガスから除外する．支柱やトンネルビニールの一部である可能性がある．実証実験では局所地面の法線と近似直線の傾きが 40 °以上の場合に除外する．

(iii) 長さ：根元座標からクラスタの外接矩形の上端までの距離が所定範囲外の場合は，収穫アスパラガスから除外す
る．短い場合はまだ小さいアスパラガスであり、長すぎ
る場合は親株の可能性があるため収穫しない．収穫すべ
きアスパラの長さは農家もしくは地域ごとに決まっており，試験圃場では 280mm 以上である．春圃場では親株はないため，上限は大きめの 550mm とした．

(iv) 太さ：所定の太さ以上のクラスタは収穫アスパラガスか(a) 従来法 (b) 提案法
図 9 クラスタリング結果

ら除外する．隣接して生えているアスパラガスが１つの図 10 根元検出処理

クラスタと認識された場合に，誤って収穫するのを防ぐ

Fig. 9 Clustering result Fig. 10 Root detection processためである．クラスタの下端から 100mm の範囲を 5 分

アスパラガスを 1 本と判定したくない．このために，クラス割し，各分割領域の横方向の座標の最大最小値から幅をタリングの前にスケーリングを行う．上下方向（Yc 軸方向）算出する．分割領域ごとに求めた幅を平均化することで，に収縮してから，クラスタリングすることで，一定の途切れ太さを算出している．太いアスパラガスはΦ 30mm 程があっても同一クラスタと認識することができる．具体的に度となるので，40mm 以上は除外する設定とした．

は，Yc 軸方向を 20%に収縮し，クラスタリング処理後に，ス

3.7 障害物認識

ケーリングを元に戻す．なお，この 20%は経験的に導いたパ

収穫の際，アームの動作経路に障害物がないことを確認す
ラメータである．図 9 は実際のクラスタリング結果である． る必要がある．障害物としては，アスパラガス・支柱・土な(a) は従来の等方距離によるクラスタリング，(b) は提案法の どが考えられる．特に，経路に別の収穫しないアスパラガス
クラスタリング結果である．従来法では上下 2 つのクラスタがある場合，それを傷つけたり誤って刈り取ってしまうと収に分割されているが，提案法では１つのクラスタとして認識量が下がることになるため，できるだけ避ける必要がある．

されていることがわかる．

また，支柱にぶつかると，ハンド部を壊してしまう可能性もクラスタはアスパラガス候補として，以降クラスタごとの処理を実行する．

あるため，支柱の認識も必要である．
障害物認識は，アームのおおよその経路領域を算出し，その領域内に一定値以上の点群があるかどうかで判定する．し3.5 アスパラガスの根元検出

各クラスタに対して，RANSAC を用いて直線検出を行う． かし，カメラの仕様からカメラ近傍の点群は取得できず，支図 10 の黄色点線がこの直線である．この直線と， 3.3 節で 柱を認識できない場合もある．この対策のため，直前の走行求めた地面との交点を求める．その交点の周辺範囲の点群に位置で取得した点群を利用する．直前の走行位置で取得した対して，RANSAC の平面抽出をおこなう．この平面を局所

点群を走行距離分平行移動させ，現在の点群に重ね合わせる

地面とし，局所地面と直線の交点を求め仮の根元座標とする

ことで，支柱の見落としを低減する．

（図中の黄色丸印）．

3.8 収穫アスパラガスの登録

仮の根元座標からクラスタの上端（図中の緑矩形の上端）以上の処理で収穫可能と判断されたアスパラガスの根元座までの下半分の点群に対して，再度直線検出を行い直線を求標から，切断座標を算出する．切断座標は根元座標と同一もめ（図中の緑直線），局所地面との交点を求め，これを根元座

しくはアスパラガスに沿って上下に調整可能である．地面の標（図中の緑丸印）とする．再度直線検出を行うのは，図 10

凸凹が大きい場合は，切断座標を 20mm 程上側にした方がのように根本付近で曲がっているアスパラガスの位置を正確安定した収穫ができる．

に求めるためである．

切断座標は，以下のようにロボットアームの機械座標系へ

3.6 収穫可能アスパラガスかどうかの判定と変換する．カメラ座標系から機械座標系への変換行列と，各クラスタに対して，収穫可能アスパラガスかどうかの判

カメラ座標をそれぞれ定を行う．判定項目は以下のとおりである．

(i) 根元位置：クラスタの外接矩形と根元座標が離れていたらアスパラガスとは見なさず除外する．支柱やトンネル
ビニールの一部である可能性がある．

(ii) 傾き：クラスタの直線近似が大きく傾いていた場合はア

225



h11

H =  h21
h31

h12
h22
h32

h13
h23
h33


xc


h14
 yc h24  , P = 
 z 
 c 
h34
1




The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）とおくと，機械座標系での座標は(xw , yw , zw )T = HP

(1)となる．なお，変換行列 H は 3.9 節のキャリブレーション
によりあらかじめ求める．

3.9 キャリブレーション
カメラ座標とロボットアームの機械座標を変換するための変換行列 H は，あらかじめ求めておく必要がある．このキャリブレーション作業はカメラごとに行う．深度カメラで測定(a) 深度画像(b) 認識結果

図 11 圃場での撮像画像と認識結果
Fig. 11 Images captured in the ﬁeld and the recognition result

したハンドの位置座標を用いることで，変換行列を算出する．ハンドにキャリブレーション用のΦ 60mm の球を取付け，これを認識する．球の認識には RANSAC を用いる．複かあるが，ハウスやトンネルの支柱，及びビニール除外処理

数の機械座標とカメラ座標を取得することで，変換行列を算で除外しきれなかった点群である．

出する．n 回目の機械座標を (xwn , ywn , zwn ), カメラ座標を

図 12 にいくつかの認識結果を示す．上段が深度画像，下(xcn , ycn , zcn ) としたとき，以下の 2 つの行列を定義する．
段がその認識結果である．図 12(a) の左側のアスパラガスは

xw0
 xw1
B=



yw0
yw1
..
.

zw0
xc0
zw1  , A =  xc1





yc0
yc1
..
.

zc0
zc1

1
1 



２本が隣接しているが，１本のアスパラガスとして認識されており，カット位置も正しくないため収穫できない．カメラの特性として，背景が無い空間を近傍の点で埋める傾向があるため，隣接アスパラガスが繋がって見えている．右側のア

このとき，最小二乗法により変換行列 H は以下のように表せる.

H T = (AT A)−1 AT B

スパラガスは正しく認識できている．図 12(b) では左側のア
スパラガスのカット位置と機械原点との経路に草が生えており，障害物と認識したため収穫できない．右側は正しく認識(2)

できており，手前のアスパラガスも経路上でないため収穫す

なお，カメラの取付姿勢とロボットアームの機械座標系はる．図 12(c) は背後のビニールの一部も含めてアスパラガス

設計時に求めることも理論的には可能である．しかし，ロボッと認識している．カット位置は概ね正しいため収穫可能であトの姿勢やカメラの取付にはばらつきが避けられない．このる．図 12(d) では深度画像で細いアスパラガスが２本確認でため，前述のように実測によりキャリブレーションを行う必

きるが，大きく途切れており，アスパラガスとは認識できて

要がある．

いない．
圃場試験において，収穫すべきアスパラガスの内，実際に4. 圃場における実証実験の結果と課題

収穫機で収穫できたものは 60〜70 ％であった．収穫できな

実際の春圃場において，収穫機の動作試験を行った．一連

いアスパラガスの半分以上は，図 12(b) のような障害物があの動作を連続で行い，所定の長さ以上に成長したアスパラガるために収穫しなかったものと考えられる．何を障害物としスを収穫できることを確認した．切断座標のずれは，ほとんていたかは推測になるが，手前にあるアスパラガスや雑草がどの場合± 10mm 以内であり，収穫に支障のないレベルで多かったと考えられる．また，図 12(d) のように幅 10mm 程あった．認識処理に要する時間は，Intel Corei5-10210U ＠

度以下の細いアスパラガスも取り残しが多かった．細いアス

1.6GHz を搭載したパソコンにおいて，およそ 0.1 秒から 0.4

パラガスがカメラから遠い位置にあるとアスパラガスが途切秒であり，非常に短時間での認識が可能であった．なお，撮れやすくなり認識できないことが多くなるためである．

像には 1〜1.5 秒程度を要するが，走行中に撮像を開始できることから，実際のタクトには影響が少ない．

実用化のためには，収穫率を現状より 20 ％ほど上げる必要がある．
（アスパラガスが密集して生えている場合，収穫す1圃場試験での深度画像と処理結果を図 11 に示す．図中の○べきアスパラガスにハンドを近づけられないため，100 ％の

2 ○3
は機械座標の原点でロボットアームの付け根にあたる．○

収穫率は不可能である）．地面に近い障害物がある場合，障5 は○2 の根元では正しく認識されたアスパラガスである．○

害物より上側をカット座標とすることにより一定の改善が見

1 からカット位置に赤い直線が引かありカット位置である．○

込める．しかし，現状の深度画像のみを用いた処理手法ではれており，この直線周辺を調べることで障害物の有無を判定

限界があり，RGB 画像も利用した手法の開発が必要と考え

4 もアスパラガスの一部であるが，地面近くの点している．○る．RGB 画像を使うことで夜間の稼動が出来ないというデ群が大きく途切れており，収穫すべきアスパラガスとは認識

メリットはあるが，収穫率の向上の方が優先されると考えてできていない．その他，図 11(b) で着色された点群が何カ所

いる．

226

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

深度画像

認識結果

(a)

(b)

(c)

(d)

図 12 圃場での撮像画像と認識結果例
Fig. 12 Examples of images taken in the ﬁeld and recognition results
national Journal of Image Processing, Vol.10, No. 2, pp.63–72(2016).

5. む す び
本稿では, 開発したアスパラガス収穫機のプロトタイプ機について，システム概要及び認識処理について紹介した．市
販の深度カメラで撮像した深度画像に対して，PCL を使用

8) R. Raguram, O. Chum, M. Pollefeys, J. Matas, J. -M.
Frahm:“USAC: A Universal Framework for Random Sample
Consensus,” in IEEE Trans. on Pattern Analysis and MachineIntelligence, vol. 35, No. 8, pp. 2022–2038 (2013).

したアルゴリズムを用い，0.4 秒／フレーム以内の高速な認（2022 年 7 月 4 日受付）

識が可能となった．圃場試験を行い，60〜70 ％の収穫率が得（2022 年 10 月 4 日再受付）られた．まだ，十分な収穫率とはいえないため，実用に向けては，認識アルゴリズムの改良が必要となり，RGB 画像も利用した処理方法を加えるなどを検討している．

謝

松 原 洋 一 （正会員）
1991 年 東北大学物理第二学科卒業．2019 年 信

辞

アスパラガス収穫機の開発元であり今回の論文執筆を後押し頂いた，伊那市露地野菜コンソーシアム及びメンバーの皆様に深く感謝致します．特に，システム全体の開発を取りまとめて頂いているエクシンテック株式会社様に深く御礼申し上げます．また，認識ソフトウェアの実装を担って頂いている株式会社アイシスウエア様に心より感謝致します．

参考文献
1) 荒井 英昭 :“ＪＡ上伊那のアスパラガス”, 月報野菜情報 2013 年
5 月号 (2013).
2) 田口 喜祥, 入江 直樹, 堀江 貴雄 :“アスパラガス収穫ロボットの開発”, ロボティクス・メカトロニクス講演会講演概要集, Vol.2008(2008).
3) 田口 喜祥, 酒井 寿美雄 :“昼夜使用可能なアスパラガス収穫ロボッ
ト用センサ装置の開発”, ロボティクス・メカトロニクス講演会講演
概要集, Vol.2011 (2011).
4) Inaho,https://inaho.co/solution/raas (2022).
5) A. Leu et al:“Robotic Green Asparagus Selective Harvesting”,
IEEE/ASME Trans. on Mechatronics, Vol. 22, No. 6, pp. 2401–
2410 (2017).
6) R. B. Rusu, S. Cousins:“3D is here: Point Cloud Library(PCL)”, 2011 IEEE International Conference on Robotics andAutomation, pp.1–4 (2011).
7) Miknis M, Ware J, Davies R, Plassmann P:“Eﬃcient Point
Cloud Pre-processing using The Point Cloud Library”, Inter-

227

州大学総合工学系研究科博士課程修了．現在，長野県南信工科短期大学校 教授．画像処理に関する研究に従事．

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

ランダムな半径の円を敷き詰める高速サンプリング法とその絵画風画像生成への応用
山 邉 悠 太†‡ 小 玉 周 平‡ 森 谷 友 昭‡（正会員） 高 橋 時 市 郎‡§（フェロー）†東京医療保健大学，‡東京電機大学，§アストロデザイン株式会社

A Fast Sampling Method by Paving Disks with Random Radii and
Its Application to Various Painterly Style Image Generation
Yuta YAMABE†‡, Shuhei KODAMA‡, Tomoaki MORIYA‡ (Member), Tokiichiro TAKAHASHI‡§ (Fellow)†Tokyo Healthcare University, ‡Tokyo Denki University, §ASTRODESIGN, Inc〈あらまし〉 絵画やイラストなどの非写実的な画像を生成する技術は Non-Photorealistic Rendering (NPR)と呼ばれ，盛んに研究が行われている．写真などの画像を入力とし，様々な画風の絵画風画像を生成する手法として，Scalable
Poisson Disk Sampling 法を用いた手法が提案されているが，処理時間がかかるという問題がある．本論文では，画像を走査すると同時にランダムな半径の円を敷き詰めてゆく高速なサンプリング手法，Random Disk Paving 法を提案する．Random Disk Paving 法は，ランダムな半径の円を高速かつ均一にサンプリングできることを，実験により示す．また，絵画風画像生成技術への応用を通して，様々な画風の絵画風画像を生成可能であること，生成処理時
間は従来手法である Scalable Poisson Disk Sampling 法に比べて最大 40 倍以上高速であること，生成画像は従来手法による生成画像よりも緻密に描かれていることにより，提案手法の有用性・有効性を示した．
キーワード：ノンフォトリアリスティックレンダリング, 絵画風画像生成, Random Disk Paving 法, ランダムかつ一様な高速サンプリング手法<Summary> Non-Photorealistic Rendering (NPR) has been carried out actively to generate non-photorealistic rendered
images such as painterly or illustrative style images. A method using Scalable Poisson Disk Sampling that can generate various
painterly style image has been proposed. However, it required long computational time. In this paper, we propose Random Disk
Paving method, a fast sampling method by paving disks with random radii. Several experimental results showed that Random
Disk Paving method can place disks with random radii at fast and at random, but uniformly. We applied Random Disk Paving
method to painterly style image generation method and the results show that the our method can generate various painterly
style images up to 40 times faster than the conventional method, and the generated images are finer. These results show our
proposed method is useful and effective.
Keywords: non-photorealistic rendering, painterly style image generation, random disk paving method, fast sampling
randomly but uniformly

1.

ストロークベースの絵画風画像生成手法は，絵画の特徴であまえがきるストロークの形状をよく表現することができ，かつパラメ

絵画やイラストなどの非写実的な画像を生成する技術はータの組み合わせを変えることで見た目の制御を行うことがNon-Photorealistic Rendering (NPR)と呼ばれ，盛んに研究が行できる手法である．ストロークベースの絵画風画像生成技術

われている．写真などの画像を入力として油絵や水彩画といとして，ダーツスローイングアルゴリズムをベースとした階った絵画風画像を生成する手法が数多く提案されている．一

層的 Poisson Disk Sampling 法（以下 HPDS 法と記す）1)を応用

方，カメラやディスプレイをはじめとしたデジタル機器の高した Scalable Poisson Disk Sampling 法（以下 SPDS 法と記す）

性能化や通信の大容量化により，扱われるデジタル画像のサを用いた手法が提案されている 2)．この手法は様々な画風のイズは年々大きくなり，高精細化している．

絵画風画像を生成できる手法であるが，入力画像の解像度が入力画像から自動的に絵画風画像を生成する手法のうち，高い場合や緻密な描画を行おうとした場合に処理時間が増大

228

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

するという問題がある．4096 × 4096ピクセルの画像をサン
プリングする処理には数分を要し，動画を絵画風に変換する用途や，円の大きさなどのパラメータを変えつつ試行錯誤する用途には実用的ではない．また，ストロークのサイズに大きな偏りが生じやすく，画風によっては，不自然さにつながる．したがって，これらの問題を解決するサンプリングアル
ゴリズムが必要とされる．
本研究では，画像を走査すると同時にランダムな半径の円を敷き詰めてゆく高速なサンプリング手法，Random Disk
Paving 法を提案する．また，本手法を絵画風画像生成アルゴ

図 1 RDP 法の概念図

リズムに適用し，その有効性を示す．提案手法を用いること

Fig.1 Concept of RDP method

で，4096 × 4096ピクセルの画像を数秒で処理でき，インタに，入力画像の色を用いたストロークを配置することで絵画

ラクティブな絵画風画像生成を可能とする．

2.

風画像を生成した．Hertzmann7)や Hays ら 8)は，入力画像全体

関連研究に様々なサイズのストロークを配置し，油絵風の画像を生成

入力画像から絵画風画像を生成する手法は，フィルタリン

する手法を提案した．杉田ら 2)9)は，ストロークの配置を入力

グベースの手法，事例参照型の手法，ストロークベースの手

画像に基づいて自動で決定しつつ，パラメータによって画風法に大別できる．本章では，本研究に関連する絵画風画像生やストロークの配置を制御できる，SPDS 法を用いた手法を成手法について述べる．

提案した．SPDS 法とは， HPDS 法 1)を拡張した手法であり，

2.1

入力画像の特徴を残しつつ，空間中に円をランダムかつ偏り

フィルタリングベースの絵画風画像生成

なく配置できるのが利点である．サンプリングで配置された
円をストロークのテクスチャに置き換えることで様々な画風

フィルタリングベースの手法は，入力画像の全体に一様な画像処理フィルタを適用することで絵画風の画像を生成するの絵画風画像を生成できる利点もある．一方 SPDS 法は，入手法である．Bousseau ら 3)は，領域分割によって抽象化した力画像の解像度が高い場合や，緻密なサンプリングを行う場

画像ににじみや紙質などの効果を付与することで水彩画風の合，処理時間が増大する問題がある．この問題を解決するた画像を生成した．しかし，この手法は特定の画風に特化しため，小玉ら 10)はあらかじめサンプリングしたデータを用意し手法であり，他の画風の絵画風画像を生成することは困難でておき，変更が必要な領域のみ再サンプリングを行う Scalable

ある．

Poisson Disk pre-Sampling 法（以下 SPDpS 法と記す）を提案

2.2

した．しかし，SPDpS 法では，あらかじめサンプリングされ事例参照型の絵画風画像生成

たデータは，ダーツスローイングアルゴリズムをベースとし事例参照型の手法は，目標とする画風を持つ参照画像を基た SPDS 法によって求めるため，あらかじめサンプリングさに入力画像に対して参照画像のテクスチャを転写する手法でれたデータを作成する処理に時間がかかるという弱点は解決ある．Lee ら 4)は，入力画像の勾配に沿って流れを考慮したされていない．また，SPDS 法を用いた手法では，入力画像

Gatys ら 5)は畳み込みニューラ

テクスチャの転写を実現した．

やパラメータによって配置されるストロークのサイズに大き

ルネットワークによる学習を用いて参照画像の画風を入力画な偏りが起こる弱点がある．

像と合成した．これらの手法は，大量の参照画像を事前に用3.

意して学習する必要があり，手間がかかる．
3.1
2.3

Random Disk Paving 法

Random Disk Paving 法の基本アルゴリズム

ストロークベースの絵画風画像生成
円の大きさを乱数により決定した後，数ピクセルおきに画

一方，ストロークベースの手法は，入力画像をサンプリン

像を走査しながら円の配置場所を決定するサンプリング手法，

グして得られたパラメータを基に，筆によるストロークのテ

Random Disk Paving 法（以下 RDP 法と記す）の概要を述べる．

クスチャを配置する手法である．ストロークベースの手法を

RDP 法では，平面上に円をランダムかつ偏りなく，密に配用いると，筆によるストロークが再現されるために，より人置することが目的である．一方で，入力画像の特徴を残すたの手による絵画に近い見た目を得ることができる．また一度め，入力画像のエッジ上に円が配置されることは避ける．従ストロークの位置を決定してしまえば，そのほかのパラメー来法と違い，平面左上隅から円を順に敷き詰めてゆく（図 1）．

タを変更したり，テクスチャを変更したりすることで様々な

ただし，敷き詰める円の半径がその都度乱数によって変わる画風の絵画風画像を生成できるという利点がある．

点に特徴がある．
その結果，端から順に敷き詰めて行っても，

Haeberli6)は，ユーザの入力や乱数によって決定された位置

229

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

最終的に平面上に円をランダムかつ偏りなく配置することができる．
以下に，RDP 法の処理の流れを示す．
まず，配置される円の最大半径及び最小半径，円同士の重なりの許容係数 ，走査の間隔 （単位はピクセル）をあらかじめ定める．乱数の上限

の初期値を

と
,

する．半径 の円が最後に配置された点の座標をとする．RDP 法の処理は Step 1～Step 5 を繰り返す．
Step 1

配置しようとする円の半径 を乱数により決定する．
≤

ただし， は
Step 2(a) 半径≤図 2 ある点* に配置可能な最大の円の半径

走査の開始点を決定する．半径 の円がすでに配置+ max 2

"

mod 2

&,

',

+

(b) それ以外の場合ジが存在する場合である自然数とする．

されている場合には，座標の円内部にエッFig.2 Maximum radius of a disk that can be placed at point *−重なりが表現されずに不要な隙間が生じてしまうことがある．

を走査の開始点とする．

そうでなければ原点を走査の開始点とする．

これを回避するため，半径 が閾値. を超えたものに限るとStep 3走査の開始点よりする．

Step 4

Step3 において円が配置できた場合は， を更新する．

ピクセルおきに走査しながら，

3.2 節の配置判定に従い円を配置する．

≥

きる．加えて，3.1 節の Step 3 における円の配置判定処理に，である場合は Step1 へ戻る．そうで次に述べる 3 つの手法を用いることで，さらに高速化できる．

ない場合は処理を終了する．
3.2

を 2 ピクセル以上の値にすれば，実質的なダウンサンプリングとなり，処理の高速化が期待でる．
Step 5高速化手法

RDP 法では，走査の間隔の値を − 1とす

配置できなかった場合は

3.3(1) 手法 1：円の重なり判定を行う領域の限定

円の配置判定基準

置こうとしている円とすでに配置されたすべての円の重なり判定を行うのは計算時間がかかる．そこで，円の重なり

前述の Step 3 における円の配置判定について説明する．配判定の対象を，置こうとしている円の周囲にある円のみに限置判定は，SPDS 法 2)及び SPDpS 法 10)と同じである．

定することで高速化をはかる．

半径 の円を置こうとしている点を* とする．既に円の配* に半径 の円を置こうとしたとき，重なる可能性がある

置されている点の集合を*とし，集合*の任意の円の中心点を円が置かれ得る最長の距離/は次式で表される．

*+ ∈ *，その円の半径を + とする．このとき，2 つの配置判定/ = max | ≤ max

基準(1), (2)により，円* を配置可能とするか否か，判定する．

ただし， は(1) 円の重なり判定基準
2 点* ，*+ 間のユークリッド距離

" +

&,

''

(1)

の倍数とする．

置こうとしている円と重なり判定が行われる領域を，* を+が+ + 以上であれ中心として，一辺の長さが2/の矩形内に限定することで高速ば配置可能とし，それ以外は配置不可能と判定する．
ここで，な処理が可能となる．

は円同士の重なりの許容係数である，また，大きい円の内(2) 手法 2：各点に配置可能な円の最大半径の事前計算部に小さい円が包含されていると見栄えを損なうため， + が

3.2 節(2)の配置判定基準によって，点* に配置可能な円のまたは + より小さい場合は配置不可能と判定する．

半径は，点* から最も近いエッジまでの距離未満に限定される．一方で，点* からの距離が(2) 入力画像のエッジ判定基準

より遠いエッジについては考慮しなくてよい．つまり，すべての画素について，ぞれ

絵画風画像生成では，入力画像の特徴を明瞭に表現した出ぞれの画素を中心として半径の円内部にある画素との力画像を得るために，入力画像のエッジを保存する必要があ

RGB 値の市街地距離を求め，色差の閾値-を超えた画素がある．そのため，円の内部に色差が閾値-以上となる画素が含った場合，それらのうち最短の距離未満の最大の整数が，そまれている場合には，エッジを損なう円の配置であるとして，の点に配置可能な最大の円の半径 234 2円を配置不可能と判定する．すなわち，点* の画素の RGB 値

こで，すべての画素について 234 2と，点* を中心とする半径 の円内部のすべての画素の RGB

半径 が点* の 234 2となる（図 2）
．そを事前に計算しておき，を超えている場合に即座に配置不可

値との市街地距離を求め，その最大値を色差と定義する．こ能とすることで，重なり判定を省略でき，高速化が可能であの色差を求めることによって，半径 の円* の内部にエッジる．

があると判定できる．ただし，すべての半径の円でエッジを(3) 手法 3：すでに置かれた円が占有する領域の記憶損なう円の配置であると判定されてしまうと，ストロークの半径 の円が点* に配置された場合，それ以降は点* を中心

230

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）に半径 " +&の範囲に他の円は配置不可能である．

図 3 に示した 5 枚の画像 11)に対して RDP 法と SPDS 法を適用し，半径ごとの占有面積比A" &を求める．5 枚の画像の円が置かれたことによって生じた，他の円の配置が不可能

解像度はいずれも512 × 512ピクセルである．

な点を逐一記憶しておくことで，以降それらの点で他の円は重なり判定を省略できるので，高速化が可能である．

4.

RDP 法によるサンプリングで使用するパラメータは，最大RDP 法の評価= 2，エッジ判定を行う半径の閾値. = 0，円同士の重なり許容係数 = 0.8，色差の閾値- =本章では．RDP 法によるサンプリング結果の統計的性質を

160，走査の間隔明らかにする．また，処理速度を測定し, その性能を評価す= 2ピクセルである．

同様に，SPDS 法によるサンプリングで使用するパラメー

る．
4.1= 15，最小半径

半径

= 15，

タは，
径の縮小幅

実験 1：サンプリングされた円の半径の分布の評価= 2，. = 0， = 0.8，- = 160，半= 1，ダーツスローイングアルゴリズムによる円の配置の試行回数 = 500とした．

(1) 実験の概要(2) 結果及び考察

RDP 法と SPDS 法によりサンプリングされた円が画像を占RDP 法と SPDS 法により図 3 の画像 11)をサンプリングした

める面積に着目し，その半径ごとの偏りを調べた．

半径ごとの占有面積比A" &を図 4 に示す．
A" &の値は，際の，入力画像から絵画風画像を生成するためには，入力画像をサンプリング手法と画像の組み合わせごとにそれぞれ 10 回

ランダムかつ一様にサンプリングされた円が配置されることずつ計測した値の平均値である．

が必要であり，特定の半径の円が画像内を占めてしまうこと

図 4 より，RDP 法によるサンプリング結果は，画像の広範は望ましくない．

囲に細かなエッジの存在する図 3(b)以外について，円の半径

2 つの手法を比較して評価するために，画素数 の画像に対が小さくなるにつれて占有面積比A" &はなだらかに減少す

し半径 の円が配置された個数を " &としたとき，半径 の円る傾向がみられた．これに対して SPDS 法のサンプリング結が占める面積の割合を示す指標として，占有面積比A" &を定果は，いずれの入力画像でも，最大半径の円の占有面積比が義する（式(2)）．

突出して大きく，
それ以外の半径の円の占有面積比は小さく，A" & =

9:∙" &値はほぼ変わらない傾向にあった．

(2)以上の結果より，RDP 法によってサンプリングされた結果

(a)

(b)

(c)

(d)

(e)

図 3 実験に用いた入力画像 （512 × 512 pixel）
11)

Fig.3 Input images used to experiments (512 × 512 pixel)

0.7

0.5
a (RDP method)b (RDP method)c (RDP method)d (RDP method)e (RDP method)a (SPDS method)b (SPDS method)c (SPDS method)d (SPDS method)e (SPDS method)

0.5
0.4
0.3
0.2

Average (RDP method)
0.4
占有面積比A(r)占有面積比A(r)0.6

Average (SPDS method)

0.3
0.2
0.1

0.1
0

0
15 14 13 12 11 10

9

8

7

6

5

4

3

2

15 14 13 12 11 10

半径r [pixel]

9

8

7

6

半径r [pixel](b) 半径ごとの平均占有面積比(a) 画像ごと・半径ごとの占有面積比
図 4 半径ごとの占有面積比の比較結果
Fig.4 Comparison of occupied area

231

5

4

3

2

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）(a) 半径ごとの比較

画像最上部 左 :=4 右 := 14

画像最下部 左 :=4 右 := 14(b) 拡大図による比較
図 5 半径ごとの円の中心位置のプロット
Fig.5 Visualized center position of disks for each radius

は，SPDS 法に比べて，占有面積比A" &の半径による偏りが比較的小さいといえる．一方，SPDS 法では最大半径の円の占有面積比が大きく，それ以外の半径の円の占有面積比は極端に小さく，RDP 法と大きく違っている．
4.2

実験 2：サンプリング点の分布の評価(1) 実験の概要
RDP 法によってサンプリングされ配置された円の位置に偏りがないことを示すために，配置された円の中心点の座標

図 6 画像の上部境界部分におけるサンプリングの模式図の二次元的な分布の特性を調査する．

Fig.6 Schematic illustration of sampling at the upper boundary

入力画像の内容による偏りを除き，アルゴリズムによる偏りの有無を調べるため，入力画像には無地の画像を用いる．

並ぶ．ただし，円の半径は乱数により指定されるため，各半RDP 法によってサンプリングし配置された円の中心点を円径が出現する確率は等しく，特定の半径が決まって多くなるの半径ごとにプロットする．実験 1 とパラメータの値を合わことはない．図 6 に示すように，提案手法では，円同士が重= 2， = 0.8とする．. 及び -ならないように円を配置するため，@ = 0の行がすべて埋まの値は実験の結果に影響を与えないため省略する．ただし，った後は大きい円ほど次に置かれる位置の@座標が大きくなについては，円を最も密に配置した際の傾向を確かめるた

る．結果的に画像の上部境界付近に大きい円は配置されるこ= 1とした．実験では，1024 × 1024ピクセルの無地とは少ない状況になる．一方，画像の下部境界付近では，上せるように，

め，= 15，の画像を用い，10 回のサンプリングの結果を合計した．

部とは逆に，すでに配置された円と重ならないように新たな(2) 結果及び考察

円が配置される．そのため，大きな円が配置されにくくなる

結果を図 5 に示す．結果より，いずれの半径でもほとんどが，その隙間に小さな円が多量に配置されると考えられる．

の領域で大きな偏りは見られず，均一に分布しているといえ
実験 3：処理速度の評価

る(図 5(a))．一方で，画像最上部や最下部の縁の近くでは，半4.3

径 が 14 や 15 の大きな円が少なく，代わりに半径 が 4 や 5(1) 実験の概要の小さな円が多く置かれる傾向がみられた(図 5(b))．初期状

以下の 2 項目 A, B について実験を行い，RDP 法の処理速態，すなわち画像の上部境界部分である@ = 0のときは，上度を評価する．各計測において，いずれもパラメータは下に何も置かれておらず，すべての円の中心座標が横一列に

= 15，

232

= 2， = 1.0，

= 2とした．. 及び -の値

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

表 1 高速化手法の比較
Table 1 Comparison of speeding up methods
適用した高速化手法
高速化なし

処理時間
[msec]

高速化率[倍]

20,202.9

1.00

手法 1：重なり判定を行う領域の限定

4,920.9

4.11

手法 2：各点に配置可能な円の最大半径の事前計算

15,862.9

1.27

手法 3：すでに置かれた円が占有する領域の記憶

8,000.2

2.53

手法 1 + 手法 2

1,020.1

19.8

図 8 ストロークモデルのパラメータ

手法 1 + 手法 3

2,412.3

8.37

Fig.8 Parameters of a stroke model

手法 2 + 手法 3

6,105.5

3.31

424.8

47.6

すべての高速化手法

1000000

394902
SPDS

30777

100000
処理時間[msec](a) 油絵

RDP
8206

10000

2395

1788
425

1000
100

(b) 水彩画

10

図 9 テクスチャの例

1

Fig.9 Examples of textures

1024×1024
2048×2048
4096×4096
サンプリング領域[pixel]
図 7 SPDS 法と RDP 法の処理速度の比較

手法はどれも RDP 法の高速化に寄与していることが分かっ

Fig.7 Comparison of processing speed between

た．
実験 B の結果を図 7 に示す．結果より，すべての場合でSPDS method and RDP method

RDP 法がより高速にサンプリングを行うことができたこと
は実験の結果に影響を与えないため省略する．
なお，
実験は，

が分かる．RDP 法は SPDS 法と比べておよそ 6 倍～48 倍の高Intel Core i7-4770K CPU，メモリ 32GB，及び NVIDIA GeForce速化が実現できた．また，画素数が多いほど高速化率が向上

GTX 770 を搭載したコンピュータで実行した．C++と CUDA

した．特に，4096 × 4096ピクセルの画像に対しても処理時を使用して作成したプログラムを実行し，処理時間を測定し間 8 秒と，高速処理を実現した．8K スーパーハイビジョンなた．結果はいずれも 10 回の計測値の平均値である．

どの超高精細・超高解像度映像に対しても，本アルゴリズム

A. 高速化手法の評価

は高速処理可能である．

3.3 節で述べた RDP 法の高速化手法 1～3 について，各手法5.

が高速化にどれほど寄与しているか，評価を行う．高速化手法の組み合わせを変えて処理時間を計測し，比較する．

絵画風画像生成への応用

本章では，サンプリングされた円を様々な画風に対応した

B. 従来手法との比較

筆のストロークに置き換えることで，様々な絵画風画像を生異なる 3 種類の画像に対するサンプリングに要した時間を成する手法について述べる．ここでは，代表的なストローク

計測し， SPDS 法と比較する．対象となる画像は，1024 ×

ベースの絵画である，油絵風と水彩画風の画像生成手法への1024ピクセル，2048 × 2048ピクセル，4096 × 4096ピクセ

応用について述べる．RDP 法と SPDS 法それぞれによるサンルの 3 種を用いる．

プリング結果から生成された絵画風画像を比較し，両者の利(2) 結果及び考察

害得失を明らかにする．

実験 A の結果を表 1 に示す．単体で適用した場合は，重な

5.1

り判定を行う領域を限定する手法 1 が最も高速化率が高かっ

ストロークのモデリング

た．高速化手法を 2 つ組み合わせた場合は，手法 1 と各点にストロークは，ストロークの中心点の位置座標 ，配置可能な円の最大半径の事前計算をする手法 2 の組合せがその傾きA，幅B，円の中心から両端までの長さCD 及びC: ，色，

最も高速化率が高かった．また，3 つの手法をすべて用いた．テ
そしてテクスチャをパラメータとして定義される（図 8）ものが最も高速であった．すなわち，導入した 3 つの高速化

クスチャの例を図 9 に示す．

233

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

法
RDP
法
SPDS

(a)

油絵風画像

(b)

水彩画風画像図 10 絵画風画像の生成結果
Fig.10 Generated painterly style images

法
RDP
法
SPDS

図 11 配置された円の中心点のプロット
Fig.11 Visualized center points of placed disks

ストロークの色には円の中心に位置する入力画像の画素5.2の色を用いる．ストロークの傾きAは入力画像の輝度勾配よストロークのレンダリング

画家が絵画を描く手順に従い，大きいストロークが小さい

り求められる．輝度勾配はソーベルフィルタと Edge Tangent

ストロークを覆い隠すことを防ぐため，ストロークは，サン

Flow12)によって求める．これにより，画像中のノイズの影響

プリング時の円の半径が大きいものから順に描画し，徐々にによって意図しない向きに配置されることを防ぐように工夫

小さなものを重ねてゆく．

している．入力画像の輝度勾配は事前に GPU を用いて高速

画風ごとにレンダリング処理を以下に述べる．

に計算することができる．
ストロークが入力画像のエッジに重なることを防ぐため，
Clipping 処理 13)を行う．ここでは，ストロークの長さCD ，C: は(1) 油絵風画像生成のためのレンダリング処理
ユーザの指定により任意の位置に光源を配置した後，Hertzmann14)の手法と同様に，高さマップと透明度を用いてシ配置された点からEA方向に，延長線上にある閾値-を超えるェーディングを施す．高さマップと透明度はそれぞれテクス

色差の画素までの長さか，指定された最大長のうち，小さい

チャの画素値とアルファチャンネルより与えられる．

方とする．

この処理により，油絵の質感や絵の具による凹凸を表現することができる．

234

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

RDP 法

SPDS 法RDP 法(a) 画像(図 3(b))を用いた絵画風画像の比較

SPDS 法(b) 画像(図 3(e))を用いた絵画風画像の比較

図 12 生成された絵画風画像の細部の比較
Fig.12 Comparisons of details in the generated painterly style images
表 2 配置された円の個数(2) 水彩画風画像生成のためのレンダリング手法

Table 2 Number of placed disks

テクスチャを描画したのち，下書きや色のにじみ，紙の質感を再現する処理 9)を行う．ソーベルフィルタによって求め

画像(a)

画像(b)

画像(c)

画像(d)

画像(e)

たエッジの画像を合成することで，手書きの下書きを表現す

RDP 法

3835

12222

5826

5910

8295

る．加えて，パーリンノイズをオーバーレイ合成して色のにSPDS 法

3925

9472

5180

5625

6842

じみやムラを表現する．最後に，紙の陰影テクスチャを合成

増加割合

0.98

1.29

1.12

1.05

1.21

して画用紙の凹凸を表現する．また，水彩画はしばしば画面
外側に行くにつれて色を薄くして描かれる．これを表現するてゆく高速なサンプリング手法，Random Disk Paving 法を提ため，画面の縁に近付くほど色を薄く描画する処理を付加す案した．サンプリングされた円の半径の分布及びサンプリンる．

グ点の二次元的な分布について評価実験を行い，ランダムかつ偏りなくサンプリングされていることを示した．処理速度

5.3

絵画風画像の生成結果

において，従来手法と比較して約 6 倍～48 倍の高速化を実現した．提案手法によるサンプリング結果を用いて油絵風画像

RDP 法を用いた絵画風画像と SPDS 法を用いた絵画風画像と水彩画風画像を生成できることを示した．

を比較する．
図3に挙げた5枚の画像を入力画像としたとき，それぞれの手法を用いて生成された絵画風画像を図 10 に示RDP 法では入力画像中を左上から右下にかけて，数ピクセ

す．図 10(a)は油絵風画像，図 10(b)は水彩画風画像の生成結

ルおきに走査しながらサンプリングを行う．そのため，左側果である．

や上側の隅や，同一のサイズの円が密集した領域では円の中

また，サンプリングされた円の中心点のプロットを図 11

心座標が規則的に配置されることがある．結果として，パラに示す．図 11 より，RDP 法を用いた結果は SPDS 法を用いメータや入力画像によっては，ストロークにランダムさがなた結果と比べて，画像内のエッジとその近傍部分に円が密にく整列しているように見える部分が生じる場合がある．

配置されており，画像の特徴を効率よく表現できているとい

これを回避するためには，サンプリング処理の中で，配置える．配置された円の個数を比較すると，特に画像(図 3(b))

した円の中心座標をランダムに摂動させる処理 15)を追加するや画像(図 3(e))といったエッジが多く細かい画像で，RDP 法

ことが考えられる．

によって，より多く円が配置されている（表 2）．生成された本手法は．従来手法に比べ大幅な高速化を実現した．リア

絵画風画像を視覚的に比較した場合も，RDP 法による結果のルタイム処理が可能となれば，カメラ映像の処理やインタラ方が余白が少なく，緻密に描けていることがわかる（図 12）．

クティブなシステムなどより応用が可能となるため，さらなる高速化が望まれる．これらは今後の課題である．

以上の結果より，サンプリングされた円を筆のストローク
テクスチャに置き換えることで，画風に対応した絵画風画像

参考文献

を高速に生成できることがわかった．また，生成された絵画
1)

風画像は，従来手法による結果と比較して，より緻密に描か

M. McCool, E. Fiume: “Hierarchical Poisson disk sampling
distributions”, Proc. of the conference on Graphics interface '92, pp.

れていることがわかった．

94–105 (1992).

6.

むすび

2)

杉田純一, 高橋時市郎: “階層的 Poisson Disk Sampling 法を用いた貼り絵風画像生成法”, 画像電子学会誌, Vol.36, No.4,

画像を走査すると同時にランダムな半径の円を敷き詰め

235

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

山 邉 悠 太pp.407–416 (2007).
3)2018 年 東京電機大学大学院未来科学研究科修了，同年同大先端科学技術研究科博士課程入学，2021 年 単位取得満期退学．2018
年 東京医療保健大学医療保健学部助手，
2021 年 同大助教．現在に至る．ビジュアル
コンピューティングの研究に従事．

A. Bousseau, M. Kaplan, J. Thollot, F. X. Sillion: “Interactive
watercolor rendering with temporal coherence and abstraction”, Proc.
of the 4th international symposium on Non-photorealistic animation
and rendering, pp. 141–149 (2006).

4)

H. Lee, S. Seo, S. Ryoo, K. Yoon: “Directional texture transfer”, Proc.
of the 8th International Symposium on Non-Photorealistic Animation

小 玉 周 平and Rendering 2010, pp. 43–48 (2010).
5)2014 年 東京電機大学未来科学部卒業．
2016 年 同大学院未来科学研究科修了．
2018 年 3 月から 6 月までモントリオー
ル大学招聘研究員．2019 年 同大学院先端
科学技術研究科修了．博士（工学）．同年 ア
ストロデザイン株式会社に入社．2021 年
東京電機大学未来科学部助教．現在に至る．
ノンフォトリアリスティックレンダリングの研究に従事．

L. A. Gatys, A. S. Ecker, M. Bethge: “Image style transfer using
convolutional neural networks”, Proc. of the IEEE Conference on
Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 2414–2423 (2016).

6)

P. Haeberli: “Paint by Numbers: Abstract Image Representations”,
Proc. of ACM SIGGRAPH ’90, Vol. 24, No. 4, pp. 207–214 (1990).

7)

A. Hertzmann: “Painterly rendering with curved brush strokes of

森 谷 友 昭（正会員）
2007 年 東京電機大学大学院先端科学技術研究科情報通信メディア工学専攻博士課程
入学，2010 年 修了．同年 同大 未来科学部
情報メディア学科 助教，2018 年 同大 未来
科学部情報メディア学科准教授，現在に至る．コンピュータグラフィックスの研究に従事．ACM SIGGRAPH，映像情報メディア
学会，画像電子学会，電子情報通信学会各会員．博士（工学）．

multiple sizes”, Proc. of ACM SIGGRAPH ’98, pp. 453–460 (1998).
8)

J. Hays, I. Essa: “Image and video based painterly animation”, Proc.
of the 3rd international symposium on Non-photorealistic animation
and rendering, pp. 113–120 (2004).

9)

杉田純一, 島影佳範, 田鎖由莉, 高橋時市郎:“階層的 Poisson
Disk Sampling 法を用いた様々な絵画風画像の生成法”， 電子情報通信学会技術研究報告, Vol. 107, No. 488, pp. 1–6 (2008).

10)

高 橋 時 市 郎

（フェロー）
1977 年 新潟大学工学部卒業．同年 電電公社入社．NTT 基礎研究所，ヒューマンイン
タフェース研究所，サイバーソリューション研究所において，パタン認識，コンピュータグラフィックス，学習科学の研究開発に従事．2003 年より東京電機大学工学部教授．ビジュアルコンピューティングの研究に従事．2007 年 同大学未来科学部教授．現在に至る．2017 年よりアストロデザイン株
式会社客員研究員．博士（工学）．

小玉周平, 杉田純一, 森谷友昭, 高橋時市郎: “Scalable Poisson
Disk Pre-Sampling 法による絵画風画像の高速生成”, 映像情報
メディア学会技術報告, Vol. 38, No. 33, pp. 17–20 (2014).

11)

Signal and Image Processing Institute, The USC-SIPI Image
Database, https://sipi.usc.edu/database/ (2022).

12)

H. Kang, S. Lee, C. K. Chui: “Coherent line drawing”, Proc. of the
5th international symposium on Non-photorealistic animation andrendering, pp.43–50 (2007).

13)

P. Litwinowicz: “Processing images and video for an impressionist
effect”, Proc. of ACM SIGGRAPH ’97, pp. 407–414 (1997).

14)

A. Hertzmann: “Fast paint texture”, Proc. of the 2nd international
symposium on Non-photorealistic animation and rendering, pp. 91–
96 (2002).

15)

R. L. Cook: “Stochastic sampling in computer graphics”, ACM
Transactions on Graphics, Vol. 5, No. 1, pp. 51–72 (1986).
（2022 年 8 月 19 日 受付）（2022 年 10 月 29 日 再受付）

236

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

深層学習による画像編集技術の発展
飯塚 里志
筑波大学

Advances in Image Editing Techniques with Deep Learning
Satoshi IIZUKA
University of Tsukuba

1. はじめにユーザの思い通りに画像を処理し編集する技術は，これまでコンピュータグラフィクスやコンピュータビジョンの分野
で広く研究されている．例えば，グレイスケール画像に効率的に色を付けていく手法 1)-3)や画像中の不要な物体を自然に消去する手法 4)，画像の色味を効果的に補正する手法 5) ，画
像中の物体の位置や模様を変化させる手法 6) など，様々な画像編集技術が提案されている．これらの手法では，主に画像の輝度や色，エッジなどの低レベル画像特徴やユーザが与えたヒントをもとに，エネルギー最適化問題などを解くことで効果的に画像を変換できるアルゴリズムが考案されている．
しかしながら，複雑な画像処理にはシーンや物体の意味的理

図 1 深層学習によるラフスケッチの対話的なクリーンアッ解が重要であり，これにはより高レベルな画像特徴の抽出がプ 8)必要となるため，従来のアプローチの大きな課題となってい来では難しかった完全自動の色付けを実現している．

た．

一般的な深層学習ベースの画像処理では，入力画像はニュ

近年，多層のニューラルネットワークを用いた深層学習がーラルネットワークモデルによって目的の画像に自動変換さ様々な分野で目覚ましい成果を挙げている．特に画像の認識れる．これに対し最近では，ユーザが指定した情報をニュー問題においては，畳み込みニューラルネットワークによってラルネットワークに入力し，それを結果に反映させる手法が画像に含まれる高レベルな特徴を効果的に抽出し，高い精度研究されている．このアプローチでは，深層学習モデルの高で画像分類や物体検出，セマンティックセグメンテーション

い画像変換性能をベースに，ユーザが対話的に出力画像を調などが行えるようになっている．このような，画像の高レベ

整することが可能になる．例えば，Simo-Serra らはブラシス

ル特徴を学習によって獲得できる畳み込みニューラルネット

トロークなどの単純で直感的なユーザ入力で，対話的にラフワークの特性を利用し，深層学習を利用して複雑な画像処理

スケッチをクリーンアップしていくことができる深層学習モを行う手法が多く提案されている．例えば，画像の超解像化

デル（図 1）を提案している 8)．このようなユーザ入力を考

タスクでは，高解像度画像と低解像度画像のペアを大量に用慮した画像変換を深層学習ベースで行うためには，ニューラ

意し，その画像間の詳細な対応関係を畳み込みニューラルネ

ルネットワークにどのようにユーザ入力を学習させるかが鍵

ットワークに学習させることにより，従来のバイキュービッ
7)ク法などと比べ非常に高精度な超解像処理を実現している ．

となる．
本稿では，深層学習を用いて対話的な画像編集を実現する

また，グレイスケール画像のカラー化タスクでは，畳み込み方法について，基本的な考え方と具体的研究事例を解説する．

ニューラルネットワークが入力画像のシーンや物体などの意

まず，ユーザ入力付きの深層学習モデルについて，その定式

味的特徴を学習することで，グレイスケース画像からカラー化や課題について述べる．次に，具体的にグレイスケール画

画像への複雑な変換を行えるようになる 2) ．これにより，従237The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

像のカラー化タスクに焦点を当て，このタスクの特色やどのようにしてユーザ入力を畳み込みニューラルネットワークに学習させるかについて解説する．最後に，これらのアプロー
チについて考察し，今後の展望についてまとめる．

2. ユーザ入力付きの深層学習モデル
一般的な深層学習を用いた画像処理において，パラメータをもつニューラルネットワークモデル の学習では，入力画像 に対する の出力と正解画像 との損失関数 を最小化す
る：∗ = arg min, ~(( ( ;,
自動カラー化 2)

入力

ここで， は入力画像と正解画像のデータセットを表してい正解

図 2 自動カラー化の制約

る．特に，画像処理において には畳み込みニューラルネッ
トワークが使われることが多い．

・忠実性：ネットワークを学習する際，可能な限り実際にユ

このようなモデルの場合，実際に学習したニューラルネッーザが行う編集に近いユーザ入力を再現する必要がある．

トワークモデルを使って画像処理を行うとき，1 枚の入力画

実際のユーザ入力の再現度が高いほど，ニューラルネット

像に対してニューラルネットワークは 1 枚の画像を出力する．

ワークはユーザが意図する編集を良好に学習することがでこのようなモデルは，入力に対して正解が一意に決まる問題

きるようになる．

であれば有用であるが，一部の画像処理タスクでは不十分な・多様性：ユーザ入力には様々なパターンがあり，できるだ場合がある．
例えばグレイスケール画像の色付けタスクでは，

け多様なユーザ入力を学習させることで，ユーザが行う

グレイスケール画像とカラー画像の対応関係には曖昧性があ

様々な編集に対応することが可能となる．しかしながら，り，1 枚のグレイスケール画像に対してそれに対応するカラ

あらかじめ無数のユーザ入力を手動で作成するのは現実的ー画像が無数に存在する．例えば図 2 の上段の例では，入力ではない．そのため，学習させるユーザ入力は学習の際に画像のテントは自動カラー化 2)によってオレンジ色がついて

毎回シミュレーションしてランダムに生成するようなアプいるが，正解の色は青色である．しかし，入力のグレイスケ

ローチを考える必要がある．

ール画像からは，正解がオレンジ色である可能性もあり，答・処理速度：ユーザ入力をシミュレーションして生成する際，えを一意に定めることはできない．
1 枚の入力画像に対して 1

複雑で時間のかかるアルゴリズムを用いると，学習に時間パターンのカラー画像を予測する従来の自動カラー化モデルがかかり過ぎてしまう．例えば，1 枚の入力画像に対してユは，手軽で使いやすい反面，ユーザが求めるカラー画像が出

ーザ入力の生成に 1 秒かかるような方法を採用した場合，力されないことも多い．

ラフスケッチの鮮鋭化ネットワークモデル 8)の学習には，ユ

これに対し，近年畳み込みニューラルネットワークの出力

ーザ入力のシミュレーションと生成過程だけで 2 か月以上をユーザが与えたヒントによって調整できる手法が提案されかかってしまう．現実的な時間でネットワークモデルを学ている 3,8,9)．これらの手法では，対象画像とは別にユーザに習させるため，ユーザ入力のシミュレーションと生成はほよるヒント をネットワークに入力することで，ユーザが与ぼリアルタイムで処理できるアプローチを考える必要があえたヒントに応じて出力結果を調整することができる．これる．

により，オブジェクト抽出の精度向上 9)，グレイスケール画

次章からは，具体的な画像編集タスクを示しながら，対話像のカラー化の精度向上および多様な色付け 3)，ユーザの意

的な深層学習モデルについて説明する．

図した線画化 8)などが実現できる．このようなモデルは，以3. 深層学習による対話的な画像着色

下の目的関数を最小化することで学習を行う：∗ = arg min

ここで，

, , ~

(( ( , ;深層学習を用いて対話的にグレイスケール画像をカラー,画像に変換するため，Zhang らはユーザ入力を取り込む畳み

は入力画像 ，ユーザ編集 ，正解画像 を含むデ込みニューラルネットワークモデルおよびその学習方法を提ータセットである．ユーザ編集 には，例えばカラー化タス案している 3)．このアプローチでは，畳み込みニューラルネ

クにおいてはカラー点を示すカラーマップなどが用いられる． ットワークの入力として，グレイスケール画像とユーザが指このアプローチの大きな課題として，学習時にユーザ編集
定したカラー点，カラー点の位置を示すマスク画像を使用すをどのように与えるかということがある．これには忠実性，る．元論文ではこれに加え，大域的な色合いを指定するため

多様性，処理速度という 3 つの重要な要素がある．

に色ヒストグラムを入力することもできるようにしているが，238

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

入力画像

自動カラー化 2)

ユーザ入力

出力

他のユーザ入力による出力

図 3 深層学習による自動カラー化 2)と対話的なカラー化 3)の結果
今回はこちらの説明は割愛する．この手法により，ユーザはカラー点を画像上で指定することで，対話的に思い通りの色を付けることが可能となる（図 3）．
このアプローチの重要な点は，上記のカラー点を出力画像の色に反映させるために，どのように画像着色ニューラルネ
ットワークを学習させるかである．2 章で述べた通り，多様なユーザ入力を手動で作成するのは現実的ではない．そのためこのアプローチでは，ユーザ入力をシミュレーションして生成し，それを使ってネットワークを学習させることで，デ
図 4 ユーザ入力の生成方法

ータ収集コストの問題を回避している．ここで問題となるのは，この人工的に生成されたユーザ入力が実際のユーザ入力をどの程度再現できているか，という点である．これに対しと背景領域を表す点の 2 種類とし，上記と同じように学習さこの研究では，ランダムサンプリングによって十分に多様なせることで，ユーザが指定した点を考慮して物体領域を抽出

ユーザ入力のパターンを再現でき，効果的に画像着色ネットさせることが可能となる．実用面を考えた場合，抽出したいワークを学習できることを示している．

物体領域は目的や入力画像によって異なることも多く，ユー
ザがどの物体を抽出するかを調整できる機能は非常に重要と

図 4 に示すように，画像着色ネットワークの学習時のユーなる．

ザ入力の生成は，具体的に以下の手順によって行われる．
1.

正解のカラー画像から小さな画像パッチをランダムに

4. まとめと今後の展望

抽出．
2.
3.

本稿では，対話的な画像処理のための深層学習モデルにつ

画像パッチの色の平均を計算し，それをカラー点としてパッチの中央の位置に配置する．

いて解説した．一般的な深層学習モデルでは，1 枚の入力画

1 と 2 を任意の回数繰り返し，ユーザ入力点のカラーマ像に対して 1 枚の推定結果画像を得られるが，この推定結果

ップを作成する．

をユーザが調整することはできない．これに対し，ニューラ

ユーザ入力とするカラー点を正解画像からサンプリング

ルネットワークの入力として画像と共にユーザ編集情報を与することで，入力画像に対して与えられたカラー点の周辺がえ，
これら両方の情報を使って結果を推定させることにより，必ずカラー点の色になるような正解画像が与えられることにユーザが出力画像を思い通りに変更することができるようになる．これにより，学習が進むにつれて，ニューラルネット

なる．このような対話的な深層学習モデルは，モデルの学習

ワークはカラー点が与えられたピクセルの周辺が必ずそのカ時に適切なユーザ入力を与える必要がある．このユーザ入力

ラー点の色になることを学んでいく．このため，学習が終わをシミュレーションによって求め，多様なユーザ入力を人工った画像着色ネットワークは，入力されたグレイスケール画的に生成することで，ニューラルネットワークを効果的に学像をカラー化する際，カラー点が与えられた周辺領域をカラ習させることができる．
深層学習は様々な画像処理・編集タスクで多く研究されー点の色になるように画像着色を行うようになる．
この対話的な深層学習モデルの学習アプローチは他のタスており，今後も多種多様な手法が提案されることが予想されクでも使うことができる．例えば，画像から物体領域を抽出

る．特に実際の画像編集ソフトなどのアプリケーションを考するタスクにおいては，ユーザ入力として物体領域を表す点

えると，本校で紹介した対話的な深層学習モデルは需要が高239

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

く，さらに研究が進むと考えられる．また，ユーザ入力以外にも，参照画像を使って変換結果の精度向上やユーザによる制御を可能とするアプローチもある 10)．一方で，これら深層学習ベースの手法では高解像度の画像を扱うことが難しい，
計算コストが高いモデルが多い，などの欠点も存在する．これらもあわせて解決していくことにより，深層学習モデルの実応用が進むと考えられる．

参考文献
1)

A. Levin, D. Lischinski, Y. Weiss: “Colorization Using
Optimization.” ACM Trans. on Graphics 23, 689–694 (2004)
2) S. Iizuka, E. Simo-Serra, H. Ishikawa: “Let there be Color!:
Joint End-to-end Learning of Global and Local Image Priors
for Automatic Image Colorization with Simultaneous
Classification.” ACM Trans. on Graphics (Proc. of
SIGGRAPH 2016) 35, 4 (2016)3) R. Zhang, J.-Y. Zhu, P. Isola, X. Geng, A. S Lin, T. Yu, A. A
Efros: “Real-Time User-Guided Image Colorization with
Learned Deep Priors.” ACM Trans. on Graphics (Proc. of
SIGGRAPH2017) 36 , 4 (2017)4) C. Barnes, E. Shechtman, A. Finkelstein, D. B. Goldman:“PatchMatch: A randomized correspondence algorithm forstructural image editing.” ACM Trans. on Graphics 28, 3,
24:1–11 (2009)5) L. Kaufman, D. Lischinski, M. Werman: “Content-Aware
Automatic Photo Enhancement.” Computer Graph. Forum 31,
8 (Dec. 2012), 2528–2540 (2012)6) M.-M. Cheng, F.-L. Zhang, N. J Mitra, X. Huang, S.-M. Hu:“Repfinder: finding approximately repeated scene elements
for image editing.” ACM Trans. on Graphics, 29(4):83(2010).
7) C. Dong, C. C. Loy, K. He, X. Tang: “Learning a deep
convolutional network for image super-resolution.” ECCV2014, pp. 184–199 (2014).
8) E. Simo-Serra, S. Iizuka, H. Ishikawa. “Real-time data-driven
interactive rough sketch inking.” ACM Trans. on Graphics(TOG), 37(4):98 (2018).
9) N. Xu, B. Price, S. Cohen, J. Yang, T. S Huang: “Deepinteractive object selection.” CVPR, pp. 373–381 (2016).
10) S. Iizuka, E. Simo-Serra: “Deep Remaster: Temporal
Source-Reference Attention Networks for Comprehensive
Video Enhancement.” ACM Trans. on Graphics (Proc. of
SIGGRAPH Asia), 38, 6 (2019)飯塚 里志
2015 年 筑波大学大学院システム情報工学研究科 博士後期課程修了．博士（工学）．日本学術振興会特別研究員（DC1），
早稲田大学研究院講師を経て 2018 年 10月より筑波大学に勤務．
現在 同大学シス
テム情報系/人工知能科学センター 准教
授．画像処理・編集に関する研究に従事．

240

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

Vrije Universiteit Brussels 滞在記
渡邊 修 （拓殖大学）

On the Stay in Vrije Universiteit Brussels
Osamu Watanabe (Takushoku University)
はじめに
筆者は，勤務校の教員長期留学制度を利用し，2018 年 9 月から 2019 年 9 月までベルギーのブリュッセル自由大学（Vrije
Universiteit Brussels: VUB）に客員研究員として留学する機会を得た．本稿では，滞在時に経験した出来事や，滞在中の所感について述べる．ベルギーは，図 1 のように国境を北はオランダ，南西はフランス，東はドイツ，南東はルクセンブル
クと接する位置関係にある．
ブリュッセル自由大学
ブリュッセルは，ベルギーの首都であると同時に，ヨーロッパの首都とも呼ばれ，EU の本部，議会等，EU の主要な機関が置かれている．ベルギーは，主として北部のフランデレン地域，南部のワロン地域に分かれている．公用語はそれぞ
図 1

れフラマン語（オランダ語の一種）とフランス語である（東ベルギーとその周辺国

側にドイツ語地域も存在する）．
ブリュッセルはベルギーのほぼ中央に位置し，フランデレン地方に属するものの，公用語はフラマン語とフランス語の 2 つであり，どちらが支配的に使われているかはコミューンに依る．2 つの公用語が用いられる都市であるため，テレビ局などではどちらを母語とする
かで同じ放送局であっても，スタジオ等の設備が異なっているという特徴がある．実は日本語でブリュッセル自由大学と表記する大学は 2 つ存在し，著者が滞在した VUB とは別にフランス語で表記される Université libre de Bruxelles (ULB) が存在する．かつては一つの大学であったが，言語戦争により1969 年に分裂したと聞いている．分裂したというと仲が悪いというイメージがあるが，それは事実ではなく，2 つの大学間の交流は盛んである（キャンパスも隣接している）．
図 2

VUB は，約 14,000 人の学生を有する私立の総合大学であり，留学生の比率が 23%と比較的高く，国際的な雰囲気に包ETRO 外観

ETROまれている．最新の世界大学ランキングでは 201〜250 位，工ETRO とは，VUB における Department of Electronics and学系に限ると，176〜200 位となっている（日本国内でこのラInformatics の略称であり，日本語でいうならば「電子情報工ンクに所属する大学は東北大学，大阪大学，東京工業大学で学科」であろうか．工学部の中で最大の規模を誇り，150 人

ある）．筆者は，2010 年より JPEG 標準化委員会に参加して以上の国際的な研究者が所属している．Peter 氏の主催する研おり，標準化の現場で VUB の Peter Schelkens 教授と面識を得究グループは ETRO 内にあり，筆者が滞在していた期間では，た．Peter 教授には，「いつか留学する機会があれば貴研究室

ポスドク研究者が 4 名，博士課程学生が 6 名所属していた．

に滞在したい」とお願いしていたため，今回の留学に関して国籍もイラン，インド，ハンガリー，ギリシャ，ドイツ，ベ快諾を得ることができ，スムーズに実現した．

241

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

ルギーと多彩であった．同じフロアにある他の研究室には，
アフリカ，アジアからの様々な国の留学生も博士課程学生として研究に取り組んでいた．このような環境であるので，普段の会話および議論は英語で行われる．フランス語もオラン
ダ語も話せない筆者にとっては幸いであった．
ETRO の外観を図 2 に示す．ETRO は，VUB のメインキャ
ンパスである Etterbeek キャンパス内にある．しかしながら，学部生の講義棟とは別の建物に入っており，基本的に博士課
程学生と研究スタッフのみが入館可能となっていた．日本の大学では，研究室に学部生，修士課程学生，博士課程学生が所属し，設備を共同利用することが一般的であるが，ETRO
では修士課程学生であってもデスクはなく，プロジェクトの図 3 自宅アパートの目の前の EU 議会

進捗に合わせて研究室を訪問し，チューターである博士課程
学生とディスカッションしていた．
imec
imec とはフランデレン地方政府の出資により 1982 年に設立された半官半民の機関であり，そのミッションは「マイクロエレクトロニクス産業の基盤確立」である．所属人員は2,000 名を超えており，そのうち 35%ほどがベルギー・オラ
ンダ以外の国の出身である．運営資金の 8 割をクライアント
企業等からの共同研究委託費やコンサルティング収入にて賄っており，2016 年の運営資金の総額は 6 億ユーロである．
実は ETRO のスタッフの多くが imec にも所属しており，
特に博士課程学生に対しては（おそらく）imec を経由して給与が支払われている．したがって，博士課程学生は経済的に自立した立場であり，ディスカッションをしていてもいわゆ
る学生気質は皆無であった．
現地での生活図 4 ブリュッセルの風景

さて，ここからは筆者が経験したベルギー滞在の所感を述は厳重で，セキュリティの心配は皆無であった．

べていく．まず，住民登録，続いて家探しである．ブリュッ
セルは国際都市であるので外国人がアパートを借りるという自宅からブリュッセルの中心街までは徒歩圏内であったのは特別なことではない．アパートを借りるためには，住民

ので，特に週末にはグラン・プラスまでの散歩を楽しんだ．

登録証，現地の銀行口座が必要になる．第一の関門は住民登ヨーロッパといえば，年末になると街中がクリスマス一色に録である．ベルギーに向けて出国したのが 2018 年 9 月，JPEGなり，クリスマスマーケットの頃になると一層にぎやかになのバンクーバー会合が 10 月であったため，住民登録がままな

る．2018〜2019 年の頃は，未だコロナ禍前であり存分にそのらない内にそこから「海外」出張をこなさなければならず，雰囲気を楽しむことができた．図 3 に自宅前の風景，図 4 に手続きが面倒であったのを記憶している．ベルギーの住民登

ブリュッセルのいくつかの風景を掲げる．

録は独特で，役所での手続き完了後，しばらくの期間をおい研究室での思い出て警察官の訪問を終えて，正式な登録完了となる．正式な登筆者が滞在していた期間の同室の博士課程学生たちの主録証を取得したのは年が明ける頃であったと記憶している．

な研究分野はライトフィールドやホログラフィに適した画像

アパートの契約は，ベルギーではインターネットによる家符号化であった．また，Peter 教授は JPEG におけるキーパー

探しが広く普及しているが，契約締結には銀行口座が必須でソンの一人であり，JPEG Pleno プロジェクトを牽引する PCQあったため，銀行口座の開設に向かうも窓口担当者のいうこグループのチェアであったため，同じく JPEG 標準化活動にとがコロコロと変わるため大変に難儀したことを記憶してい関わってきた筆者も機会がある度にディスカッションに参加

る．紆余曲折を経て，ようやく見つけたのが EU 議会の目のした．特に印象深いのは，Peter 教授の部屋で 1 対 1 で JPEG

前にあるアパートであった．立地柄，住民の多くが外国人でPleno の 3 つのモダリティ（ライトフィールド，ポイントクあったと思われる．EU 議会の目の前とあって，周辺の警備

242

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

渡邊 修
1999 年東京都立大学工学部卒業．2004 年
同大学大学院電気工学専攻博士課程修了．博士（工学）．同年拓殖大学工学部助手．現教授．2010 年 2 月より情報規格調査会 WG1 小委員会（現 JPEG 小委員会）
委員．2020 年 7 月より同 主査．ISO/IEC
15444-1 (JPEG 2000 Part 1 Core coding
system) 4th Edition, 15444-5 (Reference
Software) 3rd Edition, 15444- 15 (HTJ2K) co
editor．
2018 年9 月Vrije Universiteit Brussels（ベルギー） 客員研究員（〜2019 年 9月）．2019 年情報規格調査会 国際規格開発賞，2020 年 同会 標準化貢献賞受賞．

図 5 帰国直前に研究室メンバーと（左端: Peter 教授，右端: 筆者）

ラウド，ホログラフィ）を統一的に扱う座標系の議論をしたこと，JPEG Pleno のファイルフォーマット作成に関わったこと，そして同室の博士課程学生との中身の濃い議論である．
また，滞在中の 2019 年 7 月には VUB を会場として JPEGの国際会合が開かれた．このため，日本人でありながら現地ホストの一員として参加するという得難い体験をしたことが記憶に残っている．
図 5 に研究室メンバーとの写真を掲げる．
むすび
1 年間の異国の地での日常生活・研究活動を通して，人種や言語の壁を超えた相互理解に基づく多様性のある社会に身を置けたこと，第一線で活躍する海外の研究者の仕事の進め方を間近で見ることができたこと，さらに国際的な視点で日本の状況を見つめ直すことができたことなど，多くのものを得ることが出来たと考えている．
会員諸氏におかれても，機会を捉えて是非とも海外滞在に目を向けてみることを強くお薦めしたい．

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The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

Visual Computing ワークショップ 2022 (VCWS 2022)報告
画像電子学会 Visual Computing 研究会
VC 委員長 金井 崇
VCWS 2022 担当幹事 豊浦 正広，馬場 雅志
2022 年の Visual Computing ワークショップが長野県諏訪市文化センターにて 11 月 25－26 日に開催された．下記の講演一覧表のとおり 16 件の発表があり，28 名が参加した．画像処理やシミュレーション，NPR，アニメーションなど幅広い分野からの研究報告があった．本年度も例年通り 1 件の発表に 30 分(講演 15 分，質疑応答 15 分)の時間枠を設定し，本ワ
ークショップの特徴である深いところまで踏み込んだ議論を行うことができた．参加者への連絡手段としてチャットツー
ルである Slack を活用し，懇親会は Gather でオンライン開催した．閉会後も Slack を活用した議論が続くなど，活発なワークショップとなった．以下にプログラムと提供いただいた講演要旨を掲げる．
プログラム
Session 1(1)

座長：金井 崇 (東京大学)

ポーズを固定した人物画像のアピアランスの変換○渡部 真拓（東京農工大学），清水 郁子（東京農工大学）(2)

口パク動画の発話内容推測における距離学習に基づく精度向上手法の検討○柏木 爽良（早稲田大学），田中 啓太郎（早稲田大学），森島 繁生（早稲田大学理工学総合研究所）(3)

入力動画に対する動画内話者と特定背景話者の同時音声抽出○吉永 朋矢（早稲田大学），田中 啓太郎（早稲田大学），森島 繁生（早稲田大学理工学術院総合研究所）

Session 2(4)

座長：齋藤 豪 (東京工業大学)

AI を活用した絵の具の混色を支援するシステム○土井 遼太朗（静岡大学），岡部 誠（静岡大学）(5)

織物パターンを仕上げるための対話的な考慮要素間の重みの決定○豊浦 正広（山梨大学），村坂 康恒（山梨大学），近藤 陽（山梨大学）(6)

多色織物の局所的な分離の緩和および色の再現性の向上○鄭 佳偉（山梨大学），豊浦 正広（山梨大学）

Session 3 座長：馬場 雅志 (広島市立大学)(7)

GAN を用いたスタイル制御可能な鉛筆画風画像生成手法○小林 剛豊（山梨大学），朱 臻陽（山梨大学），茅 暁陽（山梨大学）(8)

加法的重み付きボロノイ分割を用いたオパールの内部構造モデリング○横田 壮真（慶應義塾大学），藤代 一成（慶應義塾大学）(9)

手描きアニメーションの原画補間のための線の一本対複数本自動対応付手法に関する研究○森合 遼（東京工業大学），齋藤 豪（東京工業大学）

Session 4

座長：岡部 誠 (静岡大学)(10) マルチ解像度で画像を生成可能な拡散確率モデル○荒川 深映（早稲田大学），綱島 秀樹（早稲田大学），堀田 大地（東京大学），森島 繁生（早稲田大学理工学
術院総合研究所）(11) 3D-GAN による破壊分割形状予測結果における形状再構築手法の検討○黄 宇航（東京大学），金井 崇（東京大学）

244

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）(12) 分散レンダリングにおける間接光の表現○YANG WENXIANG（東京工業大学），齋藤 豪（東京工業大学）
Session 5

座長：茅 暁陽 (山梨大学)(13) 自己注意機構を用いた，3 次元点群形状の回転不変な解析○刈込 喜大（山梨大学），古屋 貴彦（山梨大学），大渕 竜太郎（山梨大学）(14) 推定された法線マップを用いた多視点ステレオ○岡村 徹（静岡大学），岡部 誠（静岡大学）(15) トマトの葉の画像解析による灰色カビ病の自動検出に関する検討○菅原 貫太（東京農工大学），初谷 恵美子（横河電機・東京農工大学），金子 修治（大阪府立環境農林水産総合研究所），西岡 輝美（大阪府立環境農林水産総合研究所），西村 幸芳（大阪府立環境農林水産総合研究所），藤江 隼平（大阪府立環境農林水産総合研究所），溝 手舜（大阪府立環境農林水産総合研究所），徳永 由佳（大阪府立環境農林水産総合研究所），清水 郁子（東京農工大学）(16) ヴィネットイラストの自動生成に向けたプロトタイピング○生井 麻結（慶應義塾大学），藤代 一成（慶應義塾大学）―― Visual Computing ワークショップ 2022 講演要旨 ――――――――――――――――――――――――――――て反映されていて段階的に度合いを変化させた場合に急(1) ポーズを固定した人物画像のアピアランスの変換

激な変化が起こるが，適用した場合には変化がゆるやかに

渡部 真拓, 清水 郁子

なった． この理由として，StyleGAN2 の Style Mixing を行う際に，データ拡張として Differentiable Augmentation を用東京農工大学いることで．より多様な画像で学習を行うことができたこ

画像検索技術が向上しポーズを指定した人物画像の検とが挙げられる．学習画像が多様になることで生成する画索が可能となった．しかし，そのポーズをした人物の服装像の偏りが少なくなり，結果として Style Mixing の際の変や髪型，体型などのアピアランス（見た目）を自由に変え化が緩やかになったことが考えられる．

られる技術はまだ確立していない．
本発表では，あるポーズをした人物の画像の見た目の変(2) 口パク動画の発話内容推測における距離学習に基づく換を，同じ人物かつ異なるポーズをした画像群 A と異なる

精度向上手法の検討人物かつ同じ指定したポーズをした画像群 B を用いた，A柏木 爽良†，田中 啓太郎†，森島 繁生††に映っている人物が B のポーズをしている画像の生成と†早稲田大学，††早稲田大学理工学総合研究所

考え，StyleGAN2 による Style mixing により，2 つの画像の特徴を段階的に混ぜ合わせる技術により実現した結果

本研究では，声を出さない口パク時の唇の動画から発話について報告した．このとき，画像検索などで得られる画内容を推測する手法を提案する．本研究で扱う唇の動きの像の枚数が限定的であることを仮定し，データ拡張手法のみから発話内容を推測する読唇術は，声を出すのが困難な一つである Differentiable Augmentation を用いることで，少人のコミュニケーション円滑化や声を出せない公共の場

量のデータでの結果が変化することを示した．

におけるスマートフォンの操作を目的とした口パクによ実験では，同じ見た目の画像，同じポーズの画像をそれる音声入力に応用されている．一般に唇の動きは，声を出ぞれ 100 枚程度を用いた．学習の安定化のため前処理としす通常の話し方（有声動作）と声を出さない口パクの話して人物の大きさや場所を正規化した．

方（無声動作）とで異なる．しかし，既存のデータセット

Differentiable Augmentation の効果を確かめるため，適用の多くは有声動作で構成され，口パクによる音声入力のよした場合とそうでない場合での対照実験を行った．生成画

うに無声動作の発話内容を推測する場合も有声動作のデ像の質に関しては，定性的にも定量的にも大きな違いなかータセットで訓練されたモデルが使用されるため，無声動ったが，Style mixing による段階的な特徴の混ぜ合わせを作に対する予測精度が有声動作に対する予測精度を大き行うと変化が出た．すなわち，Differentiable Augmentation

く下回る問題がある．
本研究では，有声動作と無声動作の唇の動きの違いを吸を適用していない場合，片方のデータセットの特徴が偏っ

245

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

収し同等の精度での予測を実現するため，有声動作と無声

して，視覚的に注目している人の声を取り出す補聴器が考動作で不変の特徴量に対し距離学習を行う枠組みを提案えられる．ただし，ほとんどの先行研究では，動画外からする．不変の特徴量として，唇の動きの最小単位を表す 13の音声は一様に抑制されてしまう．しかし，補聴器利用で種類の viseme に着目する．

は，家族やアナウンスなど特定人物の声は動画外から聞こ実験では，唇動画から viseme を推測する視覚モデルとえてきても拾いたい．この問題設定に対処するために，事viseme から発話文章を推測する言語モデルから成る多段

前に収録した特定話者の音声を補助情報として，その話者階モデルを使用した（図 1）．視覚モデルでは，有声動作との音声を抽出する speaker extraction の研究を援用する．

無声動作の同一の viseme ラベルに対応するモデルの出力

AV-SE と speaker extraction の出力を再合成する最も安直に対して距離学習を行った．さらに，同じ viseme でも前な手法をベースラインに設定する．しかしその手法では，後の viseme の種類によって唇の形の遷移の仕方が異なる

再合成での各々の出力の誤差の蓄積による推定精度低下

ことを踏まえ，有声動作内，無声動作内でも同一の visemeと，音源分離モデルが二つ存在することによるモデルサイ

ラベルに対応するモデルの出力に対して距離学習を行っズの増加が問題となる．そこで本研究では，動画内の話者

た．その結果，viseme の誤り率を表す VER は，有声動作の音声と動画外の所望の音声の混合音を一つの音源分離のみで学習を行う場合に対して約 3.41%減少し，無声動作モデルで直接推定する枠組みを構築する．具体的には，動に対する精度向上を実現した．また，視覚モデルで予測さ画から抽出した動画内話者の口の動きを表す埋め込みベれた viseme 配列を言語モデルに入力した結果，テキスト

クトルと，事前に収録した音声から抽出した特定話者の声

分類正解率は距離学習を用いない場合に対して約 1.63%向の特徴を表す埋め込みベクトルの和で音源分離モデルの上し，距離学習の有効性が確認できた．

条件付けを行う．加えて，推定精度向上のための二つの手

今後は，少ない無声動作のデータセットから 13 種類の法を提案する．一つ目は特定話者の音声を検出したときにviseme を抽出し，膨大な語彙で構成される有声動作のデー

のみ事前情報を参照する時変注意機構で，これにより，動タセットに適用することで，未知の語彙の無声動作に対す

画内話者のみの抽出の妨げとなりうる不要な情報を遮断る精度向上を目指す．

する．二つ目は一定確率で動画内または動画外の音声を遮断して片方の音声だけ抽出させる訓練方法で，これにより，それぞれの音声と補助情報をより強力に結びつける．
話し声から生活音まで含む幅広いノイズの環境下で実験を行った結果，推定精度を測る SI-SDRi とモデルパラメ
ータ数の観点で提案手法の有効性が確認された (表 1)．また，時変注意機構と訓練方法の工夫なしで行った場合の実験で SI-SDRi がそれぞれ 7.67，7.77 と下がることから，これらの有効性が確認された．今後は，抽出できる特定の背図 1 提案手法の概要図

景音をサイレンなどの話し声以外に拡張することを考えている．

(3) 入力動画に対する動画内話者と特定背景話者の同時音
表 1 推定精度とモデルの軽量さ

声抽出

SI-SDRi (↑)#Params (↓)

ベースライン手法

7.35

29.8M

提案手法

8.06

25.1M

吉永 朋矢†，田中 啓太郎†，森島 繁生††
†早稲田大学，††早稲田大学理工学術院総合研究所

本稿では，ノイズ環境下で人が話している動画を入力として，その話者と動画外の特定話者の音声の混合音を出力(4) AI を活用した絵の具の混色を支援するシステム

する手法について述べる．近年，深層学習によって視聴覚

土井 遼太朗，岡部 誠

情報処理技術が向上し，口の動きを補助情報として動画内

静岡大学

話 者 の 音 声 を 抽 出 す る audio-visual speech enhancement(AV-SE)の研究は急速に発展している．AV-SE の応用例と絵の具や筆を使って絵を描く場合，自分で絵の具を混ぜ

246

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）て使いたい色を作る必要がある．しかし，その際にどの色(5) 織物パターンを仕上げるための対話的な考慮要素間のの絵の具をどれくらい混ぜる必要があるかを判断するこ重みの決定とは非常に困難である．そこで本研究では，異なる色の絵

豊浦 正広，村坂 康恒，近藤 陽の具同士を混ぜるとどんな色ができるかをモデルに学習山梨大学させることにより，使いたい色を作るのに必要な絵の具の色と混ぜる比率をモデルが予測し，絵の具の混色を支援す

織物は経糸と緯糸を任意に上下させて織ることで，複雑るというシステムを提案する．

な模様を表現する．経糸と緯糸の上下関係は，各画素を二今回提案するシステムでは，作りたい色とベースとなる値で定義することで表現している．経糸と緯糸を組み合わ

色のそれぞれの RGB 値をモデルの入力として与えること

せ平織や綾織など基本組織の組み合わせなどで模様を表で，ベースの色に対して一般的な 12 色セットの絵の具の現したものを織物パターンと呼ぶ．写真やイラストなどの中のどの色をどれだけ追加すればよいかを 0~0.9 の 0.1 刻

デジタルデータから，自動または半自動で生成することで，みの数字を出力することで混色を支援する．

状況や個人に応じた織物のデザインが可能にするために，

本研究ではデータセットの作成にデジタルペイントソ

Toyoura ら 1)は織物パターンの生成を画像処理技術によりフト上でリアルな絵の具の色の混ざり方を再現できる

半自動化する手法を提案した．Toyoura らの提案した手法

1)らのシステムを応用しは，織物パターンの制約を満たすためのディザマスクを生た．ランダムに生成したベースとなる色に対して，一般的成することで，状況や個人に応じた織物パターンの生成を「MixBox」という Šárka Sochorová

な 12 色セットの絵の具の中からランダムに選んだ 2 色の可能にした．しかし，この手法では部分的に織物パターン

絵の具を様々な比率で混ぜたときの結果を大量に作成し，の制約上不都合な箇所があることがある．そこで，本研究混色に使った色とその結果のそれぞれの RGB 値をモデル

では対話的パラメタ探索を用いて，織物パターンを，最適の入力データ，12 色の中のどの色をどれだけ混ぜたかの情に修正する手法を提案する．

報をモデルの正解データとして学習を行った．

それぞれの織物パターンに，ある個人が最適であると思学習したモデルの性能を確認するために，モデルの予測

われる修正方法を探索し，半自動で織物パターンを修正す

通りに混ぜることで入力に与えた作りたい色に近い色をる手法を提案する．考慮すべき複数の条件を定量化可能な作れるかを「MixBox」を使って確認する実験を行った．

形でモデル化した上で，それらの条件を重みづけしたときその結果の一例を図 1 に示す．実験の結果，モデルの予測に得られる修正の可否を判定できるようにする．重みは結通りに MixBox 上で絵の具を混合することによって，入力

果を見ながら対話的に決定できるように，GUI で実装を行に与えた作りたい色に近い色を作れていることが確認でった．処理の実時間性を確保するためには，修正の簡略化

き，モデルの学習と予測が概ね適切に行われていることがによって実現し，重みを決定した後には，時間を掛けて全確認できた．

体最適化をするような修正ができるようにした．最終的に今後，モデルの予測精度をさらに向上させたうえで，実は図 1 に示すように，全体を見ては気づかないほどの微細際の絵の具を使った実験を行い評価と改善を行っていくな修正が多くの箇所に施したような結果が得られる．

予定である．

(a) ディザマスクで生成した初期パターン
図1 実験結果の一例(b) 提案手法で修正された最終パターン

図 1 修正前後の織物パターン

1) Šárka Sochorová, Ondřej Jamriška: “Practical pigment

1) M. Toyoura, et al.: “Generating Jacquard Fabric Pattern with
Visual Impressions,” IEEE TII, Vol.15, No.8, pp.4536-4544(2019).

mixing for digital painting, ” ACM Trans actions on
Graphics, Vol. 40, No. 6 (2021).

247

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）(8) 加法的重み付き三次元ボロノイ図を用いたオパールの(7) GAN を用いたスタイル制御可能な鉛筆画風画像生成
手法

内部構造モデリング

小林 剛豊，朱 臻陽，茅 暁陽

横田 壮真†，藤代 一成††

山梨大学

†慶應義塾大学大学院，††慶應義塾大学

鉛筆画がもつ無彩色のトーンや未完成の風合いは見る

オパールは遊色効果とよばれる光学特性を有する準鉱者の好奇心や想像力を掻き立てる．鉛筆画は芸術に限らず，石であり，古くから宝石として親しまれてきた．遊色効果

服飾や建築設計，科学技術用イラスト画作成にも幅広く利とは，オパールに入射した可視光がその内部構造により回用されている．本研究は写真から鉛筆画を自動的に生成す

折し，表出する模様が揺らめくように変化する現象である．

ることを目的としている．本研究では深層学習モデルを用

宝飾産業において，宝石の写実的なビジュアルシミュレー

いた画風変換により，写真から実際の鉛筆画に近い鉛筆画

ションは，仮想空間における研磨の訓練，インターネット

風画像を生成することを試みる．

を介した商品購入の合意形成のために重要である．しかし，深層学習モデルを用いた画風変換の代表的な手法とし複雑な内部構造をもつオパールのシミュレーション手法て，参照画像と入力画像を入力し，参照画像のスタイルをは十分に研究されていない．

入力画像に転写する Neural style transfer や，Generative

本発表では，加法的重み付き三次元ボロノイ図を用いてAdversarial Networks（GAN）を応用し，教師データを用い

オパールの内部構造をモデル化する手法を提案した．オパてモデルの学習を行う Pix2pix が知られている．Neural style

ールは，同じ大きさの微小粒子が規則正しく整列すること

transfer は１枚の参照画像のみで画風変換できる利点をもによりコロイド結晶粒とよばれる単位を成し，これが堆積

つが，それぞれのスタイルと画像に適した学習パラメータすることで形成される．結晶粒が堆積する方向に加法的なの調整が困難であり，多くの場合期待する効果が得られな重みづけを行ったボロノイ図は，オパールの内部構造をよい．Pix2Pix ではいったん学習を終えれば，どの入力画像

く近似する（図 1）．母点をポアソンディスクサンプリングに対しても一定の効果が得られ，高速処理ができるが，画によって生成し，結晶粒とボロノイ領域を一対一対応させ

風変換する際にスタイルを制御することができない．またることでモデリングを行う．生成した母点の位置とその重モデルの学習に充分な教師ペアを集めることは通常困難

みは一様グリッドに格納する．レンダリング時にはグリッである．

ドハッシングを用いてレイの出射点近傍の母点を探索し，そこに格納されている重みからボロノイ境界を復元することでボロノイ図の交差判定を行う．スペクトラルレンダ
リングによる大域照明計算を採用し，オパール内の領域では各スペクトルの散乱，吸収を計算する．
本手法により，先行成果（本号に掲載されている論文「遊色効果再現のための三次元ボロノイ分割を用いたオパー
ルのモデリング」を参照）と比較して遊色効果により揺らめきをもたせることができた．また，グリッドハッシング
により先行成果と比較してレンダリングに要する時間を

図1 提案モデルによる生成結果の例

10 倍程度高速化できた．

本研究では、この 2 つの手法の欠点を補いつつ、スタイ

今後の課題として，自由曲面によって外形を定義するこルを制御しながら写真から鉛筆画風画像を生成するモデとが挙げられる．また，RGB の 3 チャンネルで撮影された

ルを提案する．提案手法は学習にペアとなっている教師デ環境マップをスペクトル画像に変換し，シミュレーションータを必要としない CycleGAN に対して，新たにマスクにの環境光として使用することを検討している．

よる領域指定及びスタイル損失関数を導入することで，局所的にスタイルを変更した鉛筆画風画像（図 1）を生成することも可能にした．

図1 加法的重み付きボロノイ図による結晶成長の模倣

248

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）(9) 手描きアニメーションの原画補間のための線の一本対(10) マルチ解像度で画像を生成可能な拡散確率モデル

複数本自動対応付手法に関する研究

荒川 深映†，綱島 秀樹†，堀田 大地††，森島 繁生†

森合 遼，齋藤 豪†早稲田大学，††東京大学

東京工業大学
拡散確率モデルは画像生成において最先端の性能を示し
手描きアニメーション制作の支援アプリケーションとている．一方で，固定した解像度で訓練された拡散確率モ

して，2 原画を入力とした，原画補間である中割りの自動

デルは推論時に解像度を変更すると，画像全体の構造やテ生成アプリケーションの研究開発が進んでいる．

クスチャが崩壊し，低品質となる問題を持つ．

現在，この分野で商用化されている CACANi などでは中そこで本研究では，複数解像度での高品質な画像生成を

割りを生成する際に，ユーザの描いた原画の線に対し，線可能とする学習法とニューラルネットワークへの条件づの対応付情報の登録を必要とする．この工程は手動で行うけの方法を提案する．まず，学習時には複数解像度の画像

場合，ユーザにとっての負担となるため，中割りの自動生

からランダムな位置で切り抜いたパッチを用いる．その際成の普及を妨げる一因となっている．

に位置を表したグリッドを用いて位置埋め込みを行うことによって，画像と位置の対応関係を学習させる．しかし，原画線の自動対応付について，すでに多くの研究がなさ

これだけでは不十分である．なぜなら，画像生成の拡散確れているが，それらは線が一本対一本で対応付されるとい率モデルに採用されている畳み込みニューラルネットワ

う仮定に基いており，描画対象の遮蔽や変形による一本対

ークは，画像の解像度に対して依存性を持たないからであ

複数本の線の対応付が適切な場面には適用できない．これは，一本対複数本の組み合わせを許容する対応付問題は，一本対一本のみに限定した対応付問題と比べて制約が少ないため，組合せ最適化としての扱いが難しいからである．
そこで，本発表では，一方の原画の線をサンプリング点にる．固定サイズのカーネルを用いる一般的な畳み込みでは，
入力画像の解像度の変化に問わず，同一のカーネルによって処理を行うことが，任意解像度の画像生成を実現する上で問題となる．この問題を解決するために，入力画像の解像度を基にカーネル自体を推定する機構を導入した．これ

分割し，点と線の対応付を考えることで，一本対複数本をらの学習法とニューラルネットワークの改良は，画像全体許容する自動対応付を行う手法を提案した．点対線の対応の構造やディテールを学習することに繋がり，様々な解像では，一つの点に対して対応付される線は高々一本である度での生成を可能にする．

という制約を付与できるので，問題を扱い易い組合せ最適提案手法の学習には，顔画像のCelebA1)データセットを64化に帰着させることができる．

から128の範囲の解像度へランダムにリサイズしたものを提案手法では，まず 2 原画を同一の座標系に重なるよう用いた．切り抜かれたパッチの解像度は64×64で固定としに投影し，片方の原画の線上のサンプリング点と，もう片た．学習を行なった拡散確率モデルで，128×128の解像度方の原画の線の対応付を推定する．その後，点対線の対応の画像を生成した結果を図1に示す．推論時に学習時に用付結果を元に線と線の対応付を推定する．

いたパッチよりも高解像度の画像を生成可能であることに加えて，学習に低解像度のパッチを用いることが計算コ提案手法を実際のアニメで用いられている原画に適用した実験では，一本対複数本の対応付を含むような，線がストの削減に繋がることが明らかとなった．

複雑に描き込まれた原画に対しては従来手法より高い精実験結果からは，特に顔の外側でテクスチャが崩壊する

度での自動対応付を行えた一方，単純な描き込みの原画に対しては精度が従来手法より現状では低い場合があった．
今後の課題として，ユーザからの補助入力による精度の向上や，自動対応付が可能かどうかを事前に自動で判定することで，ユーザとシステムの分業をより深化させていく，
図1 提案手法によって生成した画像

回転や拡大縮小に堅牢なアルゴリズムをミクロのレベル場合が散見された．今後はこの問題に対処すべく，畳みでも採用するといったものが挙げられる．

込みのパディングと位置埋め込み手法について検討する．
1)

249

Ziwei Liu, Ping Luo, Xiaogang Wang, Xiaoou Tang: “Deeplearning face attributes in the wild,” ICCV (2015).

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）の計算時間と復元結果(図 2)の比較実験を行った．その結(11) 3D-GAN による破壊分割形状予測結果における形状

果，MorphoLibJ が 1283 データに対して平均 2.93 秒と安定再構築手法の検討的に復元できることが確認できた．

黄 宇航，金井 崇

1) D. Legland, I. Arganda-Carreras, P. Andrey: “MorphoLibJ:
integrated library and plugins for mathematical morphology
with Image,” J. Bioinformatics, Vol. 32, No. 22, pp.
3532-3534 (2016).

東京大学
剛体破壊アニメーションは，物理シミュレーションを用いることで印象的な効果を得ることができる．しかし，物理シミュレーション手法によるリアルな破壊アニメーシ(12) 分散レンダリングにおける間接光の表現

ョンは計算コストが高くなる傾向にある．一方で，ゲーム

YANG WENXIANG，齋藤などのリアルタイムアプリケーションでは，あらかじめ破豪

東京工業大学大学院

壊された単調なボロノイ図パターンが使用されることが多い．したがって，計算コストを抑えつつ，リアルな破壊本研究では画像伝送を用いた分散サーバによる分散レ形状を実現できるトレードオフの手法が求められている．

ンダリングアーキテクチャに基く多人数 VR 仮想空間での

著者らはこれまでに，3次元敵対的生成ネットワーク

現実感を高めるための画像ベースのレンダリング効果を(3D-GAN)に基づく脆性破壊の3次元形状の予測に関する

利用する手法を検討する．

生成パイプラインを提案した．しかし，今までのパイプラ

Fang らは分散レンダリングにシャドウマップを導入しインでは予測結果からの3次元復元は考慮しなかった．

シャドウ効果を実現した 1)．Fang らの分散レンダリングア
ーキテクチャは Sort-last の分散手法に基いており，シーンをモデルごとに分割し各モデルに対してレンダリングした後で結果を合成する．
このアーキテクチャは伝送する情報がレンダリング途
中のバッファであればシャドウマッピング以外のレンダ
リング効果の実現にも利用できるはずである．そこでより複雑な処理を必要とする間接光光源によるレンダリング効果を実現する Reflective Shadow Maps(RSM)2)を実装し動図1 学習データとシミュレーションデータの変換

作を確認した．
また，このアーキテクチャでは，シェーディング計算を各モデルの描画時に行う場合と合成時に行う場合の二つの選択肢がある．前者の場合はモデルごとにシェーディン
グした後で合成処理を行う．この時，合成用サーバへ転送するデータは深度と色だけである．後者の場合は各モデルに対して G-buffer を生成しそれらの G-buffer を合成した後でシェーディングする．G-buffer には深度，色と法線などの情報が含まれる．前者は合成用サーバへの転送量が後者より少ないが，遮蔽により最終的に隠れてしまうため無駄なシェーディングの計算が発生する．後者は合成した後で図2 MorphoLibJ による 3D 復元

シェーディング計算をするため，不要なピクセルのシェー

左列：ラベル付き分割パターン断面，中央列：ラベル付き分割パディング計算を省くことができる一方で，シェーディング

ターン透視図，右列：マーチンキューブによる 3D メッシュモを計算するため合成用サーバへ転送するデータ量は前者

デル； 上段：作成した学習データをそのまま3D 復元した結果，の場合と比べて増加する．

下段：予測データを 3D 復元した結果

Fang らの実装も今回の我々の実装も前者の場合に当てそこで本研究では，図 1 のように 3D-GAN による破壊分

はまる．二つの選択肢のどちらがより適切な実装となるか割形状の予測結果に基づいて，3D 形状を再構築する手法

はシーンの複雑性やレンダリング処理の複雑性が関わるを検討した．Morphological Naïve 法を実装し，MorphoLibJ1)

ため，今後研究していきたい．

250

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

1) H. Fang, N. Okumura, K. Ishii, et al.: "Distributed rendering
on grid computers for multiple users in shared virtual space,"
IEEE International Conference on Cyberworlds (CW),
pp.47-54 (2022).
2) C. Dachsbacher, M. Stamminger: “Reflective shadow maps,”
Proc. Symposium on Interactive 3D Graphics and Games, pp.
203–231 (2005).

を得た．また，提案手法の SA 機構による特徴精製と従来の手法のグラフ畳み込みによる特徴精製を，相似なネット
ワーク構造の DNN で比較したところ，SA 機構による特徴
精製の優位性を確認した．これは，入力形状に適応した処理を行う SA 機構が有利に働いたためである．
今後は局所点群の回転正規化方法の見直しや，回転正規化
した局所点群に対するデータ拡張などを行い，さらなる精(13) 自己注意機構を用いた，3 次元点群形状の回転不変な度向上を狙う．

解析
刈込 喜大，古屋 貴彦，大渕 竜太郎(14) 推定された法線を用いた多視点ステレオ

山梨大学大学院

岡村 徹, 岡部 誠
静岡大学

近年急増する 3 次元 (3D) 形状データの表現の 1 つである 3D 点群は，形状表面をサンプルして得た点の集合であ

多視点ステレオとは, 様々な角度から撮影したモデルのり，3D センサや CAD モデルから得られる．3D 点群デー

写真から, 3D モデルを生成する手法である. また, 多視点

タを高精度に解析する技術は，自動運転車や CAD データ

ステレオはコンピュータービジョンにおいて長年研究さの再利用などの観点から注目されている．

れているテーマの一つである. 本研究では従来手法のモデ

近年の 3D 点群解析では深層ニューラルネットワーク

ル生成精度を保ちつつ, より高速かつ使用する写真の枚数(DNN) を用いた手法が主流で，高い精度を得ている．しが少ない手法の提案を目的としている.

かし，これら既存の 3D 点群解析 DNN のほとんどは回転

まず, 入力の多視点画像から法線マップを推定する. 法への頑強性を持たない．その主な理由は，これら手法は向線マップの推定ではニューラルネットワークを用いておきが揃った 3D 点群データのみで学習と評価を行っている

り, このニューラルネットワークには数百万枚の画像デーためである．しかし，現実の多くの応用目的では回転頑強

タセットを学習させている. 次に推定した法線マップを積性が要求されている．

分することによりデプスマップの計算を行う. ここで, そ

回転への頑強性獲得で最初に思いつくのは学習データのまま計算を行うと, 物体の境界線付近において奥行きをの回転拡張である．2D 画像では 1 軸周りの回転拡張で一正しく推測できないという問題がある. 例えば図１左にお定の成果を得た．しかし，3D 形状の 3 軸周り回転は自由

いて車の天井とその奥に見える地面は繋がっていないが、度が高く，既存の 3D 点群解析 DNN を回転拡張した形状

こうした物体と物体の境界線における法線を正しく推定

データで学習しても回転頑強性を獲得するのは難しい．そすることは困難なため、積分の結果得られる形状においてのため，回転不変性 (RI) を持つ 3D 点群解析 DNN に注目は、車の天井と地面が繋がったような形状となってしまう.

が集まっている．

これにより形状の矛盾が生じ, 全体的な形状が歪んでしま

本研究では RI を持つ 3D 点群解析 DNN の構築を目的とっていた. そこで本手法では法線が滑らかに変化する領域

し，局所点群の固有ベクトルによる回転正規化，自己注意を一塊にして領域の分割を行い, この分割領域ごとに奥行(SA) 機構による特徴精製を組み合わせた手法を提案・評価

きの計算を行うことで, 物体の境界線付近で形状が繋がらする．局所点群は入力点群全体と比較して形状が単純なたないようにして形状推定を行った. これにより形状の歪み

め回転正規化をしやすい．こうして一定の RI を得た局所を軽減することが可能となった. その後, 分割領域ごとの点群から抽出した局所特徴群に対し，SA 機構を反復的に奥行きを, 隣接するカメラの情報を用いて推測し, 立体形適用する．SA 機構は特徴間の関連度に基づいて特徴の集状を得る. 最後に各カメラから得られた立体形状の平均を約，精製を行う処理であり，関連度は個々の入力特徴を参とることで 3D モデルの生成を行った.

照して初めて決定する．よって提案手法では，個々の入力

図 1 は多視点画像から得られた車の 3D モデルである.

点群形状に適応的に変化する重みで特徴精製を行う．

入力には車の周囲から撮影された写真と, そのカメラのカ提案手法をランダム回転した 3D 点群形状の識別タスク

メラ行列を与えている. モデル生成に使用した写真の枚数で評価したところ，提案手法の精度は回転の影響を受けなは 18 枚であり, 所要時間は約 40 秒であった.

いことが確認され，比較対象とした既存手法を上回る精度

251

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

今後の課題として, 法線推定のニューラルネットワーク

葉のみを撮影した画像では，指標とする値として提案に対し, より多くの光源パターンや物体情報を学習させる手法に加え，R 成分と G 成分の和に対する R 成分と G 成

事で法線マップ予測の精度を向上させたいと考えている.

分の差の比，R 成分．G 成分を用い，閾値決定方法として提案手法に加え，判別分析による 2 クラスの分離度が最大になる値を用いた．また，手動でラベル付した病変領域と自動抽出された領域が 90％以上一致している場合に正解とし，正解率を計算した．

入力画像

出力結果

葉のみを撮影した画像では，目視で病変部分がわかりやすい画像は提案手法では正解率が 98％であったのに対

図 1 多視点画像から得られた車の 3D モデル

し，他の組合せでは十分な精度は得られなかった．目視で(15) トマトの葉の画像解析による灰色カビ病の自動検出

病変部分がわかりにくい画像では提案手法では正解率がに関する検討

31％であったが，他の手法ではさらに低い正解率にとどま菅原 貫太†，初谷 恵美子†, ††，金子 修治†††，西岡 輝美†††，西村 幸芳†††，藤江 隼平†††，溝 手舜†††，徳永 由佳†††，った．
トマトの圃場で撮影した画像では，成功 44 枚に対し，

清水 郁子†

失敗 92 枚であった．失敗した画像の 95%は土の部分が撮†東京農工大学，††横河電機，†††大阪府立環境農林水産総合

影されているものであり，土の部分は前処理で排除するこ研究所とが困難だが，手動で切り取れば検出に成功することは確認している．

トマトは世界で最も収穫量が多い野菜である．栽培時に病気にかかることがあるが，早期に検出して対処すること(16) ヴィネットイラストの自動生成に向けたプロトタイ

で収穫量の減少を抑制できる．トマトの圃場は大規模な場

ピング合が多く，人が病変部分を探すのは手間がかかる．

生井 麻結，藤代 一成

本研究では，トマトの葉や果実が暗褐色に変色する灰色

慶應義塾大学

かび病と呼ばれる病気を対象とし，トマトの圃場で撮影された RGB 画像から灰色かび病を発症した葉の領域を自動肥大化するメディアデータに対処するため，様々な要約

検出する手法を提案する．

技術が発表されてきた．その多くは同種メディア変換であ暗褐色に変色した葉の領域を検出する際に，赤（R）成り圧縮率に限界がある．そこで本研究では，ヴィネットイ

分や緑（G）成分それぞれの反射率のみでは病変領域とそラストに注目する．図 1 にその具体例を示す．ヴィネット

うでない領域の区別が難しい．また，植物の個体差に加え，イラストは，ビデオ映像作品やゲームの物語コンテンツを圃場での撮影では環境光が天候などに依存して大きく異凝縮して表現し，見る者に一瞥でその世界観を理解させらなるため，閾値を決定することが難しい．我々は，葉全体れる．既存の要約技術の本質は要素の選択にあるが，動画

で R 成分の反射率はほぼ一定で，発症している部分で Gからヴィネットイラストへの変換は異種メディア変換で成分のみが減少していることに着目し，R 成分と G 成分のあり，選択に加えて要素の位置決めや色調の微調整等が必和に対する R 成分の比の値を用いる．この値のヒストグラ

要な点から，より挑戦的な要約技術であるといえる．

ムの極小値により病変部分とそうでない部分の領域の閾

本発表では，動画からのヴィネットイラスト半自動生成

値を自動決定する．このとき，ヒストグラムに極小値がな手法を提案した．現状の提案法は以下の通りである．元のい場合には固定値とすることで発病していないことを判

動画の代表的なフレームをユーザに提示し，それらのフレ定可能となる．

ームからユーザが好きな要素（キャラクタなど）を選ぶ．

実験では，葉のみを撮影した画像 100 枚，トマトの圃場

その要素がヴィネットイラストに含まれる際の位置座で撮影した画像 136 枚を用いた．なお，画像全体からの葉標とサイズの値を機械学習によって予測し，ヴィネットイ

の領域のみを抽出するために簡単な前処理（空などの背景

ラストを半自動生成する．図 2 に入力動画のフレーム画像が写っている部分を除去するための閾値処理，トマトの赤と出力されたヴィネットイラストの例を示す．課題は，動い実が写っている部分を除去するための閾値処理）を施し画の内容から要素のサイズ感を把握する仕組みをつくる

た．

こと，イラスト全体の形状にヴィネットイラストらしい加252

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

工を施すことである．また，より一般的な動画へ適用可能にしていくことが挙げられる．さらに今後の展望として，
生成系拡散モデルの導入や視線追跡による完全自動生成を検討している．

図1 ヴィネットイラストの例

図2 入力動画のフレーム画像と出力されたヴィネットイ
ラストの例

253

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

お茶の水女子大学 理学部 情報科学科 五十嵐研究室
五十嵐 悠紀（正会員）
お茶の水女子大学

Igarashi Laboratory, Department of Information Sciences,
Faculty of Sciences, Ochanomizu University
Yuki IGARASHI (Member)
Ochanomizu University

1.

はじめに

お茶の水女子大学は 1875 年に政府によって設立された「東京女子師範学校」が始まりである 1)．開校の場所は江戸時代
から「御茶ノ水」と呼ばれていた現在の東京都文京区湯島である．1932 年に現在の地（東京都文京区大塚）に移転し，1949
年には，国立学校設置法により「お茶の水女子大学」となり国立の女子大学として現在に至る．2025 年には創立 150 周年を迎える．キャンパス内には附属の高等学校・中学校・小学校・幼稚園・こども園があり，様々な年齢層の生徒・学生・保護者が行き交う．学部は，文教育学部，生活科学部，理学部の 3 学部から構成されており，少人数制による高度な専門

図 1 お茶の水女子大学

教育と領域横断的な視野や変化に対応する判断力を養うこと

Fig.1 Ochanomizu Universityのできるリベラルアーツ教育が特徴的である 2)．また，2024」設置に向けて現年度に予定されている「共創工学部（仮称）当研究室は 2022 年 4 月に発足したばかりの新しい研究室

在準備を進めており，データサイエンスの基盤の上に，工学である．2022 年度は学部 4 年生 5 名に加えて学部教育研究協の知識や技術を文系の知と協働させることのできる女性人材力員 3 名が在籍している．本稿では，当研究室の研究内容を簡単に紹介する．

の育成を目指す 3)．図 1 は有形文化財にも登録されている大学本館の写真である．

2.

当研究室は，理学部情報科学科に属している．理学部は研究内容

五十嵐研究室ではヒューマンコンピュータインタラクシ

1950 年に創設された 4)．1990 年に情報科学科が設置され，数ョン(HCI)分野やコンピュータグラフィックス(CG)分野の研学科・物理学科・化学科・生物学科・情報科学科の 5 学科体究に広く取り組んでいる．研究室ゼミは図 2 のように研究室制となり現在に至る．筆者は本学情報科学科の卒業生（12 期で行う他，図 3 のようにユビキタスコンピューティング実験生）でもある．本学科のカリキュラムは，米国の情報技術分

住宅「Ocha House」でも行い，住宅や生活に溶け込んだ技術

野の学会である ACM (Association for Computing Machinery)とやインタフェースについて議論している．それらに関連したIEEE Computer Society によって，コンピュータサイエンスを学生の卒業研究を順に紹介したい．

教えようとする大学の学部ではどのような科目を展開すべき

例えば，最近の住宅に目を向けると，家庭向けのスマートかを体系化してまとめた Computing Curricula 5)に示されていスピーカや IoT デバイスが普及しているが，使用するためにる 14 本の柱に準拠して設計しており，情報科学に関連する広は煩雑な初期設定が必要であり，一般ユーザが新規に導入す範囲の分野の教員がバランス良く在籍していることも特徴的る際の障壁となっている．

である．

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The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

図 2 ゼミ実施風景
Fig.2 Seminar class scene

図 4 スマートミラー型 AR ディスプレイ
Fig.4 Smart Mirror AR Display

図 3 ユビキタスコンピューティング実験住宅「Ocha House」
Fig.3 An experimental smart house “Ocha House”

図 5 金箔回路を使った食品拡張
Fig.5 Food extensions with gold leaf circuits

そこで，我々はスマートホームのインタフェース手段に鏡型 AR の手法を用いることでスマート電球などの IoT デバイ

これにより，クッキーやチョコレートなどの水分含有量の少ス制御を手軽に操作するスマートミラーを開発している 6)．

ない食品を用いた電気味覚が提示可能となる．

普段は鏡として使用できるが鏡の中に映った IoT デバイスを住宅と言えば，風呂場や窓ガラスなどに結露ができた際にタップすることでスイッチを操作することもできるという仕落書きをした経験を持つ方もあるだろう．結露は手軽に絵や組みである（図 4）．

文字を描くことができる一方で保存したり振り返ったりする

また，食品表面に食用の金箔の導線や電極を形成し，回路ことができない．ケツログ 8)では，結露面に絵や文字を描くの一部として機能させることで食体験を拡張する試みも行っ

指の動きを FTIR で認識することで結露面上に描いた模様のている．従来の電気味覚の提示手法では，食品自体が電気回保存を行う手法を提案した．また，結露を発生させる装置を路の一部となるため，水分含有量が少なく電気を通さない食設置し，結露面上に描く絵や文字の記録と各ユーザの描き方

品への適用は困難であった．我々の提案手法 7)では，食品のについて調査を行った．

表面に金箔で作成した電極を貼り付け，電源装置を接続した現実世界だけでなく仮想空間で自身の分身（アバター）を

手袋型デバイスを通じて電流を印加した食品をユーザが口に用いて他者とコミュニケーションをとる際に自分の服を再現することで，電極から直接，口内に電気刺激を与える（図 5）．

した衣装をアバターに着せるための研究にも取り組んでいる．

255

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

図 6 結露面に描いた指の動きを記録し保存する「ケツログ」(a)オリジナルの設計図(b) 制作途中での間違い

Fig.6 Records and saves finger movements drawn on condensation surfaces(c)そのまま制作 (d) システムの補正案 (e) (d)で制作した作品
図 8 手芸のためのピクセルアート補正
Fig.8 Pixel Art Adaptation for Handicraft Fabrication

注意深く制作していても，下の段から順に制作している最中に間違えてしまうことが多々ある．通常はほどいて作り直すが，ほどくためにも技術が必要で，ここでリタイアしてしまう人も少なくない．そこで，ほどかずにそこから上段の設計
図（ピクセルアート）を自動修正して提案するアルゴリズムを考案した 12)．図 8(a)のようなダルマの設計図があった際に作っている最中でダルマのお腹の柄で間違えてしまったとす
図 7 SiMirror Look を用いてデザインした衣装る(図 8 (b))．このときに上段をそのまま制作すると図 8(c)のFig.7 Costume designed using SiMirror Look System

ようになる．一方，システムが提案してくれた図 8(d)は(c)より自然な柄となっており，ユーザはこれを受け入れて制作す

ユーザ自身が着ている服を撮影し，その写真から抜き出したることにより，編んだ部分をほどかなくとも問題のない作品

服を基に，アバター用衣装のデザイン案を提案するシステム

を作ることができる．図 8(e)は作った結果である．

「SiMirror Look」8)を使うことで，イラストが描けないユーザ

このように当研究室では人にまつわる住環境を中心としでも手軽に自身の服を反映したアバターを仮想世界で利用すて，現実世界から仮想世界までを含めて HCI や CG の観点かることができる(図 7)．

ら課題に取り組み，アルゴリズムを考案したり，システムを

コロナ禍においてはオンラインミーティングも普及し画構築したり，
ユーザスタディを行って検証・考察したりと日々研究に励んでいる．

面共有をする機会も格段に増えた．個人 PC 等から画面共有をする際の共有画面内のプライベートな情報が表示されてい3.

ると思われる箇所を推定し，該当領域を自動で隠蔽するシス

まとめ

テムの実装を目的とし，共有したくない箇所とそのバリエー

五十嵐研究室は本学ではまだ出来たばかりの研究室であション，相手との関係性により共有の許容度合いが変化する

るが，多様な研究テーマに対して学生が自ら果敢に挑戦し取かについての予備調査を実施した 10)．これにより，住所などり組んで進めてきた．研究室運営としては，発足初年度であの個人情報は他者との共有を原則として望まない一方で，家るため，他大学の研究室との連携イベントも多く開催し交流

族や友人など親しい相手には許容できることがわかった．

を深めることで，どのような研究室にしていきたいかを学生

筆者自身はというとこれまで初心者が手芸作品をオリジ

自身にも肌で感じてもらえるような 1 年になるよう意識して

ナルデザインで設計・制作するための支援技術を研究してき

きた． また，企業の方々にも学生全員を連れて訪問させていた 11)．最近行った研究では，編み物の柄編みやビーズ織りな

ただき，研究現場を見せていただくことで大いに刺激を受けどのようなピクセルアートを利用した手芸においてどんなにた 1 年となった．2023 年度には現在の学部 4 年生全員が大学

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The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

院進学予定である他，他大学からの院進学生，新 4 年生も含

五十嵐 悠紀（正会員）
2005 年 お茶の水女子大学理学部情報科学科卒業．2007 年 東京大学大学院情報理工学系研
究科コンピュータ科学専攻修士課程修了．2010
年 同大学大学院工学系研究科先端学際工学専
攻博士課程修了，博士（工学）取得．日本学術振興会特別研究員 DC2, PD, RPD を経て，2015
年 明治大学総合数理学部先端メディアサイエ
ンス学科専任講師，2018 年より専任准教授．
2022 年よりお茶の水女子大学理学部情報科学科准教授，現在に至る．情報処理推進機構(IPA)
未踏事業プロジェクトマネージャ兼任．情報処
理学会会誌編集長，日本ソフトウェア科学会大会理事，本学会 編集理事．

めて倍増する予定である．今後，学内外の共同研究も含めて取り組んでいきたい．

参考文献
1) お茶の水女子大学百年史, お茶の水女子大学百年史刊行委員会，
https://teapot.lib.ocha.ac.jp/records/7506 (1984).
2) お茶の水女子大学 本学の特色
https://www.ocha.ac.jp/introduction/info/feature.html ( 参 照 2022-1229).
3) お茶の水女子大学 お知らせ「令和 6 年（2024 年）4 月 共創工学部（仮称）開設に向け設置構想中」
https://www.ocha.ac.jp/news/20220228.html（参照 2022-12-29）.
4) お茶の水女子大学 大学沿革，
https://www.ocha.ac.jp/introduction/info/history.html（参照 2022-1229）.
5) Russell Shackelford, Andrew McGettrick, Robert Sloan, Heikki Topi,
Gordon Davies, Reza Kamali, James Cross, John Impagliazzo, Richard
LeBlanc, and Barry Lunt: 2006. “Computing Curricula 2005: The
Overview Report” SIGCSE Bull. 38, 1 (March 2006), pp. 456–457.
https://doi.org/10.1145/1124706.1121482
6) 入江有紀, 椎尾一郎, 五十嵐悠紀：「直接的な位置調整が可能なス
マートミラー型 AR ディスプレイ」，第 30 回インタラクティブシ
ステムとソフトウェアに関するワークショップ(WISS2022)，デモ発表 (2022).
7) 元村愛美，中村裕美，池松香，五十嵐悠紀，加藤邦拓：「FoodSkin:
金箔回路を用いて電気味覚を実現する食品拡張手法の提案」情報処理学会研究報告ヒューマンコンピュータインタラクション(HCI)2022-HCI-200, 21, 1-6 (2022).
8) 石田こなつ, 的場やすし, 五十嵐悠紀：「ケツログ：結露面上の絵及び文字の保存システム」，第 30 回インタラクティブシステムとソフトウェアに関するワークショップ(WISS2022)，デモ発表(2022).
9) 坂本夏海，五十嵐悠紀：「SiMirror Look：写真から 2D アバター用衣装を制作するシステムの提案」，第 30 回インタラクティブシス
テムとソフトウェアに関するワークショップ(WISS2022)，デモ発
表 (2022).
10) 石田瑞季, 池松香, 五十嵐悠紀：「画面共有時に意図せず含まれる
プライベートな情報の調査とその視覚的隠蔽のためのシステム提案」，第 30 回インタラクティブシステムとソフトウェアに関する
ワークショップ(WISS2022)，デモ発表 (2022).
11) 五十嵐悠紀：縫うコンピュータグラフィックス: ぬいぐるみから学ぶ 3DCG とシミュレーション，オーム社（2021）.
12) Yuki Igarashi, Takeo Igarashi: “Pixel Art Adaptation for HandicraftFabrication” Computer Graphics Forum (Proc. of Pacific Graphics 2022),
41-Issue 7 (2022).

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新たな立体知覚現象に基づく裸眼 3D 表示システムの研究開発
高田 英明（正会員）
長崎大学

Glassless 3D Display System Based on a New 3D Visual Perception
Hideaki TAKADA (Member)
Nagasaki University

1. まえがき

2. 技術研究の背景と経緯

将来のサイバー・フィジカル社会における人と人との究極メガネ式にも代表される従来の 2 眼式 3D 表示では，人ののインタフェースとして，相手があたかもそこにいるかのよ

立体視の生理的要因の中で両眼視差のみを用いて立体感を感うな超高臨場感映像が期待されている．その実現に向けて重じさせるため，ピント調節との間に矛盾が生じ，これが長時要な役割を果たす 3D 映像では，3D メガネなどを必要とせず間の観察時における疲労感の原因となっていた．

に自然な立体視ができる裸眼 3D 表示技術の研究が進められ

そこで，生理的要因をできるだけ満足できる方式として，ている．特に，表示対象が眼の前に実在するかのような 3D

実際に空間に 3D 表示像を描画する 3D 空間像方式の一つであ

表示は，SF 映画などにも登場する仮想空間と現実空間との境る奥行き標本化方式の研究開発を進め，高速に焦点距離を変界を意識しない次世代のコミュニケーション，スポーツ

化できる可変焦点レンズを開発 1)し，膨大な数の標本化画像

フィールドを俯瞰するライブビューイング，工業製品のデザを空中に結像し表示していた．
しかし，この膨大な標本化画像を表示するには超高速な特インやモデリングなど幅広い応用が期待されている．
1997 年に私が入社した NTT 研究所では，空中に膨大な数

殊な表示装置あるいは膨大な数の表示装置が必要となり，での積層画像を高速に描画する裸眼 3D 表示の研究 1)が進めらきるだけ表示面数を低減させ，取り扱うデータ量を大幅に低れ，描画数を大幅に削減するための試行錯誤が日々続けられ減させる方法を試行錯誤していた．
それらの試行錯誤の中から偶然にも，重ね合わせた前後 2ていた．

面の表示面の明るさの割合を変化させるだけで，その 2 面間

2000 年頃にはそれらの試行錯誤の中から新たな立体知覚の任意の奥行きを知覚できる新たな立体知覚現象を発見 2)し，2)

現象を発見 し，自然な 3D 像を簡便な構成で提示できる DFD

自然な 3D 像を簡便な構成かつ少ないデータ量で提示できる（Depth-fused 3D）表示技術を確立，様々な用途に向けた小型

DFD 表示技術を確立した．

3)

液晶ディスプレイタイプ から，大型プロジェクションタイ

本立体知覚現象についての技術的な詳細は後述するが，現プ 4)までの裸眼 3D ディスプレイを実現した．
また，従来の多くの 3D 表示に用いられる複数方向からの象の発見当初は，2 面間に像がきちんと融合して知覚される視点映像に着目し，立体知覚現象のメカニズムを複数の視点

こと自体を専門家含め信じてもらうことに非常に苦労した．

映像の間を補間して知覚させるメカニズムに拡張 5)し，新た具体的には，
視覚的なメカニズムからの観点，
心理的な観点，な光学系の開発 と合わせて，従来必要であった膨大な数のその他多くの方面から技術文書にしていくも，どうしても文視点映像を圧倒的に削減した，世界最大級サイズのインタラ書や写真だけでは実際にどのように見えるのか，また，本当クティブ型 360 度テーブルトップ裸眼 3D 表示システムを開にそう見えるのかを信じてもらうことは極めて難しく，当時

発 7)した．

はアピールのための実機デモンストレーションというよりも，

6)

信じてもらうための実機デモンストレーションを全国各地に近年，長崎大学では，画質や構造に有利な光学系の適用と足を運び，実施していたような記憶が強く残る．

8)

小型モジュール化の提案 により，個人レベルでも利用可能
なシンプルかつ高画質なパーソナル裸眼 3D 表示システム 9)

現在は，Web や SNS 上にて簡単に動画を活用して実機でのの実現を目指すなど，視覚の知覚メカニズムをさらに幅広く見え方をある程度手軽にアピールできる時代となったが，3D

活用する多くの取り組みが進みつつある．

映像を，2D 映像を駆使してアピールすること自体の難しさや本稿では，これらの長年の取り組みについて概要を述べる． 苦労は，今も変わっていないのだと感じ続けている．

258

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

図 1 新たな立体知覚現象
これまでの筆者の取り組みの経緯と概要を以下に示す．

3. 新たな立体知覚現象

2000 年頃： あたかも眼の前に相手が現れる究極の 3D 映像の新たに発見された立体知覚現象 2)は以下の 2 つのステップ実現を目指す中で，新たな立体知覚現象（DFD：Depth-fusedからなる（図 1）．

3D）を発見

奥行き融合【文部科学大臣表彰（科学技術賞）】

まず，観察者から見て奥行き方向に前後 2 面の２Ｄ表示面【電子情報通信学会 業績賞】

を配置し，表示したい 3D 像の 2D 射影像を観察者の位置から2006 年頃： DFD 型裸眼 3D ディスプレイを実用化見て重なり合うように表示する．すると，観察者は，これら【アドバンスト・ディスプレイ・オブ・ザ・イヤー2006】

を奥行きの異なる 2 つの像としてではなく，奥行き方向に融合した 1 つの像として感じる．

2012 年頃： 複数方向から同時に観察できるマルチビューの連続的な奥行き知覚概念を適用することで自然な運動視差を備えた多人数対応

次に，表示したい 3D 像の奥行き位置に応じて前後 2 面の

裸眼 3D 表示技術を創出

像の輝度比を変化させると，その奥行き位置が連続的に変化
2014 年頃： 3D 映像による高臨場遠隔会議システムや遠隔のして感じられる．

空間同士を接続する高臨場映像音響コミュニケーションシ
これらを表示したい 3D 物体の奥行き位置に応じて前後 2

ステムを実現面の画像の画素毎に適用することで，一般的なカラー3D 動画【IEEE IAS Technical Committee Prize Paper Award】

像を提示できる．但し，前後 2 面の距離を離しすぎると奥行

2018 年頃： 立体知覚現象の知覚メカニズムを拡張し視点間

き融合しなくなる限界値が存在 10)し，より深い 3D 像を提示

光学ブレンディング技術を考案，世界最大級のテーブルするためには複数面を組み合わせる必要がある．

トップ型 360 度裸眼 3D ディスプレイを実現

また，本立体知覚現象は，それぞれの標本化像の間を奥行【画像電子学会 画像電子技術賞】

き方向に補完できる方法を模索している中から見出されたも2020 年以降： 再帰性光学構成の適用と小型モジュール化にのであり，常に知覚する像の近いところに物理的な表示面がよるシンプルかつ高画質なパーソナル裸眼 3D 表示システ

あることから，あくまで疲労感の低減はある程度保ちつつもムの提案と実装を開始

標本化面数を著しく低減させる 11)ことにも貢献している．
本知覚現象は，ここで示したように 2 面を重畳し光を加算【これまでの長年の業績含め，高柳健次郎業績賞】

259

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

4. 開発した 3D ディスプレイ

する方法だけでなく，印刷物のように光を減衰させる重ね方（光学フィルタや透明フィルムを重ねるような構成）にも適

4.1 ディスプレイタイプ

用できるメカニズムであることも理論とともに示した 12)．ま液晶パネルを 2 面積層した 2.5 インチサイズから，半透明ス

た，条件は限られるが前後 2 面の間だけでなく，前後 2 面のクリーンを 2 面積層した大画面 300 インチサイズまで用途に

前や後ろに飛び出させることが可能であることも，このメカ

応じて様々な種類のディスプレイを開発した．

ニズムを基に示してきた 13)．

液晶パネルにおいては，単純な積層では画素が光を減衰さこの立体知覚現象を前後 2 面の重ね合わせに用いるだけでせるフィルタのような特性から光の加算制御が困難であるたなく，従来の多くの 3D 方式に用いられる複数の視点画像（複め，液晶分子の回転方向に伴う偏光角の加算による光の演算

数の視差画像）に着目し，隣り合う視点画像の輝度を視点位を行なうことで実現した 3)．制御は，ソフトウェア処理によ置に応じた輝度比率で合成し提示することで，中間視点相当るものだけでなく，組み込み機器に対応した FPGA や LSI にの画像を視覚的に補間して知覚させるリニアブレンディ

よる高速な輝度分配モジュール 14)も開発し，3D 物体の奥行ングという知覚メカニズム（図 2）を見出し 5)，3D 表示に必き位置に対応して，各面の像の画素毎の輝度をリアルタイム

要な視点画像の数を圧倒的に削減できることも示した．

に制御して前後 2 面にカラー動画像を出力する．小型 LCD

図 2 リニアブレンディング

図 3 DFD 型裸眼 3D ディスプレイ・輝度分配モジュール
260

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）

図 4 インタラクティブ型 360 度テーブルトップ裸眼 3D 表示システム

4.2 360 度全周タイプ
2 面積層型を全周囲から複数投影し空中結像する構成を提案した 16)．しかし，実用化に向けては光学系の複雑さが課題になった．そこで新たに，リニアブレンディングと，空間
結像アイリス面型と呼ばれる投射光を反射しつつ空中に結像する光学積層スクリーンを用い，なめらかな運動視差を実現する独創的な裸眼 3D 表示技術 6)を創出した．
360 度の 3D を実現するにはこれまで数百視点の視点画像が必要であったが，本技術を適用することで，1/5〜1/10 程度の全周囲 60 視点のみで実現できることを示し，また，インタ
ラクティブインタフェースを備えた世界最大級サイズのシス
テムを開発した 7)（図 4）．しかし，スクリーンの構造的な特徴から迷光が多数生じ画質が大幅に低下するほか，超高解像
図 5 パーソナル裸眼 3D システムのコンセプト

度な大型プロジェクタを多数用いており，複雑な構造の積層スクリーンの制約も合わさり投射角度が大きくとれず，上方に大型プロジェクタ用の大規模な構造物が必要になる等，実用化にはまだ課題を残した．
これらの課題を解決する手法として，画質や構造に有利な
再帰性反射を適用することで，シンプルな構造で高画質に実現するパーソナル裸眼 3D 表示システムのコンセプトを提案
した 8)（図 5）．現在，光学的な原理確認まで終えたところである 9)．
本構成は，小型プロジェクタアレイから照射された映像がテーブル上のフレキシブルスクリーンに投影される．スク
リーンは再帰性反射特性だけでなく微小拡散特性も合わせ持ち，視点ごとの映像を分離しつつ光学的なリニアブレンディ
ングの概念も合わせて実現するため，3D 表示にも関わらず両

図 6 パーソナル裸眼 3D システムの光学実験風景

眼の間隔より広いプロジェクタ配置が可能となりプロジェク
タ数が大幅に削減される．これまでのような複雑な光学構成

から大型プロジェクションタイプ まで，制御装置を一切利用しないことから，大きな角度からの投影にも対応を含めた DFD 型裸眼 3D 評価装置を商品化し，自動車から情し，迷光がなく高画質で明るい 3D 映像表示をシンプルかつ

報端末，
アミューズメント・ゲーム分野など世界中のメーカー

コンパクトに実現する（図 6）
．

タイプ

15)

4)

また，これまでと異なる小型モジュール化によって，それに開発キットとして提供してきた（図 3）．

ぞれのモジュール同士が連携し，3D 映像だけでなく観察者ご

261

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.52 No.1 （2023）とに特性の異なる情報を提示することもできるような，個人

Limit between the Front and Rear Images in Depth-Fused 3D
Visual Illusion”, IEICE Trans. on Electron., Vol. E89-C, No. 3,
pp. 429–433, Mar. 2006.

レベルでも利用可能なシンプルかつ高画質なパーソナル裸眼
3D 表示システムの実現を目指している．

11) S. Suyama, Y. Ishigure, H. Takada, K. Nakazawa, J. Hosohata,
Y. Takao, T. Fujikado: “Evaluation of Visual Fatigue in
Viewing a Depth-fused 3D Display in Comparison with a 2-D
Display”, NTT Technical Review, Vol. 3, No. 12, pp. 82–89,
Dec. 2005.

5. むすび
これまで多くの表示デバイス研究では，解像度や階調，フレームレート，色域など物理的なスペックの向上を目指し実用化されてきた．本研究に関係する長年の一連の取り組みで

12) H. Takada, S. Suyama, K. Nakazawa: “A new 3D display
Method Using 3D Visual Illusion Produced by Overlapping
Two Luminance Division Displays ” , IEICE Trans. on
Electron., Vol.E88-C, No. 3, pp. 445–449, Mar. 2005.

は，観察者が人であることに着目し，人の知覚特性を最大限活用することで，デバイスの進化だけに頼らない人とデバイスとの協調による新たな分野を開拓してきた．

13) H. Takada, S. Suyama, M. Date, Y. Ohtani: “Protruding
Apparent 3D Images in Depth-Fused 3D Display”, IEEE
Trans. on Consumer Electronics, Vol. 54, No. 2, pp. 233–239,
May 2008.

また，このような研究を長年続ける中で，3D 映像を，2D映像を駆使してアピールすることの難しさを痛感している．
これらを解決するためにも，手軽にクオリティの高い裸眼 3D
表示が世の中に広く普及するように，これからもこの分野に

14) H. Takada, S. Suyama, M. Date, K. Kimura: “Front and Rear
Image Generation Module for Depth-fused 3D Display”,
IEEE Trans. on Consumer Electronics, Vol. 52, No. 3, pp.
904–908, Aug. 2006.

少しでも貢献できればと思っている．

参考文献

15) 高田英明: “眼に優しい Depth-Fused 3D ディスプレイ技術”, 月刊ディスプレイ, Vol. 12, No. 4, pp. 61–68, Apr.
2006.

1)

S. Suyama, M. Date, H. Takada:“Three-Dimensional Display
System with Dual-Frequency Liquid-Crystal Varifocal Lens”,
Japanese Journal of Applied Physics, Vol. 39, Part 1, No.2A,
pp. 480–484, Feb. 2000.

2)

S. Suyama, S. Ohtsuka, H. Takada, K. Uehira S. Sakai:“Apparent 3D Image Perceived from Luminance-Modulated
Two 2-D Images Displayed at Different Depths”, Vision
Research, Vol. 44, pp. 785–793, Apr. 2004.

3)

高田英明, 陶山史朗, 伊達宗和, 昼間香織, 中沢憲二:“前後 2 面の LCD を積層した小型 DFD ディスプレイ”,
映像情報メディア学会誌, Vol. 58, No. 6, pp. 807–810, Jun.
2004.

16) T. Kawakami, M. Date, M. Sasai, H. Takada: “360-degree
Screen-free Floating 3D Image in a Crystal Ball Using a
Spatially Imaged Iris and Rotational Multiview DFD
Technologies”, Applied Optics, Vol. 56, No. 22, pp. 6156–
6167, Aug. 2017.

4)

M. Date, H. Takada, S. Suyama, K. Tanaka, K. Nakazawa:“Projection-Type Depth Fused 3D (DFD) Display”, Proc. of
IDW’ 06, 3D p-4, pp. 1393–1396, Dec. 2006.

5)

M. Date, H. Takada, Y. Honda, S. Ozawa, S. Mieda, A.
Kojima: “Highly Realistic 3D Display System for Space
Composition Telecommunication”, IEEE Journal of Display
Technology, Vol. 11, No. 2, pp. 121–128, Feb. 2015.

6)

巻口誉宗, 高田英明, 川上徹, 篠井むつみ: “視覚の知覚メカニズムを活用した視点移動対応裸眼 3D 映像スク
リーン技術”, 画像電子学会誌, Vol. 47, No. 3, pp. 264–267,
Jul. 2018.

7)

M. Makiguchi, D. Sakamoto, H. Takada, K. Honda, T. Ono:
“Interactive 360-Degree Glasses-Free Tabletop 3D Display”,
ACM UIST2019, pp. 625–637, Oct. 2019.

8)

高田英明: “再帰性反射と微小拡散を用いた 360 度パー
ソナル裸眼 3D 表示の提案と基礎検討,” 3 次元画像コン
ファレンス 2021 講演論文集, 8-1, Jul. 2021.

9)

H. Takada: “360-degree Personal Glassless 3D Display Using
Retroreflection and Narrow-angle Diffusion”, 2022 IEEE IAS,
ILDC#1, 2022-IASAM-0023, Oct. 2022.

10) H. Takada, S. Suyama, M. Date: “Evaluation of the Fusional

262

高田 英明

（正会員）
1997 年 電気通信大学大学院 情報システム学研究科 博士前期課程修了．同年 日本電信電話株式会社入社．2007 年 早稲田大学大学院
国際情報通信研究科 博士後期課程修了．早稲
田大学 国際情報通信研究センター 客員研究員，NTT 研究企画部門(OSS)人事育成担当課
長，NTT 研究所 主幹研究員/グループリーダ
を経て，2020 年より長崎大学 情報データ科学部 教授．2022 年からは長崎大学 学長補佐・
DX 推進室長も務める．現在，3D 映像，光学デバイス，視覚心理，映像音響メディアに関する研究に従事．2003 年 電子情報通信学会
業績賞，2006 年 文部科学大臣表彰 科学技術賞，2018 年 画像電子学会 画像電子技術賞
2022 年 高柳健次郎業績賞 受賞．博士(国際情報通信学)．本学会理事，企画委員長．

理事会だより
第 331 回理事会

１．⽇時：2022 年 11 ⽉ 18 ⽇(⾦)18:30-20:20
２．場所：会場（京橋区⺠館）およびオンライン(ZOOM)で併催
３．出席者：理事 21 名
総出席者 26 名
【会⻑】

⼩林

【副会⻑】

斎藤、⾼村、内⽥

【編集】

池⽥、吉川

【企画】

⾼⽥、藤澤，平⼭、窪⽥, 井ノ上【財務】

⻑尾、辻、中村、⽥中

【総務】

寺崎、⼭内

【地⽅】

甲斐

【技術専⾨】坂東、⻑⾕川、前川
【監事】

寺⽥

＜IEVC2023＞ ⽵島＜事務局＞ 浮ケ⾕事務局⻑
＜オブザーバ＞ ⼩野元会⻑、松本元会⻑
４．議題・資料(1)前回、前々回議事録確認

担当

付番

⾴

＜内⽥副会⻑＞

331-001-01

1

議題

担当

(2)議題 1: AIS2023 の準備状況について(素案)＜⻑⾕川技術専⾨理事＞

付番⾴

331-002-01 12(3)議題 2: 画像関連学会 第 8 回秋季⼤会について ＜事務局＞

331-003-01 15(4)議題 3: 2022 年度中間決算状況について＜事務局＞

331-004-01 16(5)議題 4: 次年度年次⼤会構想(案)＜⼩林会⻑＞

資料無(6)議題 5: IEVC2023 について(案)＜⼩林会⻑＞

資料無報告事項(7) 報告１：編集委員会報告＜内⽥副会⻑＞

331-005-01 19(8) 報告２：企画委員会報告＜⾼⽥企画委員⻑＞

331-006-01 21(9) 報告３：セミナー委員会報告＜平⼭セミナー委員⻑＞

331-007-01 26(10) 報告 4：改選理事・監事の推薦依頼＜事務局＞

331-008-01 31

募集依頼 ＜事務局＞

331-009-01 32＜事務局＞

331-010-01 39(11) 報告 5：フェロー、ベイン賞、技術賞(12) 報告 6：理事会開催年間予定

５．議事 (司会：内⽥副会⻑, 議事録：⼭内総務理事)263

＜お知らせ＞
会員各位
画像電子学会
2023 年度会費自動引落しについて
2023 年度会費の自動引落しは、4 月 24 日(月)となりますので、ご承知おきください。

会費自動引落しご協力のお願い
画像電子学会
現在、年会費等を郵便払込にてお振込み頂いている会員の方にお知らせ致します。
当学会では、2000 年度より「会費自動引き落とし」を実施しております。
下記の通り、会員に皆様にとってたいへんメリットがありますので、ぜひ会員の皆様のご理解を賜り｢口座引落｣にご協力をお願い致します。
会員のメリット等（1）振込のために金融機関へ出向く必要がありません。
…全国 3,700 の金融機関と提携しておりますので、会員の皆様の口座をご指定頂けます。
（2）郵便振替の手数料負担が無くなります。
（3）通帳等に記録が残ります。
…引落口座の通帳に「MFS（ガゾウデンシ）」と記録され、後日の参考になります。
（但し、一部の金融機関では上記の印字と異なる場合があります。）
お申込み／お問い合せ先
一般社団法人 画像電子学会〒116－0002
東京都荒川区荒川 3-35-6 ライオンズマンション三河島第二 101 号
TEL:03-5615-2893 FAX:03-5615-2894
E-mail:kikaku@iieej.org

2642022-2023年度画像電子学会研究会等予定
研究会等名

開催日

場所

テーマ

締切

第303回研究会

2月21日（火）-22日（水）

広島大学（ハイブリッド開催）

画像一般

締切済

第304回研究会-映像表現・芸術 3月6日（月）科学フォーラム

東京工芸大学中野キャンパス（ハイブリッド開催）

第51回VMA研究会/第17回 視覚・聴覚支援システム研究会

オンライン開催

3月8日（水）締切済

国立歴史民俗博物館（ハイブ オープン／シチズンサイエ 申込締切：2月6日(月)リッド開催）
ンスと博物館・人文学の未来 原稿締切：3月6日(月)第305回研究会

開催予定

地方開催予定画像一般

Advanced Image Seminar 2023

6月23日（金）オンライン開催（予定）メタバース、最新技術や活用事例・将来展望を解説(仮）

3次元画像コンファレンス2023

7月13日（木）～14日 京都国際交流会館(ハイブリッ
（金）
ド開催）

第51回年次大会Media
Computing Conference 2023

8月28日（月）-31日（木）

富山県民会館

Visual Computing2023

9月下旬予定首都圏開催（予定）未定

第3回ドローンセミナー

未定

未定

未定

画像関連学会連合会第9回秋季 開催予定
大会未定

VCワークショップ2023

開催予定

未定

IEVC2024

2月予定

台湾（予定）

第307回研究会

2-3月予定地方開催予定未定

第52回VMA研究会/第18回 視覚・聴覚支援システム研究会

開催予定

未定

第7回デジタルミュージアム・人文 開催予定
学（DMH）研究会

未定*研究会の場合，いずれも「画像一般」を含む*空欄部は未定

共催

共催

第6回デジタルミュージアム・人文 開催予定
学（DMH）研究会

第308回研究会-映像表現・芸術 3月予定
科学フォーラム

共催
共催

第5回デジタルミュージアム・人文 3月15日（水）学（DMH）研究会

第306回研究会-高臨場感ディス 11月予定
プレイフォーラム

記事

画像一般
共催

*上記の予定は変更になる場合があります

問合わせ先： 〒116-0002 東京都荒川区荒川3-35-4-101
一般社団法人 画像電子学会
TEL：03-5615-2893 FAX：03-5615-2894
E-mail：kikaku@iieej.org
http://www.iieej.org/
http://www.facebook.com/IIEEJ265

First Call for Papers
2023 年度 第 51 回 画像電子学会 年次大会
Media Computing Conference 2023
富山県富山市

2023 年度 画像電子学会 年次大会（Media Computing
Conference 2023）を，2023 年 8 月 28 日～31 日に、富山県 富山市 富山県民会館にて開催いたします．
会員の皆様，奮ってご参加ください．
1. 開催日程・場所
開催日程： 2023 年 8 月 28 日（月）～8 月 31 日（木）場所： 富山県民会館（富山市新総曲輪 4-18）
東京駅から富山駅は北陸新幹線で約 2 時間 30 分
富山駅から徒歩約 15 分
2. 講演・参加申込み方法、参加費
3 月上旬までに、画像電子学会 HP にて詳細をご案内いたします。
一般・学生セッション，企画セッションを予定しており，昨年度から始まった Journal Track での講演募集も継続予定です．

富山県民会館

会場に隣接する隣接する富山城跡公園

3. 講演分野[1] 画像符号化（静止画像符号化，動画像符号化，可逆符号化，変換符号化，動き補償，エントロピー符号化，符号化ハードウェア，符号化ソフトウェア，国際標準化 等）[2] セキュリティ（ステガノグラフィ，データハイディング，著作権保護，不正コピー防止，改ざん防止，フィンガープリン
ティング，攻撃技術，透かし解析技術，ブロックチェーン，コバートチャネル，サブリミナルチャネル，画像暗号化，
画像認証，バイオメトリクス，イメージフォレンジックス 等）[3] 通信・ネットワーク（画像通信，光ネットワーク，符号化制御技術，画質制御技術，画像検索技術，通信プロトコル，
マルチメディア通信，クラウド，標準化方式 等）[4] 画像処理・認識（画像復元，画像強調，フィルタ技術，特徴抽出・追跡，オブジェクト抽出・検出，動き解析，領域分
割，画像認識，文書画像，顔画像解析，動画像解析，文字認識，高解像化処理，コンテンツ制作 等）[5] 画像入出力・色・画質評価（カラー画像処理，ディスプレイ技術，プリンタ技術，色評価，心理評価 等）[6] バーチャルリアリティ・CG・コンピュータビジョン（ステレオ・多視点画像解析，3 次元画像技術，仮想現実感・拡張現実感，映像生成，コンピュータグラフィックス，モデリング，レンダリング，ビジュアライゼーション，アニメーショ
ン，画像再構成・復元，照明・反射解析，マルチメディア処理，メディア統合，ホログラフィ，ポイントクラウド，ライトフィールド 等）
[7] 画像基礎・画像アプリケーション，その他画像一般（人工知能，ニューラルネットワーク，リモートセンシング，機械学習，深層学習，進化計算，遺伝的アルゴリズム，DNA 記憶，画像データベース，教育支援システム，Web 関
連技術，ヒューマンインタフェース，ユーザビリティ，アクセシビリティ，医用画像，IoT，ビックデータ，クラウドコンピューティング，デジタルサイネージ，標準化教育，災害応用，スマートシティ，ドローン，産業応用，テレワーク，遠隔教育，ロボット工学，医療・農業・建設業などとの境界領域 等）
4. 問合せ先
画像電子学会事務局〒116-0002 東京都荒川区荒川三丁目 35 番 4 ライオンズマンション三河島第二 101 号
TEL: 03-5615-2893
FAX: 03-5615-2894
E-mail: kikaku＠iieej.org266

画像電⼦学会 第 303 回研究会 in 広島 開催案内
標記研究会を下記のとおり開催いたします．奮ってご参加下さい．
・⽇時：2023 年 2 ⽉ 21 ⽇(⽕）13:00〜18:00，2 ⽉ 22 ⽇(⽔) 9:00〜17:00
・場所：広島⼤学東千⽥キャンパス・未来創⽣センター ＋オンラインのハイブリッド開催
https://www.hiroshima-u.ac.jp/centers/education_facilities/miraisousei
・テーマ：画像⼀般
・参加費：2,000 円(PDF 予稿集付)
・参加申込フォーム： https://forms.gle/ZZ9Nw4C71YCFgfbi7＊資料は研究会開催⽇の 1 週間前からダウンロードできます。詳細は参加申し込みいただ
いた⽅にメールでお知らせいたします。
【プログラム】
2 ⽉ 21 ⽇（⽕）
13:00-13:10 開会の挨拶

⾼⽥ 英明（⻑崎⼤学／画像電⼦学会企画委員⻑）13:10-14:30 セッション 1（特徴検出）座⻑：窪⽥ 陽⼀(リコー)

1. 機械学習を⽤いた動画像からの眼振の⾃動検出
⼟⼭ 迪⼈・堀⽥ 裕弘（富⼭⼤学）
2. ⼿検出を⽤いた作業映像の教師なしアクション境界検出⾼⽊利菜・⼭本洋太（東京理科⼤学）
・古⽥諒佑（東京⼤学）
・⾕⼝⾏信（東京理科⼤学）
3. マルチモダリティを活⽤した⾃動⾞のドア閉じ異常検知
髙橋怜芽・⼭本洋太（東京理科⼤学）
・古⽥諒佑（東京⼤学）
・⾕⼝⾏信（東京理科⼤学）
4. 偽造防⽌⽤紙の個々特徴を⽤いたスマートフォン真贋判定システムの開発[online]
杉⼭智規・永⽥暁洋・根本聡（特種東海製紙）
14:40-16:00 セッション 2（画像認識）座⻑：井ノ上 直⼰（KDDI 総合研究所）[online]

5. YOLO を⽤いた路⾯損傷検出モデルの性能評価と考察
藤井友哉・神⻲理恵・堀⽥裕弘（富⼭⼤学）
6. 回転矩形を⽤いた複数カメラ間乳⽜個体追跡
粟⽣俊平・⼭本洋太・中村和晃・⾕⼝⾏信(東京理科⼤学)
7. 特徴フローの類似度を⽤いた３次元点群の変形パターン認識[online]
福⽥勇樹・岩切宗利・藤原匠(防衛⼤学校)
8. PointNet を⽤いたアジとサバの認識[online]
南⾥絢花・志久修・⼿島裕詞（佐世保⼯業⾼等専⾨学校）

267

16:10-17:50 セッション 3（知能メディア） 座⻑：謝 浩然(北陸先端科学技術⼤学院⼤学)
9. アクセス周期特性を有する視聴モデルにおけるキャッシュ映像管理⽅式の⼀考察
児⽟明(広島⼤学)
10. 病理標本における近⾚外分光画像の有効性の基礎的検討
⽯川雅浩（埼⽟医科⼤学)
11. 災害後の⽡礫内における深層強化学習を⽤いた⼩型ロボットの⾃律移動法の検討
⼤貫崚（早稲⽥⼤学）・⼤和淳司（⼯学院⼤学）
・瀬尾燦振・⼤⾕淳（早稲⽥⼤学）

12. 難視性パターンを⽤いた⾐服に対する情報埋め込みにおけるデザイン性の向上[online]
浦川⼤樹・岩村惠市・⾦⽥北洋(東京理科⼤学)
13. アンサンブル学習を利⽤した圧縮センシング MRI の深層学習再構成[online]
阿部真弥・⼭登⼀輝・伊藤聡志（宇都宮⼤学）
17:50-18:00 ⼀⽇⽬閉会挨拶

児⽟ 明(広島⼤学)

2 ⽉ 22 ⽇（⽔）
9:00-10:20 セッション 4（画像識別）座⻑：児⽟ 明(広島⼤学)

14. 画像変換データと U-Net を⽤いた多話者環境から特定話者の⾳声強調の検討
リンケン・渡邉 ⼤河(神奈川⼯科⼤学)・橋⽖ 裕貴・⻑⾕川 啓介(株式会社ジェイエ

スピー)・宮崎 剛・⽥中 博(神奈川⼯科⼤学)
15. 遺構図作成⽀援を⽬的とする輪郭線抽出法の拡張に関する検討
⼩川晴永・岩瀬隆志（信州⼤学）・岩切宗利(防衛⼤学校)・⽥中清（信州⼤学）
16. 遺構図作成⽀援を⽬的とする輪郭追跡法の最⼩⼆乗法を⽤いた拡張岩瀬隆志（信州⼤学）・岩切宗利(防衛⼤学校)・⽥中清（信州⼤学）
17. スペクトログラム画像を⽤いた室内⾳の識別⼿法とデータ拡張による精度向上の検討佐野将太(神奈川⼯科⼤学)・橋⽖ 裕貴・⻑⾕川 啓介(株式会社ジェイエスピー)・川喜⽥ 佑介・宮崎 剛・⽥中 博(神奈川⼯科⼤学)
10:30-11:50 セッション 5（3 次元画像処理）

座⻑：⾕⼝ ⾏信(東京理科⼤学)

18. 三次元復元を⽬的とするオプティカルフローを⽤いた移動物体マスキングに関する検討
岡村光恭（信州⼤学）・岩切宗利(防衛⼤学校)・⽥中清（信州⼤学）
19. DoN 特徴量と⾊分布を考慮した三次元点群からのキューブ領域抽出に関する検討
古⽥泰志・ハイメサンドバル（信州⼤学）
・岩切宗利(防衛⼤学校)・⽥中清（信州⼤学）
20. 画像特徴量として pHash を⽤いた 3 次元モデル再構成の初歩的検討
森下奎（信州⼤学）・岩切宗利(防衛⼤学校)・⽥中清（信州⼤学）

268

21. ドローンによるフォトグラメトリの３D モデルの精度の検証
⼭内⼤輝・平⼭亮（⼤阪⼯業⼤学）
13:00-13:50【招待講演】

座⻑： ⾼⽥ 英明（⻑崎⼤学)

22. コンピュータビジョンにおける偏光の活⽤宮崎 ⼤輔（広島市⽴⼤学）
14:00-15:20 セッション 6（CG ⽣成）

座⻑： 藤澤 誠(筑波⼤学)

23. ⼆段階⽣成モデルによるスケッチベースの錆テクスチャ合成⼿法の提案
⾈橋克樹・謝 浩然・宮⽥ ⼀乘（北陸先端科学技術⼤学院⼤学）

24. Real-Time 3D Shadow Guidance for Sketch-Based 3D Shape Generation
DU Xusheng・謝 浩然（北陸先端科学技術⼤学院⼤学）
25. セルルック CG における落ち影の⽣成⼿法の研究[online]
⼟橋 悠樹・床井 浩平(和歌⼭⼤学)
26. 敵対的⽣成ネットワークに基づくカット野菜の異物混⼊画像検査⽅式の検討[online]
松⾕

直輝・佐野 睦夫・松⽥展・⼤井翔（⼤阪⼯業⼤学）

15:30-16:50 セッション 7（創作⽀援）

座⻑：⾼⽥ 英明（⻑崎⼤学)

27. 同じ物体が密集した様⼦をイラスト⾵に表現する際の抽象化度合いの制御
⼩⽟ 周平（東京電機⼤学）・⼋⽊ 玲⾹（東京電機⼤学/NTT アドバンステクノロジ株
式会社）・⾼橋 時市郎（東京電機⼤学/アストロデザイン株式会社）
28. 2 枚の画像の交互表⽰による線分の伸⻑錯視
三原壯太・⾕中⼀寿（神奈川⼯科⼤学）
29. 画像量に注⽬したポスター発表資料の主観評価との関連調査
佐藤 暁⼦・宮⽥ ⼀乘・謝 浩然（北陸先端科学技術⼤学院⼤学）
30. ⾊差変調を⽤いたデジタルサイネージ上の情報ハイディング[online]
海野

浩・上平

員丈（神奈川⼯科⼤学）

16:50-17:00 閉会挨拶 謝浩然(北陸先端科学技術⼤学院⼤学／画像電⼦学会企画委員）269

画像電子学会 第 5 回 デジタルミュージアム・人文学(DMH)研究会「オープン／シチズンサイエンスと博物館・人文学の未来」

講演募集

https://www.iieej.org/events/dmh5bosyu/
テーマ：オープン／シチズンサイエンスと博物館・人文学の未来
オープンサイエンスという言葉をよく耳にするようになりました．その肝は「オープン」すな
わち「誰にも平等に開かれた」手段や方法を用いることで，研究者のような専門家だけでなく非専門家であっても、あらゆる人々が学術的研究や調査の成果やその他の発信される情報にアクセスを可能にし、研究活動に多様な方法で参加できるようにしよう，というムーブメントを指します．(Wikipedia より引用)
また，シチズンサイエンスという言葉もあります．これは，オープンサイエンスの中でとくに，非専門家が参加し成果を挙げる学術調査研究を指す用語と言えます．
第５回の DMH 研究会では，オープンサイエンス・シチズンサイエンスと博物館・人文学との関わりを考えます．すなわち，学芸員・人文学研究者と来館者・一般市民との建設的なコラボレーションが博物館・美術館や人文学研究にもたらす未来についてとりあげたいと思います．
来館者向けの博物館イベントにオープン・シチズンサイエンスの考えを取り込んだ試みについてのご発表や，専門家と非専門家の双方が益を得られるような人文学研究の手法・技法についてのご発表など，ともすれば通常の学会研究会では発表しにくい話題を大いに歓迎いたします．
また本研究会では，人間文化研究機構国立歴史民俗博物館の橋本雄太准教授（https://researchmap.jp/yhashimoto/）による招待講演（オンライン）を行います．橋本氏は，日本の人文情報学をけん引する気鋭の若手研究者であり，市民参加型翻刻プロジェクト「みんなで翻刻」（https://honkoku.org/）のシステム開発を手掛けた，プロジェクトの中心メンバーのひと、、、、りです．「みんなで翻刻」は，日本の古文書に対して、様々な市民が、オンラインで「みんなで」協働することを実現させた初の事例として高く評価されており，情報処理学会山下記念研究賞(2017 年)，野上紘子記念アート・ドキュメンテーション学会賞(2018 年)，Library of the Year (LoY)2020 大賞 IRI 知的資源イニシアチブ(2020 年)など数々の賞を受賞されています．
「オープン／シチズンサイエンスと博物館・人文学の未来」とその関連領域の研究発表を募集します。いわゆる研究成果発表でなくとも、事例紹介、研究紹介、調査報告、意見発表などでも構いません。また卒業研究、修士研究に関連した発表も歓迎です。多数の皆様のご発表、ご参加をお待ちしております。
なお、Zoom によるオンライン参加と会場参加を併用した開催形式となります。研究会開催日のコロナ感染状況によりオンラインのみの開催になる可能性があります。

270

－記－
第 5 回 デジタルミュージアム・人文学(DMH)研究会

講演募集

テーマ：オープン／シチズンサイエンスと博物館・人文学の未来
日時：2023 年 3 月 15 日(水) 13:30～17:00（予定）
場所：Zoom によるオンライン開催＋国立歴史民俗博物館（第 3 会議室）
https://www.rekihaku.ac.jp
協賛：画像関連学会連合会(FIS)
参加費：1,000 円（PDF 予稿集付）
講演形式:質疑応答を含めて 30 分程度の口頭発表ですが，発表件数により時間調整します。使用言語は原則として日本語とします。これ以外の発表形式(展示発表，ポスター発表，他言語での発表など)をご希望される場合は，事前にご相談ください。障害者への情報保障のために，事前に発表資料を電子媒体でご提供していただく場合もありますのでご協力お願いします。
予稿形式：原則として学会所定の研究会予稿形式にてご執筆ください。分量は 6 ページ程度でお願いします。
研究会原稿用テンプレート https://www.iieej.org/trans/kenkyukai/template/file-3_template_7R.doc
申込方法：2023 年 2 月 6 日(月)までに，以下の講演申込フォームよりお申し込みください。
講演申込フォーム：https://forms.gle/TRqjrNGZCRGdLKBQ8
予稿〆切：2023 年 3 月 6 日(月)（厳守）までに学会事務局へ E-mail によりご提出ください。
予稿原稿の公開：発表内容・予稿原稿は差し支えなければ後日研究会ウェブページにて公開されます。非公開・一部非公開をご希望の方はお知らせください。
情報保障：視覚、聴覚、その他の障害により、字幕、手話通訳、予稿テキスト事前配布などの情報保障を必要とされる方は事前にご相談ください。個別に対応します。
ご質問・ご相談等:学会事務局(kikaku@iieej.org)または鈴木卓治(suzuki@rekihaku.ac.jp)までお願
いします。
以上

271

ビジュアルコンピューティング論文特集号

論文募集
画像電子学会編集委員会

ビジョンとグラフィックスの統合を目指したビジュアルコンピューティング研究委員会は 1993 年に発足し、シンポジウムおよびワークショップを通して活発な活動を行ってきております。そこで本年度も、表記の論文
特集号を下記の要領により企画いたしました。採録論文は本学会論文賞，および，西田賞の対象にもなりますので、奮って御応募下さい。

1. キーワード グラフィックスの基礎（レンダリング，モデリング，形状モデル，シミュレーション）
 グラフィックスシステム（入出力デバイス，GPU，Web／モバイルシステム） グラフィックスの応用（マルチメディア，アニメーション，可視化，医療応用，地理情報処理） デジタルファブリケーション（3D プリンタ，建築応用，デジタルエンジニアリング）
 エンタテインメント（ゲーム，エージェント・人工知能応用，インタラクション応用)
 VR 基礎・応用（複合／拡張現実，五感インタフェース，視覚心理・認知モデル）
 画像処理（画像の表示・計測・認識等，ビジョンとグラフィックスの融合技術）
 コンテンツ処理（形状・素材データの検索／編集，異種媒体での表示）
これらに少しでも関連をもつ、より新しいまたより広い分野からの研究成果の投稿を期待しています。
2. 論文の種類と取扱い「論文」「ショートペーパー」を受け付けます。他の種目については、編集幹事が内容を確認した上で、受け付けるかどうかを決定します。
取り扱いは通常の論文投稿と同一です。なお採録決定が特集号に間に合わなかった場合には、通常の投稿として扱います。
3. 特集号発行

画像電子学会誌 2023 年 10 月号予定（電子版）

4.

2023 年 3 月１０日(金) 必着

論文投稿締切日

5. 論文の投稿方法
論文投稿システムよりご投稿ください。
http://www.editorialmanager.com/iieej/
論文投稿にあたっては、下記の論文投稿の手引きをご一読ください。
https://www.iieej.org/call-for-papers/guide-paper-submission/
６．問い合わせ先
画像電子学会事務局〒116-0002 東京都荒川区荒川 3-35-6 ライオンズマンション三河島第二 101 号
TEL: 03-5615-2893
FAX: 03-615-2894
事務局 福島 hensyu@iieej.org
http://www.iieej.org/（電子投稿）
ゲスト編集委員長 金井 崇（東京大）ゲスト編集幹事
石川 知一（東洋大）

井尻 敬（芝浦工大） 佐藤 周平（法政大）

272

2017 年 1 月 6 日改訂
2018 年 7 月 6 日改訂
2020 年 10 月 2 日改訂
2021 年 9 月 3 日改正

論文投稿の手引き1.

論文投稿(1) 投稿前・ 著者は「論文投稿の手引き」，「スタイルフォーマット」を学会ホームページの「学会誌」，「英文
論文誌」欄からダウンロードして，投稿論文の準備をする。
・ 「スタイルフォーマット」は TeX 版，Word 版の 2 種類が準備されており，出版コストおよび出版に至る労力削減のために，TeX 版の利用を推奨している。
・ 原稿には以下の 5 種類がある。
○ 論文：画像電子技術に関する独創的な研究成果，開発結果，検討結果を学術論文（フルペーパー）としてまとめたもの。新しいアイディアの提案を目的とする通常論文であり，新規性，有用性，信頼性，了解性に基づいて評価する。原則として刷り上がり 8 ページ以内とする。
○ ショートペーパー：研究速報的な性格を持ち，部分的にある程度良好な結果，新しい知見が得られたことを研究報告としてまとめたもの。原則として刷り上がり 4 ページ以内とする。
（論文・システム開発論文のいずれとも組み合わせが可能とする）○ システム開発論文：通常論文の新規性，有用性とは別に，既存技術の組み合わせ，或いはそれ自身に新規性があり，開発結果が従来法より優れているか，或いは他システムへ応用可能であり，新しい知見が示されているもの。原則として刷り上がり 8 ページ以内とする。
○ 資料論文：試験，運用，製造などの新しい成果をまとめたもの。あるいは現場の新技術紹介
や提案などで，必ずしも独創的でなくてもよい。
原則として刷り上がり 8 ページ以内とする。
※○ 実践論文：事例 やフィールドワークに関する発見，工夫，既存技術の新たな組み合わせ等
で，事例設計の客観性・相互主観性を有し，個別の事例（フィールドワークも含む）から，他の事例（より一般的な事例も含む）への発展可能性（一般法則化），利活用・応用可能性などを示せるもの。原則として刷り上がり 6 ページ以内とする。
※事例とは，画像関連技術の開発・利活用に関する，フィールドワーク，システム開発，システム導入，ソフトウェア実装，アプリケーション開発，表示・提示方法，入出力インタフ
ェース開発，試験・評価方法，サービス，データベース作成等の実例を示す。
・ 原稿の投稿および掲載の条件として，論文，ショートペーパー，資料論文，実践論文のいずれも，著者のうち必ず 1 名以上は本学会の正会員または学生会員であることを必要とする。
・ 原稿の二重投稿を禁止する。論文，ショートペーパー，システム開発論文，資料論文，実践論文のいずれも，その採録決定以前に投稿原稿と同一内容のものが，投稿原稿と同一の著者もしくは少なくともその中の 1 名を含む著者によって他の公開出版物に掲載または投稿中の場合には，原則として採録としない。公開出版物とは，内外の書籍，雑誌および官公庁，学校，会社等の機関
誌，紀要などをいう。ただし，本学会または他学会（国外の学会を含む）等の年次大会，研究会，
シンポジウム，コンファレンス，講演会などの予稿，特許公開公報，当学会編集委員会で認めたものなどについてはこの限りではない。また，本会誌にショートペーパーとして採録になったものについて，成果を追加し内容を充実させ，論文として再び投稿したものについては二重投稿とみなさない。

273

(2) 投稿・ 投稿原稿では，全ての著者情報を削除すること。ただし，参考文献はこの限りではない。
・ 著者は以下の論文投稿のページよりユーザ登録を行った上で，ログインして必要事項の記入と「スタイルフォーマット」を使用し作成した論文原稿のアップロードを行う。論文原稿のファイ
ルは pdf 形式（TeX の dvi を変換したもの）または Word 形式とする。 「スタイルフォーマット」
を使用するため，原則として図表等は論文原稿内に組み込む。（査読の参考となる別のファイルを同時にアップロードすることは可能）
http://www.editorialmanager.com/iieej/
・ 投稿に関して質問がある場合には，学会事務局編集担当者に相談のこと。（連絡先：〒116-0002
東京都荒川区荒川 3-35-4 ライオンズマンション三河島第二 101 号

TEL: 03-5615-2893

FAX:

03-5615-2894 E-mail: hensyu@iieej.org 画像電子学会事務局編集担当 ）2.

論文査読と対応(1) 査読・ 論文原稿は該当専門分野に詳しい査読者によって審査され，「採録」，「条件付採録」または「返戻」のいずれかに判定される。査読結果は，学会事務局より連絡著者宛にメールで通知される。
なお，最終的な採録判定についてはショートペーパーを除き，いずれのカテゴリーの論文であっても 2 名以上の査読者の採録を必要とする。
・ 評価方法○ 通常論文は，次の基準で評価する。
 新規性：投稿内容に著者の新規性があること。
 有用性：投稿内容が学術や産業の発展に役立つものであること。
 信頼性：投稿内容が読者から見て信用できるものであること。
 了解性：投稿内容が明確に記述されており，読者が誤解なく理解できるものであること。
 文献調査：投稿内容に関連する文献調査が行われており，必要な比較が行われていること。
○ ショートペーパーは，通常論文の新規性，有用性とは別に，研究内容に速報性があり，斬新性の尺度からある程度良好な結果，部分的にでも新しい知見が得られたことを評価する。
○ システム開発論文は，通常論文の新規性，有用性の代わりに次の基準で評価する。
 システム開発の新規性：既存技術の統合であっても，組み合わせの新しさ，システムの新しさ，開発したシステムで得られた知見の新しさなどをシステムの新規性として認める。
 システム開発の有用性：類似システムと比較し，総合的或いは部分的に優れていること。シ
ステムとして先駆的な新しい応用コンセプトが示されていること。組み合わせが実用化のために合目的最適性を有すること。性能限界や実利用システムの性能事例が示されていること。
○ 資料論文は，通常論文における新規性要件については，試験，運用，製造などの新しい成果，
現場の新技術紹介や提案など，必ずしも独創的でなくても優先性があれば新規性として認める。また，有用性要件については新しい成果が既存技術と比較し優れており，学術や産業の発展に役立つものであればそれを評価する。
○ 実践論文は，通常論文の新規性，有用性に代えて合目的性，独自性，適応性の基準で評価する。また，信頼性，了解性，及び文献調査においては，基本的に通常論文と共通の観点により評価する。
（なお，5 段階評価において通常論文の評価項目を流用する場合は通常論文の新規性を「合目的性」に，有用性を「独自性」に，信頼性を「適応性及び信頼性の総合」に読み替えて記入するものとする。）
 合目的性：投稿内容に合目的性があること。

274



独自性：投稿内容に著者の独自性や拡張性があること。



適応性：投稿内容が先行事例より優れていること。また，当該事例の合目的性に対する要求
条件及び適用範囲において，当該事例が同一条件下で先行事例と比べ，複数の視点で高い客観性・相互主観性を有し，サービスの向上に貢献するものであること。

これらの具体的な例を以下に示す。


合目的性：当該事例への提案内容の導入が一定の目的にかなった方法であることが示されていること。また，分析結果の適用範囲において高い合目的性を有すること。



独自性：当該事例において先駆的な独自応用コンセプトが示されていること。先行事例の組
み合わせであっても組み合わせの独自性，導入事例の適用範囲の独自性，事例構成の独自性，他の事例（システム，サービス）への拡張性，現状の画像電子技術に係るサービスの有効性，得られた知見の独自性などを事例の独自性として認める。



適応性：提案事例のもつ適応性を判断するために充分な導入分析結果及び考察が示されていること。提案事例と先行事例との適応性に関する比較結果が，共通条件下で示されていること。提案事例が先行事例と比較し，総合的或いは複数の部分で性能が優れていること，或いは課題，合目的性に対する要求条件及び適用範囲において，より高い客観性・相互主観性を有していること。

(2) 査読結果受領後の対応
・ 「採録」の場合，著者は最終原稿の準備（3．に記載）に進む。
・ 「採録（参考意見有り）」の場合，著者は査読者からの参考意見を考慮して論文を修正し，最終原稿の準備（3．に記載）に進む。
・ 「条件付採録」の場合，著者は査読者から示された「採録の条件」に基づき，指定された期日まで（60 日以内）に論文を修正し，照会内容への対応を明記した回答書とともに再提出し，再度審査を受ける。修正論文には，修正箇所がわかるように，色を付けるか，下線を引くなどすること。
また，回答書は必ず添付し，採録条件全てに対し，修正点，主張点，今後の課題などを丁寧に説明すること。
・ 「返戻」の場合，著者は以降のプロセスに進むことができない。査読者から示された「返戻の理由」を吟味して論文内容を再検討し，あらためて投稿することができる。
(3) 修正原稿査読
・ 「条件付採録」で再提出する場合は，回答書・修正清書原稿・修正箇所マーク原稿の修正原稿一式を投稿ページより再提出する。但し，「条件付採録」で指定された期日を過ぎて提出された場
合は，新規の初回投稿論文として取り扱われるので注意すること。
・ 再提出された修正原稿は原則として同一の査読者によって再審査され，「採録（参考意見付記を含む）」または｢返戻｣のいずれかに判定される。
・ 以降の対応は（2）と同様である。

3.

最終原稿提出から出版まで(1) 最終原稿提出
・ 「採録」通知受理後は，事務局から最終原稿作成に関するメールが送付されるので，著者はその指⽰に従い最終原稿一式（電子データ）を準備し，指定の期日までに，事務局へ送付する。
・ 最終原稿一式とは，「スタイルフォーマット」を使用して作成した論文原稿のソースファイル（TeX
版または Word 版），その pdf ファイル，すべての図表の eps ファイル(bmp， jpg， png なども含275む)，著者紹介用写真（縦横比 3:2，胸より上，300dpi 以上の eps ファイル，或いは，jpg ファイル）
であり，これらを zip 等の圧縮ファイルに格納して提出する。
・ 最終論文原稿には，著者名・組織名，著者紹介，必要により謝辞を記入する。（スタイルファイ
ル内のマクロのフラグを解除する）
・ 採録が決定した著者は，当該論文の掲載料を支払わなければならない。なお，別刷りの購入は任意。（別紙１「別刷価格表」参照）(2) ゲラ刷りの校正
・ 論文掲載号の発行のおよそ１ヶ月前に論文原稿のゲラ刷り（ハードコピー）の確認が依頼される。
著者は指定の期日まで（約１週間）に校正を行い，修正した原稿をスキャンした pdf ファイルを作成し，事務局へメールにて送付する。この際，「別刷り購入票」および「コピーライトフォー
ム」を記入し，同様にスキャンした pdf ファイルをアップロードする。
・ 本会誌に掲載されるすべての記事については，電子的形態による利用も含め，著作権は原則として本会に帰属する。
・ 「別刷申込書」および「コピーライトフォーム」は学会ホームページの「学会誌」欄からダウンロードする。
（別紙２「別刷申込書」，別紙３「コピーライトフォーム」参照）(3) 出版
・ 最終校正された論文原稿は学会誌，或いは，英文論文誌（電子ファイル形態）としてオンライン出版されるとともに，学会ホームページに掲載される。

4. その他(1) 異議申し立て・ 判定結果に不服がある場合は，通知日より 60 日以内に，返戻理由に対し具体的な根拠を基に異議申立書を学会事務局に提出することができる．なお，同一投稿論文に対する異議申し立ては一回のみとする．
・ 掲載論文に対して異議がある場合は，具体的な根拠を基に異議申立書を学会事務局に提出することができる．
以上

276

アレキサンダー・ベイン賞候補推薦募集
2022 年 10 月 28 日
一般社団法人画像電子学会
会 長 小林 直樹
本学会では，画像工学の学術の進展に対して卓越した業績のあった会員，または産業界の発展に特別の功労がありその功績が顕著であった会員へのアレキサンダ
ー・ベイン賞推薦候補を募集します．
別紙の候補者推薦書にご記入の上，2023 年 2 月 17 日（金）必着で学会事務局までにメール添付で送付ください（推薦書の電子ファイルは上記学会ホームページ（http://www.iieej.org/）からダウンロードできます）．
アレキサンダー・ベイン賞規程（抜粋）第１条 本会定款第４条に基づく画像工学に関する学術に関し卓越した業績のあった者，または産業界や本学会関連事業に関し特別の功績があった者に対し，本規程による表彰を行う．
第７条 本賞は，10 年を超えて本学会会員である者を受賞対象とし，過去に本賞を受賞していない者のうちから，原則として毎年若干名以内を選定し贈呈する．
第８条 各年度に適切な該当者がいない場合は，該当者なしとする．
第９条 本賞として，賞状および記念メダルを贈呈する．
アレキサンダー・ベイン賞選定手続き規程（抜粋）第２章 選定委員会選定細則
第５条 アレキサンダー・ベイン賞の一般推薦の推薦状フォーム並びに推薦締め切
り期日については期日前にフェロー会員に周知する．
２．推薦状にはフェロー会員 2 名の推薦を必要とする．
３．推薦状フォームは本規程別紙に掲げるものを使用する［贈呈式］
2023年の総会もしくは年次大会で行う予定です．
上記，アレキサンダー・ベイン賞規程等の詳細は当学会ホームページ（https://www.iieej.org/admission/arexande/）を参照してください．
以上

277

別紙
アレキサンダー・ベイン賞受賞候補者名

氏名
会員番号， 在籍年数
所属， 住所，
電話番号，
メールアドレス

受賞候補者経歴

学歴，職歴：

候補者推薦書本学会での活動歴：

学術的業績，産業的貢献，社会的貢献：

推薦理由（サイテーション）
主たる功績（いずれか，または複数に○印）（１）学術的業績（２）産業的貢献（３）社会的貢献（４）学会活動

推薦理由

受賞候補者の推薦者
氏名（フェロー認定
年）

（１）
（２）

(
(

278

)
)

画像電子技術賞候補の推薦のお願い
画像電子学会では，画像電子に関する極めて優れた製品，システム，デバイスを開発した個人またはグループを毎年若干件選出して画像電子技術賞として表彰します．つきましては，本技術賞に相応しいと思われる候補（個人もしくはグループ）を下記要領に従って，推薦下さるようお願い致します．なお，選定は画像電子技術賞選定委員会で行います．
記・推薦者の資格：本学会正会員であること（一人１件に限る）．
・候補者の資格：表彰時において，本学会会員であること．
・推 薦 方 法 ：次頁の推薦用紙またはこれをコピーしたものに，（１）推薦する個人もしくはグループ全員の氏名，所属（連絡先）（２）推薦する製品名，システム名，デバイス名（３）推薦理由（４）推薦者の氏名，所属，住所，電話／ＦＡＸ番号，e-mailを記入の上，学会あてＦＡＸ，郵便またはe-mailでお送り下さい．
尚，推薦理由を裏付ける資料があれば，その案内（論文の場合であれば，題目，発表機関，ＶＯＬ．ＮＯなど）を推薦理由欄に付記して下さい．
・推薦の締切：2023年2月17日 (金）
・送 付 先：〒116-0002 東京都荒川区荒川三丁目35番4 ライオンズマンション三河島第二 101号
画像電子学会〈TEL〉03-5615-2893〈FAX〉03-5615-2894〈E-mail〉hyoujun@iieej.org
・表彰内容：楯及び表彰状を贈呈します．
・表彰方法：通常総会もしくは年次大会の席で表彰するとともに，学会誌に解説を掲載します．
・技術展示：受賞技術は，2023年の年次大会にて技術展示をお願いします。
・画像電子技術賞授賞リスト（最近の例）
受賞年度 受賞技術名もしくは製品・システム名＜受賞者所属先＞
2021年：３次元データ空間の歪み検出・補正およびスケール付与システム＜青木 勝彦(株式会社AB.do）他＞
2020年：非エピポーラ光伝搬の計測と解析に基づく皮下血管のリアルタイムイメージング＜久保尋之（東海大学）他＞
2019年：非接触式血中酸素飽和度測定装置＜長尾嘉満（早稲田大学）＞
2018年：羽虫の群れの動き生成システム＜北海道大学大学院情報科学研究科＞（2件） 展示会見学体験向上を目的とするユニバーサルオブジェクト認識技術を用いたMICEアプリの提供＜NTTサービスエボリューション研究所＞
2017年：アクティブ照明と多視点カメラ入力による実時間インテグラル立体表示（2件）＜名古屋大学大学院工学研究科/日本放送協会＞
視覚の知覚メカニズムを活用した視点移動対応裸眼3D映像スクリーン技術＜日本電信電話株式会社/東北大学＞
2016年：24時間連続稼動全天球ライブストリーミングカメラ RICOH R Development Kit＜㈱リコー 技術経営センター＞
2015年：メガネなしテーブル型3Dディスプレイ技術 fVisiOn＜ﾕﾆﾊﾞｰｻﾙｺﾐｭﾆｹｰｼｮﾝ研究所/NICT＞
画像電子技術賞表彰規定

2015年9月4日改訂

第1条（目的）
画像電子技術賞は，画像電子に関する極めて顕著な新しい技術，製品，システムを開発した個人またはグル－プを毎年若干件選出して表彰するものである．
第2条（選定）画像電子技術賞は，別途定める「画像電子技術賞候補選定手続規定」に従って候補を選出し，理事会で決定するものとする．但し，過去に受賞した個人または
グル－プは候補から除く．
第3条（表彰）
画像電子技術賞は，楯および表彰状とし，毎年通常総会もしくは年次大会で表彰するとともに，学会誌上で紹介する．なお，年次大会にて技術展示を依頼する．
279

画像電子技術賞候補推薦用紙＜技術・製品または，システム名＞＜受賞候補者＞（複数の場合は全員ご記入ください）
氏

名

所

属

TEL／FAX／e-mail

＜推薦者＞
氏名：
所属：
TEL：
FAX：

280

以下の各項目にご記入ください。
・画像電子分野との関連性

・新規性

・有効性

・販売，採用などの実績

・参考となる資料

281

2022年度フェロー候補推薦募集
2022年10月28日
一般社団法人画像学会
会

長

小林

直樹

本学会では，学術上の業績，学会活動の活性化，教育・社会活動への取り組み，標準化活動などにおいて，特に貢献のあった会員に対しフェローの称号を授与する制度を設けています．フェロー称号認定につきましては以下の通り実施致しますので，フェロー候補の推薦をお願いします．なお，本情報は学会ホームページからも参照できます．
［推薦募集要領］
別紙のフェロー候補推薦書にご記入の上，2023年2月17日（金）必着で学会事務局までにメー
ル添付で送付ください（推薦書の電子ファイルは学会ホームページからダウンロードできます）．選定委員会で審査の上，理事会で決定されます．
なお，条件，資格等はフェロー制度規程[pdf] 学会ホームページ（https://www.iieej.org/admission/fellow/）に記載されていますので参照して下さい．また，候補者１名に対し推薦者は 2 名必要ですが，その内少なくとも一人は候補者と同一の機関に属されない方といたします．
［称号授与］
フェロー称号授与式は2023年の総会もしくは年次大会で行う予定です．
以上

282

画像電子学会フェロー候補推薦書
フェロー候補者

氏名会員番号， 在籍年数
所属， 住所，
電話番号，
メールアドレス

候補者略歴

学歴，職歴：

本学会での活動歴：

業績；（特に，本学会分野での業績）

功績内容（サイテーション）（２２文字以内）
主たる功績（いずれか，または複数に○印）（１）工学的・科学的先駆者（２）学会活動推進者（３）技術開発指導者

（４）教

育者
（５）標準化・社会活動

推薦理由

フェロー候補の推薦者
氏名（会員番号）
（注）

（１）
（２）

(
(

)㊞
)㊞

記入スペースが不足する場合はそのまま行数を増やして書いてください．複数ページでも結構です．

283

代議員候補推薦のお願い
一般社団法人 画像電子学会
代議員選挙管理委員長

画像電子学会では，2023年度の代議員改選を行います．
下記の要領で代議員のご推薦をお願いします．
1)代議員とは
毎年１回6月に開催される総会に出席し，予算，決算，役員，事業計画など学会の重要事項につき審議する役割の人です．以前の総会には正会員なら誰でも出席し審議に参加出来たのですが，代議員制では正会員及び名誉会員を代表する形で代議員が総会に出席することになります．
総会は，学会の最高議決機関ですのでそれに正会員及び名誉会員を代表して出席する重要な役割を担うことになります．
2)代議員の人数と任期は30人ぐらいで，任期は2年で（2023年選出の方は，2023.6.総会日～2025.6.総会前日），
2期程度とします．
3)選出する方法は立候補及び学会の正会員，名誉会員などからの推薦により候補を定め，正会員，名誉会員の選挙によって選出します．
4)どのような人が代議員になれるのか
代議員は正会員，名誉会員から選出されます．但し役員（理事，監事）に就いている人は代議員になれません．
5）推薦決定及び選挙方法はご推薦頂いた方を代議員選挙管理委員会にて資格審査し信任方法で選挙を行います．
学会の発展のためにお尽力頂ける意欲的な方をご推薦下さい．
勿論自薦でもかまいません．よろしくお願いします．
・推薦及び送付方法：添付の推薦書に必要事項を記入しメール又はFAXで事務局 浮ヶ谷宛にお送り下さい．
・送り先：FAX；03-5615-2894 E-mail；hyoujun@iieej.org
・締め切り日：2023.2.17(金)・推薦の場合は，被推薦者の了解を得ておいてください．（非会員の場合は推薦後正会員に入会頂きます）

氏 名
所属・役職
住所
TEL・FAXe-mail

推薦者＜参考＞ 代議員選挙規程（必要な方は，事務局へお申し込み下さい．メールでお送りします）

284

日本画像学会誌

第 61 巻第6号

目次(通巻 260 号)

2022 年

論文
Device Lifetime Improvement and Eﬃciency of Upconverted Blue Electrochemiluminescence from9, 10‑Diphenylanthracene with DNA/Ru（bpy) 3 2＋ Hybrid Film
Ryuki OZAWA, Kazuki NAKAMURA, Takashi TACHIKAWA, and Norihisa KOBAYASHI…562( 2 )㌀㌀㌀
Study on Internal Stress Vibration and Edge Wear of a Cleaning Blade
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㌀Yoshiki NAKANE, Yu MUKOBAYASHI, and Yoshihiro HATTORI…570( 10 )Development of Water‑Based Ink for High‑Speed Cutsheet Inkjet Printer
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Noriaki OZAWA and Toyotsune INOUE…580( 20 )Special Topic「Medical Imaging Technology」
Introduction ㌀
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㌀Daichi YAMAGUCHI, Atsushi TOMOTAKE, Hiroshi YAMAZAKI,
Hiroyuki ARAI, and Yoshihisa KITANO…587( 27 )Analysis of Platelet Aggregation by Optoﬂuidic Imaging
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Yuqi ZHOU, Hiroshi KANNO, Masako NISHIKAWA, Ting‑Hui XIAO,
Kyoji MORIYA, Yutaka YATOMI, and Keisuke GODA…588( 28 )Terahertz Imaging Evaluation of Early‑Stage Breast Cancer Using Point Terahertz Sources
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㌀Kazunori SERITA…600( 40 )Advanced Digital Pathology : Whole Tissue Imaging and Whole Block Imaging ㌀㌀㌀
Yukako YAGI…608( 48 )Magnetoneurography : A Next‑Generation Modality for Nerve Functional Evaluation
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㌀Taishi WATANABE, Shigenori KAWABATA, Yoshiaki ADACHI,
Kensuke SEKIHARA, and Gen UEHARA…620( 60 )8K Imaging Technology and Its Medical Application ㌀
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㌀Kenkichi TANIOKA…627( 67 )Review of the Development of Medical Radiation Imaging Detectors at AIST
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㌀Takeshi FUJIWARA, Masahito TANAKA, and Ryunosuke KURODA…636( 76 )Application of Imaging for Antibody‑Based Cancer Therapies : Photoimmunotherapy and Immune
Checkpoint Blockade Therapy ㌀
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㌀Kohei NAKAJIMA and Mikako OGAWA…643( 83 )Imaging Highlight
アップグレードリサイクルによる事務機器への再生材適用㌀
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小嶋

健…652( 92 )教育講座
学会発表と論文投稿の意義と手法（Ⅳ）―国際学会での英語講演の手法―㌀
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面谷

信…659( 99 )研究室訪問
福江研究室 金沢工業大学 工学部 機械工学科 流体工学分野㌀
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Journal of Imaging Science and Technology の目次㌀
画像閑話

令和四年編集委員
編集委員長
宮 本 栄 一（京セラドキュメントソリューションズ)
編集副委員長 名 越 応 昇（三 菱 製 紙)
北 野 賀 久（富士フイルムビジネスイノベーション)
編集委員
秋
新
池
石
石
岩
梅
加

山
井
田
田
塚
田
津
藤

勇
啓
光
稔
一

治 ( キ ヤ ノ ン )之 (日本工業大学)
弘 ( 三 菱 製 紙 )尚 ( シ ャ ー プ )輝 (コニカミノルタ)
基 (大阪府立大学)
信二郎 ( 早 稲 田 大 学 )
知 之 (東芝テック)

編集幹事
編集副幹事

北 野 賀 久 (富士フイルムビジネスイノベーション)
木 村 正 利 (元富士ゼロックス)
黒 沢 俊 晴 ( 千 葉 大 学 )竹 内 達 夫 (元キヤノン)
朝 武敦 (コニカミノルタ)
中 村 一 希 ( 千 葉 大 学 )中 山 信 行 (東京工芸大学)
名 越 応 昇 ( 三 菱 製 紙 )285

石 塚 一 輝（コニカミノルタ)
秋 山 勇 治（キ ヤ ノ ン)

美才治
前 田
宮 本
山 口
山 﨑
横 山

隆 ( リ コ ー )秀 一 ( 東 海 大 学 )
栄 一 (京セラドキュメントソリューションズ)
大 地 ( リ コ ー )
弘 (元コニカミノルタ)
優 樹 (富士フイルムビジネスイノベーション)

日本写真学会誌

85 Ⅳ
巻号（2022 年/令和 4 年）

口絵・口絵解説
253「画像からくり」
第 59 回 画像を合成するカメラ
桑山 哲郎

写真のある美術館・博物館・資料館
255

横浜市民ギャラリーあざみ野
横浜市民ギャラリーあざみ野

257

会 告

265

レター

学芸員

日比谷安希子

日本印刷学会誌・日本画像学会誌・画像電子学会誌

フォトアート制作に向けたモノクロ電子ペーパーの階調特性評価
中野飛彩，横井良直，渡部陸矢，常安翔太，佐藤利文

269

2022 年度（一社）日本写真学会 年次大会 講演要旨集

322

会 報

理事会抄録，入会のおすすめ

編集委員：山田 勝実，久下 謙一，稲垣 由夫，岩崎仁，桑山 哲郎，藤波 研次，水口286

淳，西垣 仁美，宮本 成悟，白石 幸英

日 本 印 刷 学 会 誌

目次

第 59 巻

第 5 号（2022 年 10 月）

巻頭言
昨今の社会・経済情勢からあらためてデジタル印刷の今後を考える. .  .  .  .  .  .  .  . 米谷慶一
総説 特集「環境対応技術」
印刷産業における環境対応と SDGs. .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 殖栗正雄
東レの環境対応印刷技術. .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 永野 啓
超臨界流体を用いた材料加工技術の最新動向 . .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 松山 清
技術報文
表面修飾銀ナノ粒子の塗膜化と分散剤による色制御. .  .  . 太田由美・田淵恵里香・清水美絵
印象記2022 年度技術委員会フレキソ研究会第 21 回研究例会印象記. .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 河辻輝之
2022 年度 P＆I 研究会第 2 回シンポジウム印象記 . .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 松田智宏
Abstract . .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .
文献紹介. .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .
学会だより . .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .

日本印刷学会誌編集委員
編集委員長
委
員

幹
事
表紙デザイン

矢口博之（東京電機大学）			
東 吉彦（東京工芸大学）			 秋山宏介（特種東海製紙（株））			 杉山 徹（大日本印刷（株））
高橋 敦（共同印刷（株））		 光本知由（富士フイルム（株））			 宇佐美貴志（（独）国立印刷局）
久世康典（東レ（株））				 細井 功（東洋インキ（株））				 茂木雅男（凸版印刷（株））
前田秀一（東海大学）
小関健一
益田宏樹

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日 本 印 刷 学 会 誌

目次

第 59 巻

第 6 号（2022 年 12 月）

巻頭言
印刷の将来 . .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 相原孝夫
総説 1 特集「パッケージ印刷の最新動向」「紙化」と企業連携の重要性. .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 内村元一
ラミネート用水性グラビアインキの開発動向 . .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 志鷹 基
軟包装のモノマテリアルパッケージ. .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 長谷川駿行
超高精細 2 ピース缶印刷. .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 日下部 充
パッケージ印刷の課題対応─オフセット印刷システム─. .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 吉川武志
意匠性パッケージ用紙市場とその企画・開発 . .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 鈴木裕也
総説 2 特集「アジアシンポジウム」
Improvement of Electrical Property of Printed TiO2 Thin Film by the Mixture .
of Small and Large Particle Size Using LDM 3D-Printing System. .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . Korkit Saejiw, Krairop Charoensopa,
		Intach Hongrattanavichit and Aran Hansuebsai
Optimization of Printing Conditions to Achieve Effective Ink Transfer .
in Flexographic Printing. .  .  .  .  .  . Phornanan Keawkul, Pakamas Pachonklaew
		and Boonchai Waleetorncheepsawat
Comparison of Gravure Inks Properties for Printing on Biodegradable Plastic Film
. .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . Suchapa Netpradit, Jadetarin Tanglertthanasap,		Vachira Kuptavetin and Ratsamee Narktabtim
論文
アテンションアーキテクチャを活用した多階層差分融合層による.
印刷検査用深層学習分類モデル . .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 玉城哲平・長尾智晴
国際会議報告The 12th Asian Symposium on Printing Technology（ASPT2022）.
— Advancements in Printing Engineering Technology —. .  .  .  .  .  .  .  .  . 江前敏晴
印象記.
2022 年日本印刷学会西部支部秋季セミナー「感性に訴える〜見直される印刷の魅力」. .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 木下広行
第 1 回スクリーン印刷基礎講座.
『スクリーン印刷の基礎と管理可能な印刷プロセス構築手法』. .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 吉田旦人
2022 年日本印刷学会秋期セミナー印象記. .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 関根 元
Abstract . .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .
文献紹介. .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .
資料. .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .
総目次 . .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .
学会だより . .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .

日本印刷学会誌編集委員
編集委員長
委
員

幹
事
表紙デザイン

矢口博之（東京電機大学）			
東 吉彦（東京工芸大学）			 秋山宏介（特種東海製紙（株））			 杉山 徹（大日本印刷（株））
高橋 敦（共同印刷（株））		 光本知由（富士フイルム（株））			 宇佐美貴志（（独）国立印刷局）
久世康典（東レ（株））				 細井 功（東洋インキ（株））				 茂木雅男（凸版印刷（株））
前田秀一（東海大学）
小関健一
益田宏樹

288

269
270
276
280
283
287
290

294

298

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333

新年，あけましておめでとうございます．本年も画像電子学会をよろしくお願いいたします．2023 年（第 52 巻）第 1 号（1 月号）は，「画像電子年報」「年次大会 Journal Track」特集号で，盛りだくさんの内容となっております．画像電子年報
特集では，画像電子学会の過去 2 年における活動内容を振り返る記事とともに，画像技術に関係する 10 機関の国際標準化動向や 16 分野に及ぶ画像関連装置に関する最新状況等を俯瞰する各分野の専門家による解説を掲載しています．また年
次大会 Journal Track 特集として 2022 年第 50 回画像電子学会
年次大会の Journal Track に投稿頂いた論文 9 件（実践論文 2件を含む）を掲載しており，さらに一般論文 1 件も掲載しております．他にも，講座「深層学習による画像編集技術の発展」，海外だより「Vrije Universiteit Brussels 滞在記」
，報告「VCWS 報告」，グループ紹介「お茶の水女子大学 理学部 情報科
学科 五十嵐研究室」，スキャニング「新たな立体知覚現象に基づく裸眼 3D 表示システムの研究開発」等，バラエティに富んだ記事を掲載しておりますので，こちらも是非ご覧ください．
年報特集は 2 年ごとに発行しておりますが，私の編集後記も丁度 2 年ぶりの担当となりました．会員の皆様のこの 2 年間の生活はいかがでしたでしょうか．私の場合，大学での講義はオンライン主体から対面主体に移ったものの，利点が多く学生にも支持されているオンライン授業も定着し，引き続き実施しています．研究発表については，咋夏に開催された
本学会年次大会でようやく対面での発表が実施できました．
編集後記でも毎回のように話題に上っています新型コロナ
ウイルス感染症（COVID-19）については，第 8 波で見えない
感染者数が急増し，医療機関での診療切迫が高まるとともに死亡者数が増加しているとの報道がなされています．一方で，政府や自治体からの行動制限要請はなく，新宿や渋谷の繁華街ではコロナ禍前の雑踏が戻ってきているようです．政府も新型コロナの感染症法上の位置付けを今春にも季節性インフ
ルエンザ等と同じ第 5 類に引き下げるとの方針を打ち出しました．一見ちぐはぐにも見える対応ですが，今後は感染によるリスクが高い人と低い人，あるいはそれに伴い感染に対する警戒感が高い人とそうでもない人とで対応の 2 極化が進んでいくものと想定されます．学会でも両者に対応できるように，可能な限りオンラインを併用しつつ対面での発表が行えるイベントを開催していきたいと考えています．
画像電子学会では，2023 年度も従来通り，年次大会，研究会，AIS セミナーをはじめとするイベントの開催を予定しています．
年次大会は前回と同様に夏の開催（8 月 28 日〜31 日）が決まり，引き続き Journal Track での発表募集も計画しております．なお開催場所は富山市で，ちょうど全国屈指のお祭
り「越中八尾 おわら風の盆」の直前の開催です．たくさんの皆様のご発表とご参加を心よりお待ちいたしております．
他にも会員の皆様の研究活動に役立つよう今後も様々なイ
ベントや企画を実施して参りますので，引き続きよろしくお願いします．
（編集委員 大妻女子大学 田中 清）○新入会員紹介（2022 年 12 月 31 日）
正会員
岡島 亜希子（シーシーエス㈱）森本 有紀（九州大学）

○会員現況
名誉会員
正会員
学生会員
賛助会員
特殊会員

17 名
501 名
47 名
20 社 30 口
32 件

289

画像電子学会誌総目次（2022年）
著者名
随 想
児玉 明
小林直樹
内田 理
髙村誠之
各種表彰・学会役員

題名

巻-号 ページ 掲載月

新年挨拶 ― 科学技術立国となるために ―会長就任のご挨拶 ―発足50周年を迎えて―編集委員長就任挨拶 - 持続可能な編集委員会の運営を目指して

51-1
51-3
51-3
51-4

1
195
196
299

2022.12022.72022.72022.10

アレキサンダー・ベイン賞 ・フェロー・論文賞・西田賞・研究奨励賞・優秀研究賞・年次大会貢献賞・画像電子技術賞・感謝状・研究会若手奨励賞
贈呈

51-3

197

2022.72022年度画像電子学会役員

51-3

205

2022.7

田中 清

学会創立50 周年記念特集の発刊にあたって

51-2

117

2022.4

編集委員会

50周年記念特集について ～随想特集・招待論文特集～

51-2

119

2022.4田中 清

学会活動の思い出と今後に期待すること

51-2

120

2022.4

斎藤隆文

ビジュアルコンピューティング研究会の楽しさ

51-2

122

2022.4

藤代一成

メタバースと第三の皮膚

51-2

123

2022.4

近藤邦雄

私の楽しい思い出と夢

51-2

124

2022.4

西田友是

51-2

125

2022.4長橋 宏

半世紀におけるコンピュータグラフィックスの変遷
データサイエンス・AI教育について

51-2

126

2022.4松本充司

50 周年記念メッセージ

51-2

127

2022.4

小野文孝

二つの知

51-2

128

2022.4

羽鳥好律

思い出から想われる本学会の未来

51-2

129

2022.4

小宮一三

画像電子学会創立50周年記念号に寄せて

51-2

130

2022.4

安田靖彦

学会創立50周年を祝して

51-2

131

2022.4

画像電子学会50年の歩み

51-2

134

2022.4

武藤駿嗣
井尻 敬

Mixed Reality 環境によるスポーツ連続写真の等身大可視化の検討とその評価

51-1

28

2022.1

千葉 尭
森谷友昭
高橋時市郎

一般的な3DCGモデルと共存可能な錯視立体表現モデルおよび付影処理手法

51-1

37

2022.1

内川亮介
石塚裕己
池田 聖
大城 理

CGにおける高粘性流体中の気泡表現

51-1

50

2022.1

Generalized Dice Lossを用いたEncoder-Multiple Decoders U-Netによる顔パーツのセ
マンティックセグメンテーション
51-2

150

2022.4

青紫色レーザ光源を用いたホログラフィックカラー再生について

51-2

157

2022.4

野呂瀬朋子
神谷健太郎
中矢大輝
佐鳥 新
大池信之

ハイパースペクトルカメラを用いた膵癌細胞診検体の分類

51-1

61

2022.1

姜 有宣
神原裕行
辛徳

線追跡装置を用いたオンライン学習時の集中度の評価

51-2

164

2022.451-2

1392022.4

画像と画素と電子と創立50周年記念特集【創立50周年記念特集号】［会長挨拶］［随想特集］［資 料］
小野文孝
論文 資料論文［一般論文］

ショートペーパー

宮本 旭
檜作彰良
中山良平
高野邦彦
横田和海
笠井湧喜
安藤香月
川﨑悠也
佐藤甲癸
浅井紀久夫
［ショートペーパー］【創立50周年記念招待論文特集】
山田武士

こころまで伝わるコミュニケーション実現への挑戦

甲藤二郎

画像圧縮・画像通信に対する深層学習応用と研究開発事例

51-3

209

2022.7

長 幸平
直木和弘

地球温暖化の現状と衛星による海氷観測の重要性

51-3

218

2022.7

290

渡邉隼人
岡市直人
加納正規
佐々木久幸
洗井 淳

光線再生によるフルパララックス3次元映像表示技術

51-4

300

2022.10

年次大会2021論文特集号の発行にあたって

51-1

3

2022.1

最大値検査による光学センサ表面の汚損検出法

51-1

4

2022.1

戸塚真隆
高野邦彦
佐藤甲癸

デジタルホログラフィにおける多重像分離と画像処理による改善効果

51-1

11

2022.1

符 喬鈞
神原裕行
姜 有宣

知能解析アルゴリズムを用いたアニメーションキャラクターの認識

51-1

18

2022.151-43082022.10Dual Attention 機構を取り入れた時空間グラフ畳み込みネットワークによる歩行からの
51-4
感情認識

309

2022.10

ボリューム処理に基づく個別型実トルソーの開発と密着衣料デザインへの応用 51-4

318

2022.10【年次大会2021論文特集号】
児玉 明
［論 文］
岩切宗利
森本大志
冨沢哲雄
［ショートペーパー］【ビジュアルコンピューティング論文特集号】
金井 崇

ビジュアルコンピューティング論文特集号に寄せて

［論 文］
劉 家慶
木下将児
柴 樹榕
健山智子
岩本祐太郎
陳 延偉
［資料論文］
山本高美
中山雅紀
坂元 章
藤代一成
［ショートペーパー］
矢花明莉
藤澤 誠
三河正彦

航空力学に基づくパラシュートを用いた昼花火のシミュレーション

51-4

327

2022.10

藤田恭輔
森本有紀

イラストに対する液体調動画エフェクトの適用手法

51-4

332

2022.10

出産・育児と両立するための様々な学会参加の方法
南三陸へ行こう！

51-1
51-2

25
147

2022.12022.4

360度カメラTHETAとその応用技術

51-4

338

2022.10IEVC2021実施報告
第6回アレキサンダー・ベイン賞 授賞報告
2022年度 第50回 画像電子学会年次大会（学会創設50周年記念大会）報告

51-1
51-4
51-4

66
343
346

2022.12022.102022.10

コーヒーブレイク
五十嵐悠紀
竹島由里子
講 座
小田巻 誠
報 告
IEVC2021実行委員会
ベイン賞選定委員会
田中 清
グループ紹介長谷川 誠

東京電機大学 工学部 情報通信工学科 画像処理研究室（長谷川研究室）

51-1

75

2022.1

田中 清

大妻女子大学 社会情報学部 情報デザイン専攻 田中研究室

51-2

170

2022.4横山恵理

大阪工業大学 情報科学部 情報システム学科 日本文学研究室

51-3

226

2022.7北 直樹
斎藤隆文

東京農工大学51-4

352

2022.10

MHEG —マルチメディア・ハイパーメディア符号化標準—
JBIG 2規格の完結とJBIG SGの解散
大画面裸眼3Dディスプレイの研究開発
算術型 MELCODE の開発

51-1
51-2
51-3
51-4

77
172
229
355

2022.12022.42022.72022.10

IT知識ゼロからはじめる 情報ネットワーク管理・サーバ構築 ―入門―

51-2

175

2022.4

ゼロからわかる3次元計測 3Dスキャナ，LiDARの原理と実践

51-3

233

2022.7

スキャニング
亀山 渉
小野文孝
井ノ上直己
小野文孝
図書紹介
児玉 明
五十嵐悠紀

工学部

知能情報システム工学科 斎藤研究室

291

IIEEJ Transactions on
Image Electronics and Visual Computing (2022)
Papers【Special Issue on Journal Track Papers in IEVC2021Part II】
Upon the Special Issue on Journal Track Papers in IEVC2021Part II
Osamu UCHIDA

10-1

1

2022.6［Contributed Papers］
Jaime SANDOVAL
Kazuma UENISHI
Munetoshi IWAKIRIKiyoshi TANAKA

Robust Plane Detection in Terrestrial Laser Scanning Point Clouds using
Efficient Multi-scale Sliding Voxels and Median Plane Weighted PCA

10-1

2

2022.6

Kana KURATA
Yasuhiro YAO
Shingo ANDO
Naoki ITO
Jun SHIMAMURA

Aggregative Input Convolution for Large-Scale Point Cloud Semantic
Segmentation

10-1

11

2022.6

Tanwi BISWAS
Hiroyuki SUZUKI
Masahiro ISHIKAWA
Naoki KOBAYASHI
Takashi OBIRegistration of Histopathological Heterogeneous Stained Images Utilizing GAN Based
10-1
Domain Adaptation Technique19

2022.6Masahiro SAKAMOTO
Kazufumi KANEDA
Bisser RAYTCHEV

Spectral Super-Resolution Using CNN Decomposing a Color Image into Luminanceand Chrominance Components

10-1

28

2022.6

Thalita Munique COSTA
Lourenço BARBOSA
Yoko USAMI
Mai IWAYA
Kiyoshi TANAKA
Fabio SCHNEIDER

Evaluating YOLOv3 for Identification and Classification of Functionaland Sclerosed Glomeruli

10-1

36

2022.6

Rena OKURI
Shuhei KODAMA
Tokiichiro TAKAHASHI

Measurement of Eye Size Illusion Caused by Thickness of Eyeliner
on Double-Eyelid Eyes

10-1

47

2022.6

Masanori NAKAYAMA
Takami YAMAMOTO
Issei FUJISHIRO

3D Distance Field-Based Apparel Modeling

10-1

55

2022.6

Kazuya NAKAMURA
Shugo YAMAGUCHI
Hideki TSUNASHIMA
Shigeo MORISHIMA

Invertible Fingerprint Replacement for Image Privacy Protection

10-1

66

2022.6

Surena KAWAHARA
Teruaki HIRANO
Noriyoshi OKAMOTO
Daisuke TAKAHASHI

Game Development Using the Discrimination System to Improve Typing Skills

10-1

75

2022.6High-Speed and Accurate Authenticity Judgment Using Physically Unclonable
Function of Inkjet Printed Code

10-1

82

2022.6

Upon the Special Issue on CG & Image Processing Technologies Supporting andExpanding Human Creativities

10-1

89

2022.6

Face Reconstruction Algorithm based on Lightweight Convolutional Neural
Networks and Channel-wise Attention

10-1

90

2022.6

Investigation of New Design Method Rooted in Local History and Culture throughApplication of Photogrammetry: A Case Study on Application of Maruko-bune, aTraditional Boat Unique to Lake Biwa in Japan, to Architectural Design

10-1

99

2022.6［Short Paper］
Kazuaki SUGAI
Kohei SHIRAI
Kitahiro KANEDA
Keiichi IWAMURA【Special Issue on CG & Image Processing Technologies Supporting and Expanding Human Creativities】
Shinya KITAOKA［Contributed Papers］
Haoqi GAO
Koichi OGAWARA［Short Paper］
Akari YOSHIDA
Toshitomo SUZUKI
Hiroyuki TAGAWA

292

【Regular Section】［Contributed Papers］
Qiaoge LI
Oto TAKEUCHI
Hidehiko SHISHIDO
Yoshinari KAMEDA
Hansung KIM
Itaru KITAHARA

Generative Image Quality Improvement in Omnidirectional Free-Viewpoint
Images and Assessments

10-1

107

2022.6

Daiki TANAKA
Akiyoshi HIZUKURI
Ryohei NAKAYAMA

Computerized Classification Method for 1p/19q Codeletion in Low Grade Gliomas
from Brain MRI Images Using Three Dimensional Radiomics Features

10-1

120

2022.6

Haoqi GAO
Koichi OGAWARA

Improvements over Coordinate Regression Approach for Large-Scale Face Alignment

10-1

127

2022.6

Reina ISHIKAWA
Ryo HACHIUMA
Hideo SAITO
Ryo FUJIWARA
Shoji YACHIDA

Audio-Visual Judgement of In-Play or Out-of-Play in Volleyball Match Videos

10-2

141

2022.12

Xu WANG
Makoto FUJISAWA
Masahiko MIKAWA

Multi-Sized Particle Sampling Method Based on Porosity Optimization in 2D Space

10-2

150

2022.12Subroto Prasetyo HUDIONO
Tomoya ITO
Yuriko TAKESHIMA
Tsukasa KIKUCHI

Real-Time Rendering of Oil Film with Flexible Properties

10-2

162

2022.12Rena OKURI
Shuhei KODAMA
Tokiichiro TAKAHASHI

Eyeliner Looked “Attractive” by Eyelids Shape Using Eyeliner Models

10-2

170

2022.12［Contributed Papers］

293

画 像 電 子 学 会 誌
発行所 一般社団法人 画像電子学会
第 52巻 第 1 号 （通巻 263号）
2023（ 令 和 5 ） 年 1 月 30 日発行 （年 4 回発行） 〒116-0002 東京都荒川区荒川 3-35-4 ライオンズマンション三河島第二 101 号
TEL （03） 5615-2893 FAX （03） 5615-2894 （振替 00180-3-166232）©2023 画像電子学会
E-mail ： hensyu@iieej.org
編集 ・ 発行者 内田 理
http://www.iieej.org/

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