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CD-ROM ISSN 2186-716X

257【年次大会小特集号】◆【特集論文】
平面尤度を用いたVKOPの再現性評価◆【特集論文】
キーポイントパッチ位置を適応的に選択する 3 次元点群レジストレーション手法◆【一般論文】
手話の空間的特徴に基づくキーフレームを用いた手話映像要約の検討◆【一般論文】
ドメイン間のクラス不均衡を考慮した病理画像のsemantic segmentationにおける教師なしドメイン適応◆【一般論文】
眼球運動に基づく高性能視野計の開発◆【一般論文】
ランダム位相フリー法とダウンサンプリング手法を用いたキノフォームの画質改善◆【一般論文】
局所二次形式近似による2次元CG流体渦場の幾何学特徴の抽出◆【一般ショートペーパー】
模様の連続性を担保した包装紙デザインの自動生成◆【報 告】第5回アレキサンダー・ベイン賞授賞報告◆【技術解説】
Value Estimation of SpO2 Using a Non-Contact Method◆【技術解説】
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◆【講 座】
ホロHMDのすすめ

一般社団法人Vol.50 No.32021

画像電子学会賛助会員
池 上 通 信 機 株 式 会 社
オ リ ン パ ス 株 式 会 社
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 研究所
株式会社ゲネシスコンマース
コニカミノルタ株式会社（2021 年 6 月 30 日現在）

サ ク サ 株 式 会 社
シリコンスタジオ株式会社
株 式 会 社 テ レ ビ 朝 日
D I C
株 式 会 社
大 日 本 印 刷 株 式 会 社
ディライトワークス株式会社
東 芝 テ ッ ク 株 式 会 社
凸 版 印 刷 株 式 会 社

編集委員会（委 員 長）（副委員長）（編集顧問）

入会のご案内児玉 明
内田 理，小林直樹，竹島由里子
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．
上倉一人, 北岡伸也，五十嵐悠紀，岸本康成．
加藤茂夫（編集理事）（名誉編集幹事）（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，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．
（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）

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
富士ゼロックス株式会社
古 野 電 気 株 式 会 社
三 菱 電 機 株 式 会 社
株 式 会 社 リ コ ー

浮ヶ谷 修，福島 理恵子，本田京子.

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。
○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50巻 第3号

通巻257号 （2021年7月）

目
随

次

想

337

Afterコロナ時代における画像・映像技術への期待

338

名誉会員推戴・フェロー贈呈・アレキサンダー・ベイン賞・研究奨励賞・優秀研究賞・画像電子技術賞・
インターンセッション賞

343

2021年度画像電子学会役員

日和﨑 祐介報 告347

第5回アレキサンダー・ベイン賞授賞報告

ベイン賞選定委員会

年次大会論文小特集号
350

年次大会論文小特集号の発行にあたって

編集委員会

論 文

351

平面尤度を用いたVKOPの再現性評価

植西一馬，サンドバルハイメ，岩切宗利，田中 清

362

キーポイントパッチ位置を適応的に選択する 3 次元点群レジスト
レーション手法

齊藤陽平，植西一馬，岩切宗利，
アギレ エルナン，田中 清

コーヒーブレイク370

長崎県内における公共交通車両

田中賢一

論 文
373

手話の空間的特徴に基づくキーフレームを用いた手話映像要約の検討

筒口 拳，秋山滉太，品田紗弥花，米村俊一

383

ドメイン間のクラス不均衡を考慮した病理画像のsemantic
segmentationにおける教師なしドメイン適応

帯金 駿，青木義満

392

眼球運動に基づく高性能視野計の開発

堀田健仁，プリマ オキ ディッキ アルディアン
シャー，今渕貴志，亀田昌志

402

ランダム位相フリー法とダウンサンプリング手法を用いたキノフォー
ムの画質改善高橋岳之，下馬場朋禄，角江 崇，伊藤智義

411

局所二次形式近似による2次元CG流体渦場の幾何学特徴の抽出

丸山 哲，鶴野玲治

419

模様の連続性を担保した包装紙デザインの自動生成

425

2021年度 第49回 画像電子学会年次大会報告

児玉 明

431

DSG研究会の足跡と今後の展望

大野邦夫

ショートペーパー
菅原万梨夏，田村 崚，北 直樹，斎藤隆文

報 告

技術解説
439

Value Estimation of SpO2 Using a Non-Contact Method

Yoshimitsu NAGAO, Yanan GAO, Jiang LIU,
Shigeru SHIMAMOTO

444

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， Suren JAYASURIYA， 岩口尭史，舩冨卓哉，
向川康博，Srinivasa G. NARASIMHAN

講 座
448

ホロHMDのすすめ

坂本雄児

グループ紹介454

長瀬産業株式会社NVC (New Value Creation) 室459

MOCHA：Bluetoothビーコンを用いた学内位置情報サービスの開発・運用－ウィズコロナ・アフターコロナに向けた安心・安全・便利なキャンパスを目指して－

462

ビジュアルテキスト パターン認識

463
466
468
469
471
472

理事会だより・協賛案内474
画像電子学会アーカイブII（1972-2019）の頒布について
478
画像電子学会研究会等予定
482
画像電子学会 第297 回研究会in 大阪 発表募集と研究会若手奨励賞新設につい537
年次大会論文特集号 論文募集－短期特別査読適用特典付き－
537
クリエイティビティを支援・拡大する画像関連技術論文特集（和・英）金田北洋

スキャニング西山勇毅，川原圭博，瀬崎 薫

図書紹介
会

児玉 明

告・ニュース
論文投稿の手引き
日本画像学会誌・日本写真学会誌・日本印刷学会誌目次
学会記事
会 報
編集後記

The Journal of
the Institute of Image Electronics Engineers of Japan
Vol.50 No.3 July 2021

CONTENTS

Foreword
337

Expectations on Visual Technology in after COVID-19 Era

338

2021 Award Winners

343

Directors in fiscal year 2021

Yusuke HIWASAKI

Report347

The Report of the Fifth Ceremony of Alexander Bain Award

Alexander Bain Award Committee

350

Introduction to the Special Issue on IIEEJ Annual Conference

351

Evaluation of VKOP Repeatability with Planary Likelihood

Kazuma UENISHI, Jaime SANDOVAL, Munetoshi IWAKIRI,
Kiyoshi TANAKA

362

3D Point Cloud Registration Method by Adaptive Selection of Keypoint
Patch Position

Yohei SAITO, Kazuma UENISHI, Munetoshi IWAKIRI,
Aguirre HERNÁN, Kiyoshi TANAKA

370

Trains and buses in Nagasaki Prefecture.

Special Issue on IIEEJ Annual Conference
Editorial Committee

Contributed Paper

Coffee BreakKen-ichi TANAKA

Contributed Paper
373

Video Abstraction Method Using the Keyframe Based on Spatial Featuresof Japanese Sign Language

Ken TSUTSUGUCHI, Kouta AKIYAMA, Sayaka SHINADA,
Shunichi YONEMURA

383

Domain Adaptation with Focusing on Class Imbalance Problem for
Semantic Segmentation Histopathological Images

Shun OBIKANE, Yoshimitsu AOKI

392

Development of High-Performance Visual Field Tester Based on the Eye
Movement

Katsuyoshi HOTTA, Oky Dicky Ardiansyah PRIMA,
Takashi IMABUCHI, Masashi KAMEDA

402

Phase-Only Hologram Using Random Phase-Free and Down-Sampling
Methods

Takayuki TAKAHASHI, Tomoyoshi SHIMOBABA, Takashi KAKUE,
Tomoyoshi ITO

411

Local Quadratic Approximation of 2D CG Vorticity Field and Extractionof Geometric Features

Satoshi MARUYAMA, Reiji TSURUNO

419

Automatic Generation of Wrapping Paper with Continuity of Pattern

Short Paper
Marika SUGAWARA, Ryo TAMURA, Naoki KITA, Takafumi SAITO

Reports
425

Report of IIEEJ Annual Conference 2021

Mei KODAMA

431

Footprint and Future Vision of DSG SIG

Kunio OHNOTechnical Survey
439

Value Estimation of SpO2 Using a Non-Contact Method

Yoshimitsu NAGAO, Yanan GAO, Jiang LIU, Shigeru SHIMAMOTO

444

Real-Time Human Vein Visualization
via Non-Epipolar Light Transport Acquisition and Analysis

Hiroyuki KUBO, Suren JAYASURIYA, Takafumi IWAGUCHI,
Takuya FUNATOMI，Yasuhiro MUKAIGAWA,
Srinivasa G. NARASIMHAN

448

Encouragement for Holo-HMDs

Tutorial
Yuji Sakamoto

Research Group Introduction
454

New Value Creation Office NAGASE & CO., LTD.

Kitahiro KANEDA459

MOCHA: Developing and Operating a Location-Based Service in a
University Campus Using Bluetooth Beacons －Toward a Safe, Secure,
and Comfortable Campus in with- and after-COVID-19－

Yuuki NISHIYAMA , Yoshihiro KAWAHARA, Kaoru SEZAKI

462

Book review

Mei KODAMA

Scanning

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.50 No.3 （2021）

After コロナ時代における画像・映像技術への期待
日和﨑 祐介（副会長，日本電信電話株式会社）

Expectations on Visual Technology in after COVID-19 Era
Yusuke HIWASAKI (Vice President of IIEEJ, NTT)
未曾有の事態である新型コロナウイルスの感染拡大に伴い，仕事や生活のスタイルが一変してから早一年以上が経ちました．
欧米の国々の後塵を拝しているものの，現行執筆時点では日本でも高齢者の 80%以上のワクチン接種が完了し，より若い年齢層への接種が開始され，長くて暗いトンネルの先の明かりがようやく見え始めました．
私事で恐縮なのですが，私は 1995 年に NTT 研究所で音声符号化の研究者として社会人生活をスタートさせました．
その当時から，高速インターネットの普及に従い，情報量が比較的少ない音声・音響信号は圧縮符号化を行う対象としてはやや時代遅れになりつつありました．一方，映像符号化は，ネットワークの伝送帯域が広がるにつれ，市場の要請に併せて解像度もフレームレートも高くなり，より高い圧縮率が求められるようになりました．衰退する一方の音声符号化研究者としては，益々盛り上がっていく映像符号化研究者を，うらやんだりしました．隣の芝は正に青かったのです．後に，私は NTT のグループ会社にて遠隔会議システムのサービス企画を行う機会を頂戴しました．従前より映像を伴う遠隔会議の利便性，そして環境負荷の低減効果が訴えられていましたが，やはり直接の face-to-face のコミュニケー
ションにはかなわないこともあり，その普及は限定的でした．しかし，新型コロナウイルスの感染拡大により，状況は一変しました．在宅勤務で必要とされる，ビジネスチャット，勤怠管理ツール，ナレッジ共有ツールに加え，今や Web
会議は当たり前のように利用されています．声だけで参加することもできますが，やはり距離を超えてよりスムーズに意思疎通をするためには相手の表情を読むことのできる画像・映像技術は必須であると言えます．
皆様がこの記事を読んでおられる頃には東京オリンピックも無事開催されていることと思います．2020 年に開催予定だったこのスポーツの祭典もコロナの影響で今年に延期となりました．野村総研の試算によれば本オリンピック・パラ
リンピックには 1 兆 8,000 億円の経済効果が期待されていました．それでも実は 2020 年の名目 GDP（538.6 兆円）の 0.3%に過ぎません．つまり開催の意義は本来決して経済的なものではなく，おもてなしの精神に代表される日本の魅力の発信にあると思います．また，技術がオリンピックに与えてきた影響はどうでしょうか．身近な例でいえばオリンピックが開催されるたびにテレビメーカーは新型のテレビへの買い替えを促している気が致しますが，映像に関わるものをピックアップするだけでも 1936 年のベルリンでは市内のテレビ放送，1960 年のローマでは海外向けのテレビ生中継，1968
年のメキシコシティでは日本国内でカラーテレビによる視聴が増え，1988 年のソウルではハイビジョン撮影，2000 年のシドニーではデジタルカメラの本格利用，とオリンピックの観戦需要に応じて技術革新がもたらされ，普及が進んできました．東京 2020 では数年前から話題の多視点視聴に加え立体映像の配信が計画されており，臨場感あふれる任意視点
映像，VR 機器を利用した更なる没入感と迫力などが体験できます．一般の方にとっても 4K・8K での視聴，5G 通信や
高画質スマホを利用したモバイルでのオンデマンドサービスの充実など全国民が画像・映像技術の進歩を享受できる場となることが期待できます．
日本は地震に代表される地殻災害と台風に代表される気象災害の両方に毎年のように襲われています．この記事の執筆時点でも熱海での土石流の惨事の報道が流れています．
とはいえ，そのたびにチームプレイにより信じられないスピードで復興してきました．自然災害という逆境に強いのは日本人の民族性かも知れませんが，進化する画像・映像技術を
このような災害の予防・救助・復興に役立てることも重要でしょう．With コロナで世界は大きく変化しました．前述の通りワークスタイルのあり方もがらりと変わりました．After コロナになれば、振り子のようにまた同じ場所に戻ろうとするのは避けられませんが，Before コロナの状況に完全に戻るとも思えません．今後も私たちには変化が求められます．コロナによる巣篭り需要など消費形態の変化のように，After コロナの世界では新たな時代に応じた産業構造・経済戦略が求められるでしょう．画像・映像技術が，その変革を加速する重要な役割を担うことも間違いありません．
最後になりますが，本年 6 月より，本学会副会長の大役を務めさせて頂く機会に恵まれました．1972 年に創設されてから画像・映像技術の発展を牽引してきた本学会は，来年 50 周年を迎えます．前述のとおり，画像・映像技術は私たちの生活に欠かせないものになっており，更なる学術的な発展が期待される分野です．本学会を通じて会員の皆様が新たな発見や技術を世界に発信していくことに微力ながら貢献できればと考えます．また，学会がこれまで以上によりよい
方向に変わっていけるよう精進したいと存じます．どうぞ宜しくお願い申し上げます．

337

名誉会員推戴斎藤 隆文 君（ 東京農工大学 ）本会第50回総会の議決をもって，本会名誉会員に推戴されました．

2021 年度 フェロー贈呈者とその業績

大野 邦夫 君（モナビ IT コンサルティング）

電子化文書管理システムにおける先駆的研究活動と標準化

338

アレキサンダー・ベイン賞贈呈者とその業績

西田 友是 君「コンピュータグラフィックス分野の創設ならびに学会運営への先導的貢献」
西田友是氏は，コンピュータグラフィクス(CG)研究における世界的なパイオニアの一人であり，世界に先駆け多くの CG技術を開発してきた．中でもラジオシティ法をはじめとする CG 映像のリアリティ追求に関する研究は世界的に大きなインパクトを与え，CG 研究における新しい分野の開拓につながった．また，VC 研究会の創設と研究会でのリーダシップの発揮により本分野を学会に定着させる功績があった．氏の CG 分野における学術的・産業的・社会的貢献，及び本学会会長を含む学会運営への貢献は卓越しており，ここにアレキサンダー・ベイン賞を授与する．

小宮 一三 君

「画像入力技術の先駆的研究及び学会運営活動への献身的貢献」
小宮一三氏は，画像入力技術の研究者として主として完全密着型センサによるカラー画像読み取り技術の研究開発並びに実用化に先駆的に取り組み，ファクシミリをはじめとする画像機器の小型化や低消費電力化に貢献した．また，ファクシミリ史」の発刊，「バーチャルファクシミリ歴史館」の創設，本学会の編集長・会長歴任など本学会の運営にも献身的に貢献いただいた．氏の画像入力技術分野における学術的・産業的・社会的貢献，及び学会運営への貢献は卓越しておりここにアレキサンダー・ベイン賞を授与する．

339

研究奨励賞（2020 年度）贈呈（第48回年次大会発表）

石渡 翔太郎 君（ 東京理科大学 ）「Attention 機構を導入した乳牛同定と実利用を想定した精度評価」

優秀研究賞（2020 年度）贈呈(第 48 回年次大会発表)

植西 一馬 君（ 信州大学 ）「VKOP 特徴点に適した平面推定のパラメータ決定法」

インターンセッション最優秀賞贈呈

田中 康二郎 君（ 筑波大学 ）「スマートグラスを利用した美術館映像ガイドアプリケーション」
340インターンセッション優秀賞贈呈

村上 諒 君（ 電気通信大学 ）「敵対的生成学習を用いた深層学習モデルの分散表現可視化技術の検討」

画像電子技術賞（2019 年度）贈呈

長尾嘉満 君（早稲田大学）「非接触式血中酸素飽和度測定装置」<受賞内容> 現在，コロナウイルスの蔓延によりプローブ接触によるSpO2（酸素飽和度）測定装置はコロナに感染する可能性があることが大きな脅威となっている．本研究は，空間計測による非接触方式で血中酸素飽和度測定を可能とした新たな技術であり，接触感染が避けられるため，高い価値を持つデバイスモデルである．

341

画像電子技術賞（2020 年度）贈呈

久保 尋之 君（東海大学）

舩冨 卓哉 君（奈良先端科学技術大学院大学）

Suren Jayasuriya 君（Arizona State University）

向川 康博 君（奈良先端科学技術大学院大学）

岩口 尭史 君（九州大学）

Srinivasa G. Narasimhan 君（Carnegie Mellon University）「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」<受賞内容> 候補者らは，皮膚にレーザー光を照射し，皮下で散乱して外に出てきた光だけをカメラで計測すること
で，血管など皮下の構造がリアルタイムで可視化可能な技術を開発した．外光の影響を受けにくいため，日常的な明るさの室内で利用が可能であるうえ，光源は可視光を用いているため，X線などと比較して健康への影響が少ない．さらに，小型でかつ安価な構成のため，家庭や発展途上国での利用も期待されており，極めて優れた技術として評価できる．当該技術に関する論文は情報の可視化技術に関する国際トップジャーナルに掲載されたほか，画像電子学会主
催のVisual Computing 2018で優秀研究発表賞を受賞した．また，2020年1月には当該研究で実際に用いたデバイスを世界最大級の国際家電見本市として知られるCES2020（参加者数 約20万人）にて発表し，産業界から国際的に高い評価を得たほか，日経新聞をはじめとする大手の一般紙でも取り上げられ，社会的なインパクトを与える研究となった．

342

2021 年 度 画 像 電 子 学 会 役 員
会 長

田中 清
（信州大学）

副会長

児玉 明（広島大学）

竹島由里子（東京工科大学）

齋藤 豪（東京工業大学）

編集委員長

企画委員長

児玉 明
（広島大学）

谷口行信（東京理科大学）

343

日和﨑祐介
（NTT）

編集理事

上倉一人
（東京工芸大学）

北岡伸也（㈱ドワンゴ）五十嵐悠紀（明治大学）

岸本康成（富士フイルムビジネス
イノベーション㈱）

企画理事

谷口行信
（東京理科大学）

北 直樹（東京農工大学）

窪田陽一（㈱リコー）

井ノ上直己（KDDI総合研究所）

平山 亮（大阪工業大学)344

藤沢 誠（筑波大学）

財務理事

長谷川克也
（宇宙航空研究開発機構）

田中 清（大妻女子大学）

辻 裕之（神奈川工科大学）

長尾嘉満（早稲田大学）宮崎 剛（神奈川工科大学）

寺崎 智（パナソニック㈱）村松 聡（東海大学）

長谷川 誠（東京電機大学）

前川拓也（三菱電機㈱）

総務理事

安藤慎吾
（NTT）

技術専門理事

盛岡寛史
（NHK）

坂東幸浩
（NTT）

345

地方理事

甲斐隆浩
（Plus Project）

監 事

横山恵理
（大阪工業大学）

伊藤進策（東芝テック㈱）346

佐藤 尚（神奈川工科大学）

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.50 No.3 （2021）

第 5 回アレキサンダー・ベイン賞 授賞報告
The Report of the Fifth Ceremony of Alexander Bain Award
ベイン賞選定委員会
Alexander Bain Award Committee
表 1 西田友是氏ご略歴『アレキサンダー・ベイン賞』は今から 8 年前に画像電子学会に創設された本学会で最も権威のある表彰である．
その創設の経緯については本学会誌通巻 225 号（Vol.42,
No.4，pp.509～511）の報告記事をご参照いただきたい．
本年度は西田友是名誉会員並びに小宮一三名誉会員を第5 回の受賞者として選出し, 令和 3 年 6 月 25 日の年次大会で表彰式を実施した．今年はいまだコロナパンデミックが終息せず，年次大会の主要行事がリモートで開催される中，アレキサンダー・ベイン賞の授賞式は荒川区のサンパール

1973 年

広島大学工学研究科修了 マツダ入社

1979 年

福山大学電子電気工学科講師

1988 年

米国 Brigham Young 大学客員研究員

1990 年

福山大学教授1998 年
10 月

東京大学 大学院理学系研究科情報科学専攻 教授

1999 年4月

東京大学 新領域創成科学研究科複雑理工学専攻 教授（2013 年 3 月定年退職）
広島修道大学経済科学部教授
UEI リサーチ研究所所長

2013 年4月の会場に関係者を集めて挙行され，受賞者を祝福した．
受賞者の功績内容（サイテーション）は西田氏が『コン現在 東京大学名誉教授，広島修道大学名誉教授，デジピュータグラフィックス分野の創設ならびに学会運営への先導的貢献』であり，小宮氏が 『画像入力技術の先駆的研

タルハリウッド大学卓越教授，プロメテック CG リサ

究および学会運営活動への献身的貢献』である．

ーチ所長． 画像電子学会ビジュアルコンピューティン

表 1 と表 2 に両氏のご略歴の抜粋を掲げる．表彰式はまグ研究会委員長(2001)，情報処理学会 GCAD 研究会主ず田中 清 会長の開会挨拶のあと，小野 文孝 選定委員か

査 , 画 像 電 子 学 会 会 長 , IEEE Transactions on

ら選定理由並びに受賞者の功績内容の紹介が行われた．続

Visualization and Computer Graphics 編集委員．情報処理学会 山下記念研究賞, 米国 ACM SIGGRAPH Steven A.

いて会長より両受賞者に表彰状とベイン・メダルが手渡された．引き続き西田，小宮両氏から受賞のご挨拶を頂戴しCoons Award (2005), NICOGRAPH CG-Japan Awardた.その要旨を次頁に掲げる．

(2006) , 紫綬褒章(2017), 情報処理学会船井業績賞(2020)受賞． 平成 18 年画像電子学会「西田賞」創設．

最後に松本充司名誉会員の閉会の挨拶があり受賞者を囲んでの記念撮影で締めくくられた．本記事の最後に当日の表 2 小宮一三氏ご略歴

写真のいくつかを掲げ授賞報告とする．
なお，これまでのアレキサンダー・ベイン賞の受賞者（81971 年 3 月

名）は，いずれもファクシミリに関連の深い方々であった

1993 年 4 月

早稲田大学理工学研究科修士課程修了
日本電信電話公社通信研究所入所．以来ファクシミリ端末，画像入出力マルチメ
ディアシステムの研究実用化に従事
神奈川工科大学電気工学科教授

2003 年 4 月

同情報学部情報ネットワーク工学科教授

2005 年 4 月

神奈川工科大学副学長，情報学部長

2010 年 4 月

神奈川工科大学学長，現在に至る

1971 年 4 月

が，本表彰の対象は画像電子学会の分野における貢献であり必ずしもファクシミリに限定されていない．今回 VC 分
野の西田先生が受賞されたことにより，これが明確化されると共に IE（Image Electronics）と VC（Visual Computing）の学会内でのコラボレーションが一層進展することを楽しみにしたい．また，締めくくりに松本名誉会員から，メダ

1991 年 小林正次技術賞「密着型イメージセンサの開ルのデザインに関し，英国サイエンスミュージアムからア発」受賞，1995-1999 年編集委員長，2008 年 画像電子

レキサンダー・ベインの肖像モデルの使用ライセンスを得学会会長，2010 年 次世代画像入力研究会設立，2013ていることが紹介された．この話に対し，西田先生より，2

年 画像電子学会フェロー，バーチャルファクシミリ

次元のモデル画像をメダルにするときに 3 次元化した処理

博物館委員長，工学博士．

に関して質問があり，さすがは CG の専門家でいらっしゃると会場が大いに沸いた．

347

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.50 No.3 （2021）
受賞者ご挨拶
西田 友是氏小宮 一三氏

ご挨拶要旨

ご挨拶要旨

私は学部生（広島大）だった 1970 年に CG 研究を始

このたび名誉あるアレキサンダー・ベイン賞を賜り，めました．当時カラーモニタはまだ日本になく，大学に

大変光栄に存じます．受賞理由として「画像入力技術の1 台しかない計算機を利用していました．図形の出力装先駆的研究と学会運営活動への献身的貢献」とのご評価

置はＸY プロッターしかなく，研究環境はいいとは言えをいただき，私なりに長年頑張ってきた研究成果と学会ませんでした．こうした中，周囲からは「貴重な計算機活動を認めていただき本当に感激しております． まず，で絵を描くとは何事だ」と非難を受けました．卒研とし

画像入力技術の業績に関しましては，
電電公社（現 NTT）て隠線消去問題に取り組み，当時の学生としては珍し

通信研究所において昭和 50 年頃から取り組んだファク

く，論文が情報処理学会誌に採択されました．今思うとシミリの小型化のための密着型イメージの研究開発がこれが研究者へのきっかけだったといえます．大学院であります．当時のファクシミリは読み取り系に CCD イ

は共同利用の計算機を利用するため，九州大，名古屋大，

メージセンサとレンズ光学系を組み合わせたものが用

東京大によく出張しました．フォートラン言語でパンチ

いられており，光路長が長くなり装置の小型化が不可能

カードを用いてプログラムを入力する時代でしたので，でした．密着型は原稿幅と同じ大きさのセンサによりレ

1 万枚程度のカードをリュックサックに背負い夜行列車

ンズ光学系を不要とするもので，当時世界でも実用化さで出張していました．この頃はプログラミングとは肉体れたものはありませんでした．研究は薄膜センサ材料・

労働と理解していました．卒業後は車会社に 6 年勤務し回路から装置化に至るまで試行錯誤の連続でしたが，多た後大学に戻りました．今振り返ると結局半世紀に亘りくの方々の協力を得て実用化に成功しました．この経験

CG 研究に携わることになりました．CG 分野では権威のもと，映像情報メディア学会と画像電子学会の合同でのある国際会議 SIGGRAPH での発表数が多かったの次世代画像入力研究会を立ち上げ，デジタルカメラや高で，突然東大から電話があり，東大で CG の講義をする

精細映像技術など新分野の発展や若い研究者の育成にことになり研究環境も充実しました．画像電子学会には貢献できたことをうれしく思っています．

CG 分野を取り入れたいとのことで恩師の中前教授とと次に，学会関連ですが，昭和 47 年から画像電子学会

もに入会しました．以来 VC 委員会の委員長や会長職をの会員になりましたので，早や半世紀になろうとしてい拝命し学会とのお付き合いが続いています．受賞といえます．一貫して編集委員を務め，編集委員長を平成 7 年

ば ACM SIGGRAPH から 2005 年にクーンズ賞を頂き，から 4 年間拝命しました．論文増加策や査読の迅速化な

これがきっかけで，本学会に「西田賞」が設立され，どとともに学会誌の電子化などにも着手しました．平成

CG 関連の優秀な論文を書いた人に授与されています．

20 年には会長を務め，平成 22 年に名誉会員・フェロー

この賞を通じ若き研究者の育成に貢献できて喜んでお
小宮 一三氏ります．この度，CG 研究者には縁がないと思っていまに選ばれました．まさに私の研究人生は画像電子学会としたファクシミリ創始者の名を冠した賞を頂き，これをの委員会終了後，深夜まで飲み，そして議論した日々が機に今後も益々研究活動に意欲的に取り組もうと決意ご挨拶要旨
した次第です．受賞式の前後もプログラミングに励んで昨日のことのように思い出されます． 今後も本学会のともにあります．組織を超えた友人も沢山得られ，学会発展に少しでもお役にたてればと存じております．

おり，生涯現役プログラマーを貫くのが私の目標です．

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両受賞者への表彰状・メダル授与

会場全景

開閉会式の模様

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年次大会論文小特集号の発行にあたって
編集委員会
2020 年度の年次大会での発表内容を基に研究内容を発展しご投稿いただく恒例の年次大会論文小特集として，本号では論文 2 件を掲載している．
2020 年度の第 48 回年次大会（Visual/Media Computing Conference）は，新型コロナウイルス蔓延の影響により予定から半年遅れで，2020 年 12 月 2 日（水)～4 日（木)にオンラインで開催（VC2020と併催）した．大会テーマは，「今日も画像電子技術の一日なり」であった．
発表件数は，特別講演 2 件（1 件は VC），一般セッション 6 件，学生セッション 9 件，学生ポスタ
ー4 件，企画セッション 26 件，オーガナイズドセッション 10 件，インターンセッション 4 件，追悼セッション 1 件であった．特別講演は 12 月 3 日（木）には，「 Simplifying Complexity in Computer
Graphics」（Cem Yuksel 氏：ユタ大学）と，12 月 4 日（金）には，「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）を実施し，好評を博した．企画セッションの内訳は，AIM/SDP/DRC 研究会で 17 件（8 件+9 件の 2 セッション），DSG/MUS 研究会で 5 件，VMA 研究会で 4 件であり，オーガナイズドセッションは 2 テーマ
で「画像符号化の新たな潮流」（SIC 研究会）4 件，「マルチスペクトル画像技術」（企画委員会）6件であった．インターンセッションは，年次大会とは別の企画での開催を計画していたが，コロナ
禍で開催ができなくなってしまったため，年次大会の一部として開催した．詳細につきましては，4月号掲載の「2020 年度画像電子学会年次大会報告」をご覧ください．
年次大会で発表した内容を学会誌論文として発展させていただくことは，是非一つのルーティンとしていただきたい．また，今後も本学会の様々なイベントと連携した論文特集を強化して行きたいと考えており，積極的なご投稿をお願いしたい．
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，心より御礼申し上げます．

350

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IIEEJ

☠ᄚ

-- 年次大会論文小特集 --平面尤度を用いた VKOP の再現性評価
植 西田 中

一 馬†（正会員）
サンドバル
清††††（フェロー）

ハイメ††（正会員）

岩 切 宗利†††（正会員）† 信州大学大学院 総合工学系研究科 , †† 株式会社 AB.do , ††† 防衛大学校 情報工学科 , †††† 信州大学 学術研究院 (工学系)

Evaluation of VKOP Repeatability with Planary Likelihood
Kazuma UENISHI† (Member), Jaime SANDOVAL†† (Member), Munetoshi IWAKIRI††† (Member),
Kiyoshi TANAKA†††† (Fellow)† Interdisciplinary Graduate School of Science and Technology, SHINSHU University ,††† Department of Computer Science, National Defense Academy of Japan ,†††† Academic Assembly (Institute of Engineering), Shinshu University†† AB.do Corp. ,〈あらまし〉 3 次元形状情報処理の根幹技術の 1 つである特徴点抽出は，再現性と弁別性の高い点をいかに見つけ出すかというアプローチで研究されている．弁別性確保の観点から，突出した形状の先端の点を探索することに主眼が置かれてきたが，このような形状は再現性が確保しにくいという問題がある．これとは逆に，平面形状から得られた方程式の高い再現性に着目し，仮想的な位置に特徴点を見出す VKOP (Virtual Keypoint Of Polyhedron) は，従来の方式よりも再現性が高いことが確認されている．一方で，VKOP は平面推定法や用いたパラメータに強く依存するという課題があった．本稿では，推定された平面方程式の尤度を指標化することで，平面推定法への依存度低減
及び VKOP の再現性向上を企図した方式を提案する．この尤度には，センサの特性やランダムノイズの付加によって生じた，平面の厚みに基づいて算出する新たな指標を用いる．実験結果から，尤度の導入により VKOP の再現性が向上するとともに，従来の特徴点と比較して短い処理時間で 4 倍以上の再現性を示すことを確認した．
キーワード：3 次元点群, 特徴点抽出, VKOP, 尤度<Summary> Feature point extraction, which is one of the basic technologies of 3D shape information
processing, is being studied by an approach of how to ﬁnd points with high repeatability and distinctiveness.
From the viewpoint of ensuring distinctiveness, the focus has been on searching for the points at the tip of
the protruding shapes, but it is diﬃcult to ensure the repeatability of such shapes. On the contrary, VKOP
(Virtual Keypoint Of Polyhedron) focuses on the high repeatability of equations obtained from planar
surfaces and locates feature points at virtual positions, has been conﬁrmed that it has higher repeatability
than the conventional method. On the other hand, VKOP strongly depends on the plane estimation method
and its parameters. In this paper, we propose a method that aims to reduce the dependence on the plane
estimation method and improve the repeatability of VKOP with indexing the likelihood of the estimatedplane equation. For this likelihood, we use a new index calculated based on the thickness of planes causedby the characteristics of the sensor and the addition of random noise. From the experimental results, it was
conﬁrmed that the introduction of the likelihood improves the repeatability of VKOP and shows more thanfour times the repeatability in a shorter processing time than the conventional feature points.
Keywords: 3D point cloud, feature point extraction, VKOP, likelihood

である 3 次元点群の処理技術は特に重要といえる．3 次元点

1. は じ め に群は未加工であるとき，3 次元の位置情報を持つ個々の点が無

昨今，ステレオカメラ，TOF センサ，LIDAR の普及などに1)2)造作に分布しており，ポリゴンやテクスチャといった他の点より，3 次元形状情報を用いた顔認識 やモデル生成 といっとの関連性は持たない．また，センサノイズによる位置情報

た技術が身近になりつつある．これらの応用技術は複数の基の変動や，センサの解像度に基づく点密度の変動，そして被礎技術により成り立っているが，センサで取得した生データ

写体の位置関係による分布の欠損も含まれることが多い．こ351

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.50 No.3 （2021）

れらの解決には，複数の視点から点群を取得して点群間の対厚みを事前に測定し，センサパラメータとして取得しておく

応を求める手法が用いられる．しかしながら，未加工の複数ことで，尤度の測定法とともに平面推定に必要な任意のパラ点群間で全ての点の対応を求めるのは，計算量が増大するとメータを一意に決定する手法も合わせて提案する．本稿は，ともに多くの誤対応が含まれる可能性が高い．そこで，点群

上記の提案をすべて取りまとめて統合し，比較評価のための内の代表的な点，すなわち少数個の特徴点を抽出し，これに実験を追加することにより，提案した尤度の導入についてそ3)

限定して対応を求める方式が一般的によく用いられている ． の有効性を評価するものである．
特徴点は，前述した顔認識やモデル生成などの多くの応用技

本稿の構成は次のとおりである．2 章は従来の VKOP 検出術に用いられており，この性能を高めることは 3 次元形状情法について，その課題を述べる．3 章では，課題に対する平

報処理の全分野に大きく貢献するといっても過言ではない．

面の尤度の活用方法と，その尤度の測定方法について提案す特徴点は，位置座標を決定するキーポイントの検出と，弁る．4 章は，シミュレーション実験によって提案した VKOP

別性を保つための特徴ベクトルの付与の 2 処理から成る．この性能を確認し，尤度の導入効果を評価する．最後に本論文のうち，キーポイントの再現性 (Repeatability) は特徴点のをまとめ，今後の課題について述べる．

性能を示す指標としてよく用いられる3)．再現性は，同じ被写体から取得した複数の点群において，ノイズによる点分布2. 従来方式とその課題の変動や，撮影位置の変更による取得部分の変化があったと従来の一般的なキーポイント検出法は，突出しているか否しても，相対的に同一箇所で特徴点を得られる性能をいう． かを定量的に評価した突出値 (Saliency) を全点に付与し，設
一般的にキーポイントを検出するには，被写体のうち突出し 定したしきい値以上の突出値を持つ点だけをキーポイントとた形状の，その先端に位置する点を探索する方式がよく用いして残す方式が採用されてきた3),4)．例えば，ISS (Intrinsic

3),4)

られる

．これは，突出した形状がその他の部分と比較し， Shape Signatures) は任意に設定した支持半径 rs 内に存在
高い弁別性を持つことを考慮したものである．しかしながら， する点の分布を参照して散乱行列を求め，その第 3 固有値を突出した形状は表面積が小さいため，ノイズの影響を受けや 突出値として採用している12)．点群のスケールを考慮する方
すく，点の密度も小さくなる傾向があり，再現性の高いキー

式としては，2 次元画像用の SIFT (Scale Invariant Feature

ポイント検出は容易ではない．

Transform) を 3 次元点群用に拡張した SIFT3D(C) が挙げ

一般的なキーポイント検出法とは異なり，平面を成す点分

られる4),13)．これは，複数の支持半径を用いてスケールス

布の安定性に着目した方式に VKOP (Virtual Keypoint Of

ペースを構築し，スケールが変化しても高い曲率を保持し続

Polyhedron) 検出法がある5)．平面は，センサの視点変化にける点を取り出す方式である．サーベイ論文3),14)によってこ

よって幾何学的に変化することはなく，しかもこれを構成す

れらの性能が確認されてきたが，実在点からキーポイントをる点の位置変動は小さいという性質がある6),7)．すなわち，平選択しているため，その再現性は実在点の再現性に依存する面を成す点群から得た平面方程式は，高い再現性を持つとみといえる．例えば，オクルージョンによって形状に欠損があなすことができる．この利点を活用し，複数の平面の交点位

れば，その領域からはキーポイントを検出できない．また，

置へ仮想的にキーポイントを配置することで，高い再現性の突出した形状の表面積は小さいため，センサの解像度やノイ獲得を企図している．しかしながら，複数の平面方程式を用ズによっては，センシングのたびに先端にあたる点の位置にいる関係上，この推定法の性能にキーポイントの再現性が依はわずかに差異が生じる．

存するという課題が残る．平面推定には，RANSAC による

VKOP (Virtual Keypoint Of Polyhedron) は，平面を成手法8)が用いられることが多いが，なだらかな曲面を平面とす点分布の安定性6),7)に着目し，仮想的な位置にキーポイン

みなした場合や，ノイズによって平面の点分布に厚みが生じトを配置する新しい方式である5)．平面を成す点は位置の変た場合には，その平面方程式の再現性は低下する．当然，こ動が起こりにくいことが確認されており，これらから推定しのような方程式を用いて検出した VKOP は，再現性が大きた平面方程式はより安定的であるといえる．また，オクルー

く低下することとなる．

ジョンによって一部に欠損が生じても，平面方程式に影響を上記の課題に対し，本稿では平面方程式の安定性，すなわ与えることはなく，その再現性は変わらない．このように再ち平面の尤度を測定し，尤度の高い平面または VKOP を優現性が高いといえる平面方程式を 3 面組み合わせ，交点に当先的に採用する方式を提案する．尤度の導入は，従来よりもたる位置にキーポイントを配置したのが VKOP である．ISS

性能を向上できることが確認されており9)〜11)，尤度の低いや SIFT3D(C) と比較し，VKOP は検出できるキーポイン

平面方程式を除去したり，またはキーポイント検出のフェー

トの数は少ないものの再現性が高く，レジストレーションにズで尤度の低いものを除去したりすることで，再現性の向上

適した方式であると評価されている5)．

及び平面推定法への依存度低減を企図するものである．平面

ICL-NUIM RGB-D Benchmark Dataset15)のリビングをの尤度は，ノイズなどによって生じた平面の厚みに着目し， 模したモデル (living-room)16)から取得した点群から，1 個の厚みの点密度を測定する手法を提案する．さらに，生じうる VKOP を検出した例を図 1 に示す．図 1(b) の青丸が VKOP
352

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.50 No.3 （2021）(a) きれいな平面(b) なだらかな曲面(c) 起伏のある平面
図 2 平面の抽出例
Fig. 2 Examples of plane extraction

かな曲面や図 2 (c) の起伏のある平面では，平面を取りうる(a) ソリッドモデル

部分が数多く存在するため，VKOP の再現性が低下する可能性がある．従来，これを回避するには，後者 2 つの部分から平面を抽出しないように，または安定的に平面が抽出できるように，結果を毎回確認しながらパラメータの微調整を繰り返す必要がある．

3. 提 案 方 式
3.1 平面の尤度を活用した VKOP 検出
前述のとおり，VKOP の再現性は，位置座標を決めるのに使用した 3 枚の平面の再現性に依存するため，平面推定法のパラメータを厳しくして，きれいな平面のみを使用するのが理想的といえる．しかしながら，センサのノイズによる点分布の変動や，オブジェクトの雑然さなどの要因により，パラメータの調整だけではきれいな平面だけを取り出すことは(b)VKOP(青い丸)

困難である．例えば，RANSAC8)平面推定法は許容する平面

図 1 VKOP の検出例
Fig. 1 Example of VKOP detectionの厚みが主要なパラメータであるが，図 2 の (a) と (b) を厚であり，実在点の存在しない，もとの点群から離れた位置にめ (b) のほうが厚みが薄いとみなせる．すなわち，パラメーある．これを検出するために用いた 3 枚の平面は赤点で図示

タを厳しくしても曲面のほうが残る場合も多い．そこで，平した．また，これらは図 1 (a) における赤い半透明の 3 枚の面方程式の推定後に測定可能な平面の安定性，すなわち平面

面 (キャビネットの側面，ソファの側面，ソファの上面) と対の尤度を定量的に測定し，これを VKOP の検出に導入する応している．なお，ソファの側面は 3 枚に分かれているよう

方式を提案する．

みだけで比較したとき，(a) は丸みを帯びた縁が存在するたに見えるが，これはソファの角の丸みの部分を除いたためでまず第 1 に，平面の尤度にしきい値を設定し，これを超えない尤度の平面方程式を除去する平面のフィルタリング法をあり，1 枚の平面として扱っている．
一方，VKOP の再現性は平面方程式の推定法の性能に強提案する．VKOP 検出前に平面方程式を除去しておくこと

く依存し，複数のパラメータの微調整も必須であるという課で，位置座標の決定に要する計算量も削減できるといえる．

題がある．文献 5) においても，パラメータの違いによって

図 2 の例では，(a) から (c) の点群のうち，(a) の点群が理想

VKOP の再現性が大きく変化したことが示されている．こ的な平面であるといえるため，これだけを残すしきい値を設

れは，ノイズによる点位置の変動によって平面を成す点分布

定できれば理想的といえる．一方で，(b) と (c) を比較したに厚みが生じたり，そもそも平面上に起伏が存在する，またとき，起伏のある平面については平均化の効果により，安定はなだらかな曲面を平面と認識してしまうといったことによ

的に平面方程式を得られる可能性がある．そこで，尤度の測り，平面方程式の再現性が低下することに起因する．

定には，曲面が最も低い値となるように設計する必要がある

図 2 は，点群からの平面の抽出について，2 次元的に表現といえる．

した図である．黒丸は 1 つの点，赤線は抽出が予想できる平平面のフィルタリング法で VKOP の再現性向上が見込め

面の例を示す．図 2 (a) は，きれいな平面部分を含むため，1

る一方，残る平面方程式の数が推測できないため，場合によっ

枚の平面のみを抽出可能といえる．一方で図 2 (b) のなだらては VKOP が 1 点も得られないことも起こりうる．レジスト
レーションなどへの活用を考慮した場合，再現性のあるキー

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The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.50 No.3 （2021）

ポイントが少なくとも 3 点必要であるため，出力結果を見ながらしきい値の微調整をしなければならない．そこで，キー
ポイントの数を確保する観点から VKOP にも尤度を付与し，(a) きれいな平面

これが高い順に必要数を取り出すランキング法を提案する．

VKOP に付与する尤度には，位置座標を計算する際に用いた 3 枚の平面の尤度を乗算した値を使用することとした．図1 の例では，説明の便宜上のため赤い 3 枚の平面と 1 点の
VKOP しか表示していないが，実際には壁や床などの平面から多くの尤度付き VKOP が得られる．ISS などの一般的(b) なだらかな曲面

な検出方式において，有用なキーポイントを判別する手法には NMS (Non Maxima Suppression) が用いられている．これは，支持半径内にある別のキーポイントと突出性を比較し，(c) 起伏のある平面
図 3 CFRANSAC による平面候補の変化例
Fig. 3 Changes of plane candidate with CFRANSAC

最大のものだけを残す処理であるが，何点残るかはわからな
いため支持半径の調整が必要となる．そのため，VKOP にはランキング法の採用が適当といえる．一方で，平面推定法
がうまく機能せずに 1 つの平面部分から複数の平面方程式を推定した場合には，近い位置に複数個の VKOP が検出されることとなる．このときは，NMS 処理で尤度の低い VKOPを除去し，対応の重複を防止する．

を超えたとき，この処理を終了する．

step 5 における，平面候補の除去判定の例を図 3 に示す．
橙の点は 1 度目の Tc で平面とされたもの，青の点は 2 度目のTf で平面とされたものを表す．きれいな平面の部分が多い図
3 (a) と比較し，図 3 (b) や図 3 (c) の場合は青の点数が少な
くなり，Rcf が小さくなる．文献 5) ではしきい値 Tcf = 0.8として平面の候補となった点群を単純に除去していたが，本3.2 平面の CF 尤度測定法

稿では平面候補の点群は除去せずに平面方程式を取り出し，平面の尤度としては面積の大きさや曲率の小ささなどが考これに Rcf を平面の尤度ととして一律に付与することとしえられるが，本稿では VKOP の平面推定法に用いられていた．このときに付与する Rcf は，平面の CF 尤度と呼称する．

た CFRANSAC (Coarse to Fine RANSAC) の内部処理に

さらに本稿では，なだらかな曲面と起伏のある平面の違い着目し，平面の点分布に生じた厚みを考慮した尤度を新たにに着目した．図 3 の例では，どちらも同程度の CF 尤度が算提案する．

出されることとなるが，起伏のある平面は平均化によって再5)

まず，文献 5) における CFRANSAC の処理フローを以下

現性のある平面方程式を得られる可能性がある．一方なだら
かな曲面は，どの部分を平面とみなすかが一定ではなく，そのステップに示す．

step 1 支持半径 rn を用い，点群 R の全点に法線を付与する． の再現性は低いといえる．すなわち，曲面の CF 尤度が小さくなるよう，点分布の偏りを考慮した新たな CF 尤度を提案
平面と点の距離しきい値 Tc を用い，法線で重み付けする．例として，図 3 の Tc で得た橙の点に着目すると，なした RANSAC 処理により R から平面候補の点群 Pc

だらかな曲面は図を正面から見て上側に偏っているのに対し，を抽出する．

step 2 Pc が 2 つ以上の平面を含む可能性があるため，ユー
クリッドクラスタリングにより分割する．以後，分割された点群の 1 つを Pic と表記する．

step 3 Pic に対し，距離しきい値 Tf = Ccf Tc (Ccf = 0.5)を用いて再度 RANSAC 処理し，より高精度な平面候補の点群 Pif を得る．
step 4 Pic の点数を Nc ，Pif の点数を Nf とするとき，この点数比 Rcf = Nf /Nc がしきい値 Tcf = 0.8 を下回
る場合はこれを除去する．

step 5 除去されずに残った Pif から平面方程式を得る．
step 6 step3 で複数の平面に分割されていた場合は step4 に戻り，全ての Pic に処理を適用する．
step 7 R から Pc を除去して R′ とし，step2 に戻る．ただし，元の点数と処理済みの点数の割合 Nr′ /Nr がしき
い値 Tpp を下回ったとき，またはループの回数 Ncp

354

起伏のある平面は両側に分布していることがわかる．そこで，Tf で得られた平面方程式を基準に，橙の点がどちらの面に点が分布しているかを測定し，偏っている側の点数 Nc1 を用′
いて Rcf = Nf /(Nf + Nc1 ) により改良した CF 尤度を得る．
′
これによると，図 3 (b) は Rcf = 7/(7 + 13) = 0.35，図 3′(c) は Rcf = 7/(7 + 8) ≈ 0.47 となり，曲面のほうが低い値となる．
また，CFRANSAC の処理フローでは初回の距離しきい値

Tc が大きすぎるとき，CF 尤度に差が生じない場合がある．
′
そこで step 4 の前に，Tc で得た平面の厚み Tc を測定しな′
おし，Tf = Ccf Tc を用いることで適正に尤度を算出することとする．図 4 はこの処理を追加したときの例であり，緑の′線で示す測定しなおした平面の厚み Tc を用いることで，図4 (a) は Rcf = 19/21 ≈ 0.905 であるのに対し，図 4 (b) は
Rcf = 12/21 ≈ 0.571 となり，CF 尤度が機能することが確認できる．

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.50 No.3 （2021）(a) 厚みが小さい平面(a) きれいな平面(b) なだらかな曲面(b) 厚みが大きい平面

図 4 Tc′ を再測定した場合の例

図 5 Ccf = 0.5 における Rcf の例
Fig. 5 Cases of Rcf with Ccf = 0.5

Fig. 4

Cases of remeasurement Tc′

3.3 センサパラメータの決定法
パラメータ Ccf は，2 回目の RANSAC 処理における距離
しきい値 Tf を決定するとともに，CF 尤度の測定にも影響を与える．文献 5) では Ccf = 0.5 が用いられていたが，この値が適当かは議論されていない．CF 尤度へ与える影響を考えた場合，Ccf が小さすぎると適当な平面部分であってもCF 尤度が低下し，しきい値 Tcf によって除去される可能性がある．逆に大きすぎると CF 尤度に差が生じず，フィルタリング法やランキング法に適用できなくなる．すなわち，理上げ式のヒストグラムを得る．このとき，遠距離になるほど得られる点群が少なくなることを考慮し，距離に応じて平面の面積を大きくする．

step 8 同じビンに属する値を距離ごとに比較し，最大値と最小値の差を得る．一般的には，最近距離の値が最大であり，逆に再遠距離の値が最小である場合が多い．

step 9 step8 における差が最大であるビンの割合を Ccf に採用する．

を得る．このときの分割数は，後述する厚みの方程

step9 で得られたビンの割合が 0.5 であった場合において，厚みが小さい平面と大きい平面で得られる Rcf の例を図 5に示す．図内の記号の上部添字は，それぞれ (a) と (b) における値を示す．また，Tc は各例における厚みを示しており，
Tca < Tcb である．図 5 (a) は厚みが小さい平面の例であり，ある厚みの部分に点が密集しているため，距離しきい値が 0.5Tcaとなっても Nfa の変化が少なく，Rcf = 17/22 ≈ 0.773 と高い値を示す．一方で，厚みの大きい平面の例である図 5 (b)では，Rcf = 13/23 ≈ 0.565 となり，ノイズの少ない場合
より値が小さくなる．すなわち，Ccf = 0.5 を用いたとき，
a
b
Rcf
と Rcf
の差が最大になるため，Tcf でノイズの強い平面式を高精度に得られるように設定する．

の除去が容易となる．

想的な平面は CF 尤度が大きく，それ以外の場合は小さくなるように Ccf を設定する必要がある．そこで，文献 6), 7) と同様の事前実験によって，比較的きれいな平面と，最も厚みの生じた平面から得られる CF 尤度を推測し，当該実験環境において VKOP 検出に最適なパラメータを求めておく方式を提案する．
提案する事前実験のフローは，以下のステップに示す．

step 1 センサの仕様上，点群が取得可能な距離の範囲を均等に分割し，平面状のオブジェクトを配置して点群

step 2 極端な外れ値を除外するため，ユークリッドクラス

さらに，この事前実験を活用し，CFRANSAC のパラメー

タリングによって点群を分割し，元の平面の面積のタであり，平面の厚みを考慮する必要のある rn , Tc の最適値

1.0%に満たないクラスタを除去する．

を設定できる．まず，上記の step4 で得られた各距離の最大

step 3 センサとの距離と姿勢から理想的な平面方程式を求の厚みから，回帰分析により距離と生じうる厚みの方程式をめ，点群をなす全点との距離を測定する．このとき， 得る．step1 における距離の分割数は，高い R 値を示すまで最大の距離を 2 倍し，当該距離と角度における厚み 分割を繰り返す必要がある．本処理の際には，処理対象の点
群 P をなす全点とセンサとの距離を求め，この中央値を厚みを得る．

step 4 角度を適宜に変化させて step2 から 4 を繰り返し，当該距離における最大の厚みを得る．

step 5 最大の厚みを示した角度のとき，この平面の厚みを均等に片側 10 分割してビンを設定し，ビンの範囲内の方程式に代入することで，代表的な平面の厚み TP を得る．
すなわち，P には TP の厚みをもつ平面が多く含まれるといえるため，rn = Tc = TP を用いるのが適当である．

rn = Tc = TP を用いた場合における，法線推定の支持半径と，初回の RANSAC の距離しきい値の例を図 6 に示す．に含まれる点数をカウントする．
法線推定の図 6 (a) では，厚みの端の位置にある点であってstep 6 積み上げ式のヒストグラムを作成し，全点数で割る．
も，支持半径が広いため適切に法線を推定できる．RANSAC
これらの割合の値は，Ccf を設定したときに得られの図 6 (b) は，生じうる厚みに適した距離しきい値を指定可
る CF 尤度に等しい．
能である．

step 7 オブジェクトを配置する距離を変え，step2 から 7 を繰り返して各距離の最大の厚みのときにおける積み355

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.50 No.3 （2021）
表1

実験環境

Table 1 Experiment environments
ComponentCPU(a) 法線推定の支持半径(b) RANSAC の距離しきい値

RAM
OS
KernelCompiler

図 6 平面の厚みによるパラメータの決定

Fig. 6 Parameter determination with thickness

Program library

4. シミュレーション実験

Simulator

提案方式である尤度を導入した VKOP の性能を評価する

DetailIntel Core i7-8750H(2.20GHz× 12)
8.0 Gbyte
Ubuntu 18.04.5 LTS
5.4.0-52-generic
Clang++ ver. 6.0.0
PCL ver. 1.11.1
Boost ver. 1.65
Blensor ver. 1.0.18 RC1017)

ため，平面を多く含む点群を用いて再現性と処理時間を測定した．実験の流れは，提案の 1 つである事前実験でセンサパ
ラメータを決定し，従来のキーポイント検出法と比較評価す
る．次に，VKOP に対する尤度の導入効果を測定し，再現性がどのように変化するかを確認する．
なお，本稿では正確に数値を取得するため実際のセンサは用いず，Blensor の Microsoft Kinect モードでノイズ付きの点群をシミュレーションセンシングした．ノイズは Blensorのデフォルトのパラメータを使用し，点位置に変動の生じた点群を得た．実験に用いた計算機やプログラムライブラリな
どは，表 1 にまとめた．

4.1 実験環境
4.1.1 データセット
図 7 ノイズ付き点群の外観
Fig. 7 View of a noised point cloud

平面を多く含む環境での実験を想定するため，3 次元モデ
ルには図 1 と同様の living-room を選択した．ただし，実環
境を模擬するため，前述のとおり Blensor の機能で点群にノイズを付加している．図 7 は，データセットに含まれる点群の外観を示す．

ID

センサの位置と姿勢の変化量の範囲を変え，変化量の小さいデータセット (SDS) と，変化量の大きいデータセット

SDS
BDS

表 2 データセットの詳細
Table 2 Status of datasets
BBDD
mr
Rot.
Trs.
#pts
[m]
[mm] [deg][m]48,576
4.2
10.2 ± 5.0 ±0.05
48,3094.2
10.2 ± 10.0 ±0.10

Mediandist.[m]3.03.0(BDS) の 2 種類を生成する．初回に取得した点群を基準とし4.1.2 評価指標て，3 軸回転 (1.0[deg] 刻み) と 3 軸並進 (0.01[m] 刻み) でラ
キーポイントの性能は，文献 3) を参考に，VKOP と他のンダムに 30 回変化させ，データセットごとに 31 個の点群を得た．これらを順番に取り出してターゲット点群 T とソース 手法を同じ基準で評価できるよう一部修正したものを使用し点群 S のペアを作り，30 回試行できるデータセットとした． た．まず，文献 3) の評価指標については以下のとおりである．
T から検出した kti と，S から検出した ksj があり，S から最後に，実験の高速化のため，全ての点群を 1 辺 0.015[m] のT への真の変換行列を Tg とするとき，ボクセルグリッドでサンプリングした．処理には PCL に実装された関数 (VoxelGrid) を用い，これは 1 個のボクセル内||Tg ksj − ktcl || < ϵ,(1)にある点の重心位置が，代表点として出力される．

表 2 は，データセットの詳細なステータスであり，値はを満たすならば ksj は再現性があるとみなす．ktcl は，Tg ksj

31 個の点群の平均値を示す．表中の#pts は点の数，BBDD
は Boundary Box Diagonal Distance の長さ，mr は Mesh
Resolution の長さ，Rot. は回転量の範囲，Trs. は並進量の範囲，Median dist. は各点とセンサの距離の中央値である．
mr の測定には，全ての点の最近傍点距離を測定し，これらに最も近いキーポイント，ϵ は再現性判定のしきい値である．
また，再現性の評価には絶対再現性と相対再現性の 2 つが用いられる3)．絶対再現性 Rabs は，式 (1) を満たすキーポイン
トの数である．相対再現性については，まず ksj が T の表面
上にあることを||Tg ksj − ptcl || < ϵの中央値を採用した．

(2)

により確認する．ptcl は，Tg ksj に最も近い T の点である．次356

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.50 No.3 （2021）
表 3 事前実験用平面の詳細
Table 3 Status of planes for pre-experimentに，相対再現性 Rrel は式 (2) を満たす点数 Kst と Rabs の割合であり，Rrel =

Rabs
Kst

dist. [m]
1.0
2.0
3.0
4.0

(3)

で算出される．しきい値は，文献3)と同様に ϵ = 2[mr] とした．
この評価指標は，式 (2) により T のオクルージョンによって点 (形状) が欠けた領域にある ksj を無視し，マッチングの160.0

領域内で性能を評価している．一方で，どのキーポイントが120.0

欠けた領域にあるかは不明であり，実用上で必要な性能を測定できていないといえる．また，VKOP は前述のとおり，仮想的な位置に特徴点を配置するため，点群の表面上に検出さThickness [mm]取れる可能性のある領域，すなわち T と S の重なりがある

37.6 (32°)

137.6 (11°)

79.0 (18°)

12.9 (44°)

で本稿では，Kst = ksj と定義し，相対再現性を

Rabs
′
Kst

Thickness
Approximate curvef(x)=8.475x2-0.825x+5.275
R=1.000

40.0

′

′

#points
14,373
14,11914,206
14,34980.0

れるとは限らないことから，この性能測定は適さない．そこRrel =

length [m]
0.2
0.4
0.6
0.8

0.0
1.0

(4)

2.0
3.0
Distance [m]4.0

図 8 距離と厚みの関係
Fig. 8 Relationship between distance and thicknessに修正して評価することとした．
1.0

0.15

を配置することとした．オブジェクトは，各距離に応じて辺

Diff.
1.0m
2.0m
3.0m
4.0m

0.8
CF likelihood

3.3 節で提案したとおり，平面状のオブジェクトを用いて
VKOP の検出に必要なパラメータを決定する．ここで決定するのは，法線推定の支持半径 rn ，初回の距離しきい値 Tc ，
2 回目の距離しきい値を決定する係数 Ccf である．
Blensor の Microsoft Kinect モードは仕様上，約 0.4[m]から 4.8[m] の範囲でセンシング可能であることから，本稿では 1.0[m] から 4.0[m] までの間，1.0[m] 刻みでオブジェクト

0.6

0.12

0.09

0.4

0.06

0.2

0.03

Difference between min to max

4.2 事前実験の長さを増加させた正方形状のものを配置した．表 3 に，センサからの距離，1 辺の長さ，角度をつけずにセンシングし

0.0

0.00

たときの平均点数を示す．次に，各距離に配置したオブジェ-0.1 -0.2 -0.3 -0.4 -0.5 -0.6 -0.7 -0.8 -0.9 -1.0
Cumulative cofficient

クトを 1.0[deg] ずつ回転させ，センサとの角度をつけた上で10 回センシングし，各角度で 10 個の点群を得た．これらの図 9 CF 尤度の変化と最大の差
Fig. 9 Change in CF likelihood and maximum diﬀerence

点群は，ユークリッドクラスタリングによってクラスタに分類し，元の平面の面積の 1.0%に満たない小さなクラスタは除去した．最後に，平面方程式と各点の距離を測定し，最大距離のものから平面の厚みを得た．
図 8 に各距離における最大の厚みをプロットし，近似曲線て比較評価することとした．

4.3 VKOP の性能評価
4.3.1 実験目的・パラメータの設定
本実験では，尤度の導入を除いた改良点の効果を確認するを引いたものを示す．括弧内は最大厚みを示した角度を示し， ため，一般的な特徴点検出法と，従来の VKOP 検出法と比較し，性能を評価する．比較対象には，第 2 章でも述べた近似曲線は回帰分析により求めた．なお，本結果は 10 個の回転方向を変化させても，同様の結果を示したため，本稿でISS-BR4),12)，SIFT3D(C)4)を選択した．両方とも PCL で機能が実装されているが，SIFT3D(C) には NMS の機能がは 1 軸の回転角度のみを示す．

なかったため，追加で実装した．

点群から求めた平均値である．また，回転の角度は回転軸や次に，Ccf を求める．3.3 節のステップに基づき作成した，

本稿で使用する方式は，本処理前に法線か曲率を取得し，点各距離における厚みの積み上げ式ヒストグラムの値を，グラ群へ付与しておく必要がある．ISS-BR には境界検出のため，

フに表示したものを図 9 に示す．左軸の折れ線グラフは各距

SIFT3D(C) には突出値計算のため，VKOP には RANSAC

離における CF 尤度，右軸の棒グラフは最大値と最小値の差

平面推定のためにそれぞれ使用される．これらの取得には，である．棒グラフが最大値を示したのは 0.2 及び 0.5 であり， PCL で実装されている関数 (NormalEstimation) をそのまま
ほぼ同値であったことから，以後の実験では両方の値を用い 使用する．これは，ある点の支持半径内にある点の共分散行列357

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.50 No.3 （2021）

から，法線と曲率を算出するものである．本稿では，VKOP

あたる Thresh. 21 と 32，及び Min. constrast は，両再現に必要なパラメータである法線推定の支持半径と同じ考えか性の変化を確認するため，原著論文のパラメータに加えてそら，図 9 の方程式及び表 5 の距離の中央値から，0.079[m] をれぞれ 5 段階の強度を加えた．SIFT3D(C) の各オクターブ

支持半径として用いることとした．

の処理スケール数は 3 と設定したが，内部処理で前後 2 ス

以降，法線または曲率以外に用いたパラメータを，ISS-BR
は表 4 に，SIFT3D(C) は表 5 に，VKOP は表 6 に示す．

ケールが追加されるので，実際のスケール数は 5 である．

∗

4.3.2 実験結果及び考察
マークの付いているパラメータは，PCL に実装されているも
表 7 は，SDS と BDS でのキーポイント検出の結果をまとのである．ここでは，NMS の支持半径は文献 3) から 4.0[mr] めたものである．表中の Param. は使用したパラメータを示
を，その他の支持半径には前述のとおり 0.079[m] を用いた． し，ISS-BR は Tiss ，SIFT3D(C) は Tsif t ，VKOP は Ccf
なお，ISS-BR と SIFT3D(C) における突出値のしきい値に で用いた数値のときの結果である．また，#KP は検出した
キーポイントの数，Time は法線推定からキーポイントの検出までに要した秒数を示す．

表 4 ISS-BR のパラメータ
Table 4 ISS-BR parameters

Parameter
Normal est. radius∗
Boundary est. radius∗
Saliency est. radius∗
Boundary est. angle∗
Thresh. 21∗ , Thresh. 32∗
Tiss

NMS radius∗′

全体の Rrel を見ると，どちらのデータセットにおいても

Value

Unit

Remark0.079

mSec. 4.2

90.0
0.975
0.900
0.800
0.700
0.600
0.500
4.0

deg
-

Ref. 17)
Ref. 12)--

VKOP が 2 倍から 4 倍程度高いことが確認できる．また，処理時間も VKOP が最短であり，最も高能率な方式であるとともに，最適なパラメータを設定できているといえる．VKOP′同士を比較すると，BDS の Rrel が僅かに下回っているのを除き，Ccf = 0.5 の両再現性が高いことがわかる．ただし，Ccf = 0.2 のときは両データセットともに Rabs が 1.0 程度と小さく，レジストレーションなどの応用技術に適用できな
い．すなわち，本実験に用いた環境下では，Ccf = 0.5 の使

mrRef. 3)用が適当といえる．
表 6 VKOP のパラメータ
Table 6 VKOP parameters

表 5 SIFT3D(C) のパラメータ
Table 5 SIFT3D(C) parameters

Parameter
Curvature est. radius∗
Min. scale∗# scales per octave∗
Min. contrast∗
Tsif tNMS radius

Value
0.079
1.6
3
0.030
0.025
0.020
0.015
0.010
0.005
4.0

Unit
m
mr
-

RemarkSec. 4.2
Ref. 13)
Ref. 13)
Ref. 13)--

mrRef. 3)

Parameter
Normal est. radius∗ rn
Normal weight∗ CnDist. thresh.∗ Tc
Coeﬃcient CF Ccf
Processed points Tpp# coarse plane est. Ncp
Plane’s similar thresh. Tn
Keypoint dist. thresh. Td
NMS radius

Value
0.079
0.1
0.079
0.2
0.5
0.1
100
0.9
1.0
4.0

Unit
m
m
times
BBDD
mr

RemarkSec. 4.2
PCL defalutSec. 4.2
Sec. 4.2
Ref. 3)

表 7 キーポイント検出の比較結果

Table 7 Comparison result of keypoint detection
MethodISS-BR(Param.: Tiss )SIFT3D(C)(Param.:Tsif t )VKOP(Param.: Ccf )(a) SDS の結果
Param. #KP Rabs
0.975 1356.3 149.0
0.900 1317.5 141.7
0.800
791.9
72.8
0.700
244.8
25.4
0.600
69.8
8.6
0.500
7.4
0.3
0.030
0.8
0.0
0.025
2.5
0.4
0.020
5.9
0.6
0.015
18.9
1.9
0.010
57.6
5.5
0.005
175.7
19.3
0.2
3.1
1.0
0.5
11.4
4.0

′

Rrel
0.110
0.108
0.092
0.104
0.123
0.040
0.017
0.161
0.103
0.104
0.097
0.110
0.325
0.386

Time
2.829
2.840
2.969
2.886
2.914
2.910
2.271
2.222
2.194
2.231
2.230
2.260
1.800
1.791

MethodISS-BR(Param.: Tiss )SIFT3D(C)(Param.:Tsif t )VKOP(Param.: Ccf )358(b) BDS の結果
Param. #KP Rabs
0.975 1319.3 117.7
0.900 1298.6 116.6
0.800
799.3
61.3
0.700
252.8
21.9
0.600
69.9
6.8
0.500
7.9
0.2
0.030
0.7
0.0
0.025
2.2
0.2
0.020
5.5
0.4
0.015
17.2
1.6
0.010
56.2
5.7
0.005
173.0
16.6
0.2
3.0
0.9
0.5
10.4
3.4

′

Rrel
0.089
0.090
0.077
0.086
0.098
0.033
0.033
0.064
0.057
0.103
0.103
0.097
0.433
0.407

Time
3.204
3.095
2.939
2.762
2.695
2.622
2.343
2.297
2.270
2.175
2.118
2.065
1.748
1.743

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.50 No.3 （2021）

その他の従来方式をみると，ISS-BR と SIFT3D(C) は原

フィルタリング法は，CF 尤度のしきい値 Tcf を 0.00 か

著論文に示されるパラメータとは異なる値を設定するほうがら 1.00 まで 0.01 刻みで変化させ，両再現性を得た．ランキ

適当であった．どの値を採用すべきかは，データセットによっング法は，フィルタリング法と同様に再現性の変化を詳細にて毎回確認しなければならないが，VKOP は前実験により確認するため，必要個数を直接的に指定するのではなく，除適当なパラメータを得ることができるため，何度も試行する

去する点数を割合で指定することとした．例としてしきい値

必要はないといえる．

を 0.3 とした場合には，CF 尤度が小さい順に 30%の VKOP

以上から，新提案の VKOP は最も高能率な方式であるこを除去する．しきい値は，フィルタリング法のしきい値と同とを確認できた．また，ISS-BR や SIFT3D(C) とは異なり， 様に 0.00 から 1.00 まで 0.01 刻みで変化させ，両再現性をセンサの特性を事前に把握しておくことで，パラメータを調整することなく高精度なキーポイントを得られるといえる．

得た．
なお処理時間は，両手法ともに追加される処理の計算量が極めて微小であり，結果として前節の結果と同等であったた

4.4 尤度の導入効果
4.4.1 実験目的・パラメータの設定

め，本節では評価しない．

本実験では，CF 尤度を活用した平面のフィルタリング法と，CF 尤度を付与したキーポイントのランキング法で得られる VKOP の性能を確認する．VKOP のパラメータは前節の実験と同様であり，また Ccf = 0.5 のみを用いた．この 2つの提案法は同時に適用することが可能だが，本実験ではそ4.4.2 実験結果及び考察
図 10 と図 11 は，両手法のしきい値を 0.01 刻みで変化させた全ての結果を，フィルタリング法は赤線で，ランキング
法は青線でプロットした図である．なお，縦軸は相対再現性，
横軸は絶対再現性を示す．また，これらのうちしきい値が 0.1刻みであるときの結果を代表値として，図中に記号と添字をれぞれ独立して試行した．

追加した．表 8 と表 9 は，しきい値が 0.1 刻みのときにおけ
0.65

0.65
Filitering
Ranking

Filitering
Ranking
0.60

0.4

0.55
0.8
0.50

0.6
0.7

Relative repeatability

Relative repeatability

0.60

0.5

0.3

0.4

0.45

0.3

0.55
0.6 0.5
0.50

0.35
1.0

0.2

1.5

2.0

2.5
3.0
3.5
Absolute repeatability

0.3
0.4

0.1
0.0
0.1

4.0

0.4

0.45

0.2
0.40

0.3

0.7

0.2
0.2
0.1
0.0
0.1

0.40

0.35
1.0

4.5

1.5

2.0

2.5
3.0
3.5
Absolute repeatability

4.0

図 10 SDS における両再現性の変化
Fig. 10 Changes in both repeatability in SDS

図 11 BDS における両再現性の変化
Fig. 11 Changes in both repeatability in BDS

表 8 SDS における代表値
Table 8 Representative values in SDS

表 9 BDS における代表値
Table 9 Representative values in BDS

Param.
0.0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9

#KP
11.4
11.2
9.8
7.2
3.8
1.6
0.4
0.0
0.0
0.0

Filtering′
Rabs Rrel
4.0 0.386
3.8 0.377
3.3 0.399
2.6 0.461
1.7 0.558
0.8 0.488
0.0 0.017
0.0 0.000
0.0 0.000
0.0 0.000

#KP
11.4
10.7
9.5
8.4
7.2
5.7
5.0
3.9
2.7
1.5

Ranking′
Rabs Rrel
4.0 0.386
3.9 0.399
3.7 0.415
3.4 0.442
3.1 0.470
2.7 0.508
2.5 0.518
1.9 0.498
1.4 0.522
0.8 0.544

Param.
0.0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9

359

#KP
10.4
10.4
9.1
6.6
3.3
1.3
0.4
0.0
0.0
0.0

Filtering′
Rabs Rrel
3.4 0.407
3.4 0.407
3.1 0.432
2.2 0.495
1.1 0.422
0.5 0.333
0.0 0.033
0.0 0.000
0.0 0.000
0.0 0.000

#KP
10.4
9.9
8.9
7.7
6.7
5.3
4.6
3.7
2.5
1.5

4.5

Ranking′
Rabs Rrel
3.4 0.407
3.4 0.413
3.2 0.438
2.9 0.446
2.7 0.481
2.3 0.512
2.1 0.514
1.6 0.487
0.9 0.427
0.6 0.467

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る両再現性を抜粋し，まとめた表である．表中の両再現性のを活用した応用技術，特にレジストレーションへの適用及び数値は図中の代表点と同じものであり，例として図中の右端

評価により，VKOP の 3 次元形状情報処理分野への貢献度の添字が 0.0 の記号は，表中のしきい値が 0.0 のときの結果を確認する必要があるといえる．

と対応している．
両データセットともに，しきい値を強くするほど平面の数
や VKOP の数が減り，絶対再現性の低下とともに相対再現性が増加する傾向にあることが確認できる．フィルタリング
法のしきい値が 0.0 から 0.2 の区間内は，未適用よりも相対再現性が低下している部分があるが，これは再現性のある平面の CF 尤度が低く算出され，これをフィルタリングで除去してしまったためと考えられる．一方でランキング法は，他の 2 つの平面の CF 尤度を考慮したことで VKOP が除去されず，未適用の場合を下回ることはなかった．
また，レジストレーションなどの応用技術への適用を考慮
すると絶対再現性が 3.0 以上であることが望ましいため，この範囲内での結果を確認するとランキング法の相対再現性が上回っていることが確認できる．VKOP の性質上，両手法の未適用時に得られる数と絶対再現性が小さいことを考慮す
ると，与えるパラメータが小さい範囲で相対再現性が高いほうが望ましい．すなわち，実用上はランキング法の使用が適当であると考えられる．
以上から，両手法ともに絶対再現性とのトレードオフであるものの，相対再現性を向上できることが確認できた．ただし，VKOP の数が少ないことを考慮すると，与えるしきい値が小さくても相対再現性の向上が見込めるランキング法の使用が適当であるといえる．

参考文献
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幾何構造に適した仮想特徴点検出器及びその特徴記述子”, 画像電子学会誌, Vol.46, No.2, pp.283–297 (2017).
6) H. Gonzalez-Jorge, B. Riveiro, E. Vazquez-Fernandez,
J. Martı́nez-Sánchez, P. Arias: “Metrological Evaluation of Microsoft Kinect and Asus Xtion Sensors”, Measurement, Vol.46,
No.6, pp.1800–1806 (2013).
7) H. Gonzalez-Jorge, P. Rodrı́guez-Gonzálvez, J. Martı́nezSánchez, D. González-Aguilera, P. Arias, M. Gesto, L. Dı́azVilariño: “Metrological Comparison between Kinect I and
Kinect II Sensors”, Measurement, Vol.70, pp.21–26 (2015).
8) M.A. Fischler, R.C. Bolles: “Random Sample Consensus: A
Paradigm for Model Fitting with Applications to Image Analysis and Automated Cartography”, Communications of theACM, Vol.24, No.6, pp.381–395 (1981).
9) 植西一馬, サンドバル ハイメ, 岩切宗利, 田中清: “平面形状の安定性を活用した尤度付き VKOP”, 第 45 回画像電子学会年次大会予稿集, pp.R2–1 (2017).

5. お わ り に
本稿では，高精度な平面推定法の採用が必要な VKOP 検
出法について，その依存性を低下させるため，推定処理終了
後でも再現性の高いキーポイントを得るために尤度を導入した．推定済みの平面に対し尤度を測定し，しきい値を設けて10) 植西一馬, サンドバル ハイメ, 岩切宗利, 田中清: “平面の面積を活用した尤度付き VKOP 抽出法”, 第 284 回画像電子学会研究会予稿集, pp.14–18 (2018).
11) 植西一馬, サンドバル ハイメ, 岩切宗利, 田中清: “尤度付き VKOP
抽出法の性能に関する一考察”, 第 286 回画像電子学会研究会予稿集, pp.41–44 (2018).

再現性の高い VKOP だけを残すことを企図したものである． 12) Y. Zhong: “Intrinsic Shape Signatures: A Shape Descriptor for
3D Object Recognition”, Proc. of International Conference on
提案した平面の尤度は，厚みを薄くしたときにおける平面を成す点数の減少割合から算出するものであり，CFRANSAC
を平面推定法に用いている場合は追加処理が不要である．また，CF 尤度の測定や CFRANSAC に必要なパラメータについて，事前実験により当該環境における適当な値を決定する手法も提案した．
ノイズを含む点群を対象としたシミュレーション実験から，提案した VKOP の相対再現性は，パラメータの微調整が不要かつ，従来のキーポイントよりも 4 倍程度高いことを確認した．また，尤度の導入により，絶対再現性とのトレードオ
フであるものの，相対再現性をさらに向上できることが確認できた．
今後の課題としては，CFRANSAC 以外の平面推定法を用いた場合の適正な尤度の検討や，その他の尤度を活用した場
合における性能の比較評価が挙げられる．また，特徴点対応

360

Computer Vision Workshops, pp.689–696 (2009).
13) D.G. Lowe: “Distinctive Image Features from Scale-invariant
Keypoints”, International journal of computer vision, Vol.60,
No.2, pp.91–110 (2004).
14) S. Filipe, L.A. Alexandre: “A Comparative Evaluation of 3D
Keypoint Detectors in a RGB-D Object Dataset”, Proc. of International Conference on Computer Vision Theory and Applications, pp.5–8 (2014).
15) ICL-NUIM RGB-D Benchmark Dataset, http://www.doc.ic.
ac.uk/∼ahanda/VaFRIC/iclnuim.html (2021).
16) A. Handa, T. Whelan, J. McDonald, A.J. Davison: “A Benchmark for RGB-D Visual Odometry, 3D Reconstruction and
SLAM”, Proc. of IEEE International Conference on Robotics
and Automation, pp.1524–1531 (2014).
17) M. Gschwandtner, R. Kwitt, A. Uhl, W. Pree, Blensor:
Blender Sensor Simulation Toolbox in Advances in VisualComputing, pp.199–208, Springer (2011).
18) R.B. Rusu:“Semantic 3D Object Maps for Everyday Manipulation in Human Living Environments”, Ph.D. Thesis, Computer

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.50 No.3 （2021）
Science Department, Technische Universitaet Muenchen, Germany (2009).

(2020 年 12 月 21 日 受付)(2021 年 3 月 22 日 再受付)
植 西 一 馬 （正会員）
2008 年 防衛大学校情報工学科卒業．2014 年 防衛大学校理工学研究科前期課程情報数理専攻修了．現在，信州大学大学院総合工学系研究科博士課程システム開発工学専攻在学中．修士 (工学)．
3 次元形状情報処理に関する研究に従事．

サンドバル ハイメ （正会員）
2009 年 メキシコ・El Fuerte Valley University
卒業．2020 年 信州大学大学院総合工学系研究科
博士課程システム開発工学専攻修了．同年 株式
会社 AB.do 入社．博士 (工学)．3 次元情報処理，
コンピュータビジョン，画像処理に関する研究に
従事．

361

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攻修了．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．2015 年 信州大学副学長，現在に至る．博士 (工学)．画像・映像処理，色覚，三次元点群処理，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．本学会会長．

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.50 No.3 （2021）
IIEEJ

☠ᄚ

-- 年次大会論文小特集 --キーポイントパッチ位置を適応的に選択する 3 次元点群レジストレーション手法
齊 藤 陽 平†（学生会員）
アギレ エルナン††††† 信州大学総合理工学研究科 ,†††† 信州大学学術研究院 (工学系)

植 西 一
田 中

馬††（正会員）
岩 切 宗 利†††（正会員）††††
清 （フェロー）†† 信州大学総合工学系研究科 ,††† 防衛大学校情報工学科 ,3D Point Cloud Registration Method by Adaptive Selection of
Keypoint Patch Position
Yohei SAITO† (Student Member), Kazuma UENISHI†† (Member), Munetoshi IWAKIRI††† (Member),Aguirre HERNÁN†††† , Kiyoshi TANAKA†††† (Fellow)† Graduate School of Science and Technology, Shinshu University ,†† Interdisciplinary Graduate School of Science and Technology Shinshu University ,††† Department of Computer Science, National Defense Academy of Japan ,†††† Academic Assembly (Institute of Engineering), Shinshu University〈あらまし〉 3 次元点群のレジストレーションは複数視点から得られた 3 次元点群を 1 つの座標系に統合する問題であり，モデリングやオブジェクト認識の前処理として利用される．高精度なレジストレーション手法では，その点群の点数に比例した処理が行われるため計算量が大きい．計算量を削減するために，特徴点の周囲の点のみを抽出した
点群 (キーポイントパッチ) を使用するキーポイントパッチ抽出法が提案されている．しかしこの手法では点群の点数 が少ないため，重ならない部分にキーポイントパッチを抽出してしまうとレジストレーションの精度が悪化するという問題が存在する．そこで，キーポイントパッチ位置を適応的に変化させる 3 次元点群レジストレーション手法を提案する．提案手法ではあらかじめ余分なキーポイントパッチを抽出し，その中から重なる部分のみを選び出す．
この操作で選択したパッチのレジストレーション結果から点群間の重なりを評価し，遺伝的アルゴリズムによって最適化を実現した．実験結果では提案法は従来法と比較して，重なる領域が小さな点群のペアに対して，高精度なレジ
ストレーションが可能なことを確認した．
キーワード：3 次元レジストレーション，特徴点検出，キーポイントパッチ，遺伝的アルゴリズム<Summary> 3D Point cloud registration is the problem of integrating 3D point clouds obtained frommultiple viewpoints into a single coordinate axis, and is often used as a preprocessing for modeling and object
recognition. In general, highly accurate registration methods require a large computational complexity
because the processing is proportional to the number of points in the source point cloud. In order to reduce
the amount of computation, the keypoint patches extraction method has been proposed, which uses a point
cloud extracted only from the points around the keypoints. However, since the number of points is small,there is a problem that the accuracy of registration will deteriorate if keypoint patches are extracted in nonoverlapping areas. Therefore, we propose a 3D point cloud registration method that adaptively changes the
position of keypoint patches. The method extracts the extra keypoint patches in advance and selects only
the overlapping parts in those. This operation was implemented by a genetic algorithm that optimizes theoverlap parts using the tentative registration results of the selected patches. The experimental results showthat the proposed method achieves more accurate registration for point cloud pairs with smaller overlap
regions than the conventional method.
Keywords: 3D registration, keypoint detection, keypoint patches, genetic algorithm

362

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.50 No.3 （2021）(a) Front view(b) Left-side view(a) Source Point Cloud(bun315)

図1“bun045” の形状
Fig. 1 The shape of “bun045”(b) Target Point Cloud(bun045)

1. は じ め に
3 次元点群は物体の形状を離散的な点の集合で表現したものであり，近年では 3 次元スキャナがスマートフォンに搭載されるなど普及が進んでいる．3 次元点群の 1 例として
The Stanford 3D Scanning Repository1)の “bun045” を正面，左側面から撮影したときの外形をそれぞれ図 1(a),(b) に示す．図 1 (b) に注目すると，オブジェクトの裏側に点が存在しないことがわかる．特に，レーザなどによって得られた(c)Before Registration(d) After Registration

図 2 3 次元点群レジストレーションの一例
Fig. 2 An example of 3D point cloud registration

3 次元点群ではオブジェクトの裏側は露光しないため，1 回

ソース点群とターゲット点群の間にスケールの変化やオブの計測で得られる点分布には欠損があらわれる．このように， ジェクトの変形がない場合，ソース点群の座標系をターゲッ
オブジェクトの影となって点が欠損する部分をオクルージョ ト点群の座標系に統合する変換は剛体変換である．本稿では，
ン領域と呼ぶ．任意の方向からみて欠損がないオブジェクト

色情報や点の位置関係の情報を持たず，整列していない 3 次を作成するためには，複数視点から得られた 3 次元点群を組

元点群に対する剛体変換によるレジストレーションについてみ合わせて互いの欠損を補間させる必要がある．

考える．

また，LiDAR で撮影した点群はセンサから離れるほど点高能率な 3 次元点群のレジストレーションを行うための手

密度が荒くなり，形状を十分に表現できなくなる．このよう法として，植西らはキーポイントパッチ抽出法を提案した2)な場合も複数の場所から 3 次元点群を撮影し，それらを補間．これは 3 次元点群から特徴点とその周囲の点のみを抽出しすることで十分な点密度にすることができる．

てソース点群とするレジストレーション手法である．この手レジストレーションは複数視点の 3 次元点群データを ，1法では，特徴点の検出位置がターゲット点群に重ならない領つの点群に統合する問題である．3 次元点群は撮影した位置

域に存在する場合，レジストレーションの精度が低下してしによって座標系が変化するため，複数の点群を統合するにはまうという問題が存在する．本稿では，これを解決するため

それらを同一の座標系となるような変換を点分布から推定に，あらかじめ多くのキーポイントパッチを用意しその中かする必要がある．本稿においてレジストレーションによってら重なる部分のキーポイントパッチのみを選び出す手法とそ

重ね合わせる基準となる座標系を持つ点群をターゲット点群

れによるレジストレーションについて提案する．

T = {pti | i = 1, …, Nt }，その座標系に変換される点群を
ソース点群 S = {psi | i = 1, …, Ns } と表現する．pti ，psi はそれぞれの点群を構成する点の位置ベクトルであり，Nt , Ns

2.1 レジストレーション手法

はそれぞれの点群を構成する点の総数である．

従来のレジストレーション法は大別すると主に点群間距離

2. 関 連 研 究

図 2 にレジストレーション前後の点群の変化を示す．青くを小さくする剛体変換を繰り返す方法3),4)，特徴量によって表示した点群がソース点群 (図 2(a)) であり，赤く表示した

特徴点同士で対応を取る方法5)，進化計算によって剛体変換

点群がターゲット点群 (図 2(b)) である．レジストレーショを求める方法 (ECR)6),7)がある．

ン前の図 2(c) ではソース点群とターゲット点群の座標系が異点群距離を小さくする剛体変換を繰り返す方法で代表的ななるため，点群の向きや位置が揃っていない．レジストレー

ものに， ICP3)がある．これはソース点群の各点に対して，ション後の図 2(d) ではソース点群の座標系を変換したため， ターゲット点群中の最近傍点を探索し，その距離を最小化す
点群の形状が一つにまとまる．また，図 2(b) で確認された

る剛体変換を行なうといった一連の処理を繰り返す手法であオクルージョン領域は，レジストレーション後ではソース点る．この手法ではアルゴリズムの実行時間，成功やその精度群によって補間され，欠損がなくなっている．

が点群同士の相対位置に依存してしまう．また，ソース点群

363

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.50 No.3 （2021）

に対して距離を小さくする剛体変換を繰り返すため，重なり部分が小さな点群の組に対しては精度が低下する．この問題に対して，ソース点群の各点からターゲット点群までの距離の中央値を最小化する方法が提案されている8)．しかしこの方
法は評価式が滑らかでなく収束性が悪い．また，Chetverikov
らはソース点群の内，距離が近い Np0 点のみを最小化する

TrICP9)を提案した．しかし，評価に考慮する点数 Np0 は適切なものを設定しなければレジストレーションの精度が低下してしまう．
特徴量によって特徴点同士で対応をとる方法は，点群間の特徴量を比較しその値が近い点同士の距離を最小化するような剛体変換を求めることで点群を重ね合わせるアプロー
チである．しかし，特徴量は点密度や点群にあるノイズに敏感に反応してしまい結果として間違った点同士の対応をとってしまうことがある．また，特徴点の検出位置の誤差によって位置合わせの精度が低下してしまう．これを防ぐために，

RANSAC10)などにより誤対応を削除するアルゴリズム手法

図 3 キーポイントパッチ抽出法で抽出される点群
Fig. 3 Extracted Points by Keypoint Patches Extractionも提案されている．

ECR では，剛体変換を構成するオイラー角やクオータニ
オンなどによって表現された 3 次元回転行列 R と 3 次元並進ベクトル t を変数として，一般に式 (1) を進化計算によって最小化するものである．

X 1
f (R, t) =∥Rpsi + t − ptj ∥2
N
s
s

(3)

ここで，Rkpp は抽出半径であり，KPP の大きさを決定する
パラメータである．

KPP 抽出法では全体の点数が減少するため，レジストレー
ションの成功はその特徴点の検出位置に大きく依存する．特

(1)に，KPP がターゲット点群と重ならない領域に抽出される

pi ∈S

場合は，レジストレーションの成功率や精度が低下してしま

ここで，

ptj = argminpt ∈T ∥Rpsi + t − pt ∥Sk = {psi ∈ S | ∥psk − psi ∥ < Rkpp }う．植西らは点群の境界付近にオクルージョンが存在するた(2)

め，境界とその周囲半径 Riso に存在する特徴点からは KPPである．この方法では最適化手法に進化計算を用いているたの抽出を行わないという手法 (KPP-BR 法) を提案していめ，局所解に陥りにくい．しかし最適化において点群の形状

る2)．
KPP-BR 法で KPP を抽出した例を図 3 に示す．このを参照しないため，解を求めるのに時間がかかる．また進化図において水色の点群が境界，赤色の点が特徴点，緑色の点計算による方法でも重なりの小さな点群に適応させるために， 群が KPP を意味している．
KPP-BR 法では，Riso の設定が難しいことが課題である．
TrICP と同様に距離の近い点のみを評価する手法が提案されている7)．この方法では評価するべき点数も進化計算で推定

Riso が最適なものより小さい場合を図 4(a) に示す．この例

することで，事前のパラメータ設定が不要になっている．しではオクルージョンを回避するために必要な領域を確保できかし評価するべき点数が評価関数に与える影響が大きいため， ずレジストレーションが失敗しやすくなっている．また，Riso
が最適なものより大きい場合を図 4(b) に示す．この例のよ局所解に陥りやすい．
うに重なりの少ない点群間では KPP の位置が一部に集まっ

2.2 キーポイントパッチ抽出法てしまうため全体の点分布を考慮した重ね合わせが困難とな

高精度にレジストレーションが可能な手法では，ソース点

り，レジストレーションの精度が低下する．このように文献群の点数に比例したターゲット点群への近傍探索を行うことが多い．植西らはレジストレーションのための点群の点数削

2) では適切な位置にのみ KPP を抽出するパラメータの微調整が必要である．本論文では適切な位置以外に KPP が得ら減法として，特徴点とその周囲の点のみを抜き出すキーポイ

れたときにそれを無視できるレジストレーション手法についントパッチ抽出法を提案した2)．この手法では，ソース点群て提案する．

の点数を削減することで差分進化計算の評価関数の計算コス

3. 提 案 手 法

トを小さくし，効率的に最適な剛体変換を求めている．
ソース点群から，ある一つの特徴点 psk が得られたとき，その psk を中心としたひとつのキーポイントパッチ Sk (KPP)
は式 (3) で求められる．

3.1 提案手法の概要
レジストレーション前では，ソース点群のどの部分がター
ゲット点群に重なるかはわからない．そこであらかじめ過剰

364

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.50 No.3 （2021）(b) when the boundary(a) when the boundary
parameter is large
parameter is small
図 4 キーポイントパッチ抽出法を利用したレジストレーションでの失敗例

Fig. 4 An failure example of registration using keypoint
patches extraction

な数の KPP を用意し，適切な位置を適宜選択していくこと
で，適応的に KPP 位置を決定する．本稿ではこれを Genetic

図 5 遺伝子から生成される仮のソース点群の一例
Fig. 5 An example of temporary source point cloud generated from the gene

Algorithm(GA) によって実現する．GA はメタヒューリス
ティクスな最適化手法の 1 つである．最適化する変数を遺伝子とし，解をその遺伝子を持つ個体とみなす．GA では，はじめに初期集団としてランダムな個体を複数生成し評価する．
その後，解集合から親を選び交叉，突然変異を行うことで複数の子個体をつくり評価する．そして評価した個体を淘汰し，良い個体を次世代に受け継ぐ．これらを繰り返すことで集団に含まれる個体を最適解に近づける．
提案法では，レジストレーションに利用するソース点群を遺伝子として表現し，その点群を使って仮のレジストレーショ

図 6 子個体の評価における ICP 初期配置の決定方法
Fig. 6 Determination method of ICP initial placement
for evaluation of oﬀspring

ンを行い，その結果である剛体変換を評価式で評価すること
で，個体の評価とする．また，最小の評価値をもつ個体から

F S(G) =得られた剛体変換を最終的に本手法で出力するレジストレー(

3.2 キーポイントパッチの生成と遺伝子表現
KPP の生成には特徴点検出が必要である．ソース点群中で特徴点となる点の添字の集合を K = {k1 , k2 , · · · , kNk }，遺伝子を G = {ci ∈ K | i = 1, 2, · · · , Nc } とする．式 (3) によって特徴点 psc からは KPP 点群 Sc が得られるため，和集合を使って 1 つの遺伝子 G から仮のソース点群
SG =X

E(∥RG psk + tG − ptj ∥)E(x) =(5)

psk ∈SK

ptj = argminpt ∈T ∥RG psk + tG − pt ∥ション結果とする．

[

1
Ns′

0 x < ϵt1 x ≥ ϵt(6)(7)

ここで，Ns′ は点群 SK の点数であり，RG ，tG は仮定的なレ
ジストレーション結果として得られる回転行列と並進ベクトルである．また，ϵt はターゲット点群の点群解像度である．
点群 P の点群解像度は式 (8) で計算される．

Sc
medianpi ∈P pi − argminpj ∈P,j̸=i ∥pi − pj ∥

(4)

c∈G

が得られる．ある個体が持つ遺伝子とそこから得られる仮定
的なソース点群を図 5 に示す．図中のように，それぞれの遺伝子に対して 1 つの KPP が対応しており，緑色で示されている KPP をすべて集めた点群が仮のソース点群となる．

(8)

仮定的なレジストレーション方法は繰り返し実行されるため高速なアルゴリズムにするべきである．さらに評価関数は高精度なレジストレーションが行われたことを前提として設計されているため，仮定的なレジストレーションは高精度な結果でなければならない．本稿では仮定的なレジストレーショ
ンに ICP3)を用いる．

3.3 評価個体 G の評価には式 (5) を使い，GA で最小化する．式(5) はあらかじめ抽出した KPP すべての点のうち重ならなを評価したときのレジストレーション結果があまりにも違う

い点の割合を意味する．

と，重なると推定される KPP の多くが親子間で変化する可能365

親個体を評価したときのレジストレーション結果と子個体

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.50 No.3 （2021）

図 7 交叉の一例
Fig. 7 An example of crossover process

Bun315

Bun045

Armadillo150

Armadillo210

Armadillo330

Armadillo30

Dragon336

Dragon24

図 8 突然変異の一例
Fig. 8 An example of mutation process性がある．そのため， 仮定的なレジストレーションでの ICPについてその初期相対位置は重要な検討事項である．子個体の評価における ICP 初期配置の決定方法を図 6 に示す．親個体のレジストレーション結果と子個体のレジストレーショ
ン結果を近い結果とするために，子個体の ICP 初期位置を親個体のレジストレーション結果を参照して導出する．ICP
はその初期位置よりも点群距離を近づける方向にのみソース
点群を移動させるため，親個体のレジストレーション結果はそれ自体が局所最適解である．よって局所最適解を抜け出すために，子個体の ICP 初期位置は親個体のレジストレーショ
ン結果から乱数を用いて並進させることで決定する．

3.4 遺伝的操作と終了条件
進化計算では解探索のため親個体の選択や交叉，突然変異，
淘汰といった操作を定義する． 本手法の選択では，各世代において各個体に対して一度ずつ，1 つ目の親として選択する．
さらに選ばれた各親に対して，別の 1 個体をランダムに選択
して 2 つ目の親とし，それらを 2 個体を交叉させ子を作り，それを突然変異させる． 交叉では，2 つの個体の遺伝子の和集合から Nc 個の遺伝子をランダムに選択して新たな個体とする．突然変異では，生成した子個体のうち 1 つの遺伝子をランダムな別の特徴点の添え字に変化させる．淘汰では，交叉の一つ目の親と子の間で優れた評価を持つ 1 個体を次世代に受け継ぐ．

GA ではその評価値が十分な結果となったときに終了する．
本手法では，Gmin 以上かつ評価値の分散がある定数 σf 以下のとき，終了する．ある個体に対して交叉，突然変異を行った際にどのように個体が変化するかを図 7 と図 8 に示した．

4. 実

験

happyStand 336
図94.1 データセット

happyStand 24

実験に使用した点群

Fig. 9 Point clouds used in experiments

本提案手法の性能評価のために，The Stanford 3D Scan-ning Repository を使用した．点群の外観を図 9 に示す．どの点群をソース点群およびターゲット点群としたかは表 1 に

4.2 評価方法
本稿における実験では，レジストレーションの精度を Root

Mean Squared Error(RMSE) で評価する．RMSE は式 (9)

まとめた．

366

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.50 No.3 （2021）
表 2 提案法のパラメータ一覧
Table 2 List of parameters used in proposed methods

表 1 精度比較実験に使用した点群の組
Table 1 Pairs of point clouds used in accuracy comparison experiment
実験

ソース点群

ターゲット点群

重なり率bun
arm-front
arm-back
dragonhappy

Bun315
Armadillo210
Armadillo330
Dragon24
happyStand 336

Bun045
Armadillo150
Armadillo30
Dragon336
happyStand 24

46.5 %
40.9 %
40.3 %
64.7 %
44.7 %

MethodISSparameter
value
unit remark
riss
12.0
mr Ref. 2)
θ21
0.975
- Ref. 12)
θ32
0.975
- Ref. 12)
rnms
8
mr
2rkpp
KPP
rkpp
4
mr Ref. 2)
Nc
10
Ref. 2)GA
Population
20- Pre. ex.
Max generation
1000- Pre. ex.
Gmin
6- Pre. ex.
σf
0.01- Pre. ex.
Shift
µ
0
- Pre. ex.
σ
BBDD/16 m Pre. ex.
- Pre. ex.
Experiment
trial
30

により計算される．

RM
sSE =
1 X
∥ (Rp + t) − (Rtruth p + ttruth ) ∥2
Ns

(9)

p∈S

ここで，Rtruth ，ttruth はそれぞれ真値となる回転行列と並表 3 比較実験の結果
Table 3 Result of comparetive experiment

進ベクトルである．さらに主観的な評価から，5[mr] 以下のRMSE であったレジストレーションを成功とし，その回数を計測した．mr はターゲット点群の点群解像度である．(式(8))
4.3 提案法と KPP-ECR の比較実験
実験では，提案法 (Ours) と従来法である TrICP，KPP-

BR でソース点群を削減した ECR(KPP-ECR) の精度の差を比較した．点群処理に関しての実装には，PCL11)を利用した．KPP-ECR と提案法ではともに特徴点検出に ISS12)を用いた．これはある点を中心とした半径に含まれる点座標に対して共分散行列をもとめ，その固有値の比率から，特徴点とするかを判別する方法である．

ISS による特徴点検出方法では，Non Maximum Suppression 法によって特徴点同士の距離が Rnms 以下となるように特徴点の点数が調節される．今回は，あらかじめ過剰な数

datasetMethodsuccess RMSE[mr] Proc Time[s]
Ours
30
0.42
160.5
bun
TrICP
1
34.19
8.4
KPP-ECR
0
9.46
201.9
Ours
30
4.95
130.8
arm-front TrICP
18
25.32
6.1
KPP-ECR
20
3.87
121.7
Ours
30
4.25
170.9
arm-back TrICP
8
25.34
5.6
KPP-ECR
0
27.61
134.8
Ours
30
0.70
137.1
dragon
TrICP
29
1.40
9.5
KPP-ECR
20
2.29
118.3
Ours
30
0.97
270.6
happy
TrICP
1
21.67
16.7
KPP-ECR
0
16.69
355.8

した．

の KPP を抽出する必要があるため，Rnms = 2Rkpp とする

使用した点群のペアを表 1 に示す．実験は各点群のペア

ことで，それぞれの KPP 同士で共通の点を含まず最も多くに対して 30 回レジストレーションを行い，その精度と実行の特徴点を抽出できるようにした．このようにして得られたCPU 時間の分布を箱ひげ図として図 10 と図 11 に，30 回の実験の平均値を 表 3 にまとめた．図において，青色の箱
ひげ図が提案法，緑色の箱ひげ図が TrICP，赤色の箱ひげ図が従来の KPP-ECR 法である．図 10，11 ともに値が小さい

特徴点から KPP を抽出し，3 章で述べた GA によって重ね合わせに用いる KPP の選択を行う．
本手法においては，提案法での子個体の初期相対配置を決定するための並進は，正規分布で決定する．実験に用いたパ方が優れる．

ラメータの一覧を表 2 に示す．“Pre. ex.” は事前実験から得

KPP-ECR と提案手法を比較すると，すべてのデータに対られた値であることを意味する．また，BBDD は点群を囲む

して実行時間は同程度でありながら，提案手法の方が精度と対角線の長さを意味する．比較手法である TrICP で考慮す成功率で優れているといえる．KPP-ECR では KPP の位置

るソース点群の点数は全体の 60%とし，KPP-ECR のパラが固定であり，小さい重なり率を持つ点群同士では重ならな

2)

メータは参考文献 のものを用いた．乱数生成には，C++のい部分に KPP が多く存在し，失敗が増えるためである．

13)

標準ライブラリで実装されているメルセンヌ・ツイスタ法

TrICP と提案手法を比較すると，提案法が処理速度では(std::mt19973) を利用した．
提案法と TrICP は初期相対位置に結果が依存するため，そ劣るもののレジストレーションの成功数や精度で優れているの初期配置を各試行で正規分布を使ってランダムな位置に移なるような剛体変換を採用しているため，具体的な対象物で動させた．正規分布の中心はターゲット点群の中心からター

分類すると，bun，arm-back や happy などのように球体

ゲット点群の主成分方向に 1/8BBDD 移動させたところであや円柱に似た形状に対しては特徴的な部分を捉えて位置合わり，標準偏差はターゲット点群の BBDD の 1/10 の大きさとせを行うことができ，その差が大きい．一方，arm-front と367

ことがわかる．提案法では全体のうち最も多くの KPP が重The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.50 No.3 （2021）

図 10 比較実験の結果 (精度)Fig. 10 Result of comparative experiments (accuracy)

図 12 RMSE 値の世代推移
Fig. 12 Generational transition of RMSEとを示した．本手法において高精度に重ね合わせが可能とな
る重なり率の限界について調べることや今回実験に使用した以外の点群について本手法の性能を調べることは今後の課題とする．また，今回の実験におけるパラメータである，Rkpp
や Nc の値は文献2)に従ったが，これらのパラメータの最適化についても，今後の検討が必要であるといえる．

5. む す び
KPP 抽出法によるレジストレーションにおいて KPP が重ならない場所に存在する場合には，レジストレーションの精度が著しく悪化するという問題がある．本論文ではこの問題に対し，KPP 位置を適応的に選択するというレジストレー
図 11

ション方法を提案し，従来からある 2 方式（TrICP と KPP-

比較実験の結果 (CPU 時間)

ECR）との比較を行った．その結果，本手法は KPP-ECR

Fig. 11 Result of comparative experiments (CPU time)

に対し同等程度の処理時間で，より小さい重なりを持つ点群

dragon では TrICP でも比較的よい結果が得られている．これは dragon では比較的重なり率が大きいためであり，armfront では尖った部位などの特徴的な形状が他のデータセッのレジストレーションが可能となることを示した．また，最も多くの KPP が重なるようにする剛体変換の採用により，

TrICP と比較して明らかに高い成功率で高精度なレジスト
レーションが可能となることを示した．

トと比べて多いことがその原因と考えられる．
処理速度については， 図 12 に bun の点群の組に対して，
最も収束が遅かった RMSE 値の世代推移を示す．この図では，収束終盤に悪い評価値をもつ個体が取り残されている (図一方で処理速度が今後の課題である．実験結果における評価値の推移を見ると，一部の個体に対しその評価値が下がりきらない例があることが示された．この対策としては子個体の遺伝子や評価の初期相対位置について工夫を加え，より良

12 中の (a))．これにより，分散が大きくなり終了条件を満たい子個体を生成する手法を導入することで処理時間の改善のしにくくなっている．一方で，最良解の例では 26 世代以降余地があると考えている．
(図 12 中の (b)) でほとんど変化がない．これらの図から，分散をより小さくするように交叉や評価時の初期位置に対し工夫を加えたり，終了条件を変化させることによって，より高速なレジストレーションが見込める．
今回の実験では，比較的重なり率の小さな点群に対して，

参考文献
1) B. Curless, M. Levoy: “A Volumetric Method for Building
Complex Models from Range Images”, Proc. of ACM SIGGRAPH, pp.303–312 (1996).

とが可能であることを示した．また本手法が，精度と成功率

2) 植西一馬, サンドバル ハイメ, 岩切宗利, 田中清 : “キーポイント
パッチ抽出法を用いた高能率な進化計算による 3 次元点群レジスト
レーション”, 画像電子学会誌, Vol.47, No.2, pp.154–166 (2018).

で既存手法である KPP-ECR や TrICP よりも優れているこ

3) P. Besl, H. McKay: “Method for Registration of 3-D Shapes”,

本手法が高い成功率で高精度にレジストレーションを行うこ368

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.50 No.3 （2021）
IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence,
Vol.14, No.2, pp.239–256 (1992).
4) P. Biber and W. Strasser: “The Normal Distributions Transform: A New Approach to Laser Scan Matching”, Proc.
of 2003 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent
Robots and Systems (IROS 2003), Vol.3, pp. 2743–2748, doi:
10.1109/IROS.2003.1249285 (2003).

齊 藤 陽 平 （学生会員）
2020 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 次元点群処理のレジストレー
ションに関する研究に従事．

5) 橋本学：“距離データハンドリングのための 3 次元特徴量”, 動的画
像処理実利用化ワークショップ 2015 基調講演, pp.1–14 (2015).
6) J. Santamarı̀a, O. Cordòn, S. Damas: “A comparative Studyof State-of-The-Art Evolutionary Image Registration Method
for 3D Modeling”, Computer Vision and Image Understanding,Vol.115, No.9, pp.578–596 (2007).
7) X. Zhang, B. Yang, Y. Li, C. Zuo, X. Wang, W. Zhang:“A Method of Partially Overlapping Point Clouds Registration Based on Diﬀerential Evolution Algorithm”, PLoS ONE,Vol. 13, No.12, e0209227, https://doi.org/10.1371/journal.
pone.0209227 (2018).
8) E. Trucco, A. Fusiello, V. Roberto: “Robust Motion and Correspondence of Noisy 3-D Point Sets with Missing Data”, Pattern
Recognition Letters, Vol. 20, No.xx, pp. 889–898 (1999).
9) D. Chetverikov, D. Svirko, D. Stepanov, P. Krsek: “The
Trimmed Iterative Closest Point algorithm”, Object Recognition Supported by User Interaction for Service Robots, Vol.3,
pp. 545–548, doi: 10.1109/ICPR.2002.1047997 (2002).
10) D. Fontanelli, L. Ricciato, S. Soatto: “A Fast Ransac-Based
Registration Algorithm for Accurate Localization in Unknown
Environments Using Lidar Measurements”, Proc. of 2007 IEEE
International Conference on Automation Science and Engineering, pp. 597–602 (2007).
11) R.B. Rusu, S. Cousins: “3D is here: Point Cloud Library(PCL)”, Proc. of IEEE International Conference on Robotics
and Automation, pp.1–4 (2011).
12) Y. Zhong: “Intrinsic Shape Signatures: A Shape Descriptor
for 3D Object Recognition”, Proc. of 2009 IEEE 12th International Conference on Computer Vision Workshops, ICCVWorkshops, pp. 689–696, doi: 10.1109/ICCVW.2009.5457637(2009).
13) M. Matsumoto, T. Nishimura: “Mersenne Twister: A
623-Dimensionally Equidistributed Uniform Pseudo-Random
Number Generator”, ACM Trans. on Modeling and Computer
Simulation, Vol.8, No.1, pp.3–30 (1998).

(2021 年 3 月 1 日 受付)369

植 西 一 馬 （正会員）
2008 年 防衛大学校情報工学科卒業．2014 年 防衛大学校理工学研究科前期課程情報数理専攻修了．現在，信州大学大学院総合工学系研究科博士課程システム開発工学専攻在学中．修士 (工学)．
3 次元形状情報処理に関する研究に従事．

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攻修了．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．

アギレ エルナン
1990 年 エクアドル国立工科大学コンピュータシ
ステム情報学科卒業．2003 年 信州大学大学院工学系研究科博士課程修了．2005 年 同大学工学部
情報工学科助教．2007 年 同大学ファイバーナノ
テク国際若手研究者拠点事業助教．2011 年 同大
学工学部電気電子工学科准教授．2018 年 同大学学術研究院 (工学系) 教授．現在に至る．博士 (工学)．進化計算アルゴリズム， 計算知能， 最適化やこれらの応用に関する研究に従事．IEEE，
ACM-SIGEVO，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．2015 年 信州大学副学長，
現在に至る．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．本学会会長．

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.50 No.3 （2021）

長崎県内における公共交通車両
田中 賢一（正会員）

Trains and Buses in Nagasaki Prefecture.
Ken-ichi TANAKA (Member)
はじめに1954 年（昭和 29 年）製造のあと 2017 年（平成 29 年）に水編集委員会より本欄での執筆を求められた．しかも，一部

戸岡鋭治氏により“みなと”として改造され，120 円で水戸の委員からは，私の好きな洋菓子の数々などを書くようにと

岡デザインを楽しめると評された．JR 九州において非常に話のリクエストもあった．しかしながら，コロナ禍のもたらし題となった“ななつ星 in 九州”や“或る列車”などに見られた影響により，最近はそのような機会に恵まれず，締め切り

る組子はもちろんのこと，長崎をイメージしやすいステンドを控え，何を書けばよいのか悶々としていた．

グラスや，長崎に数多く棲息する“尾曲猫”（鍵尻尾と呼ばれ一方，筆者が九州に戻って 5 年 3 ヵ月が経過した．路面電る類の猫や尻尾が極端に短い猫）などのギミックが満載であ

車の走る長崎では，公共交通機関の車両として，車齢 50 年以る．図 1(c)は既に現役引退しているが箱根登山鉄道が小田原

上の電車，各種メディアでも取り上げられるようなクルーズ

市内に路面電車を走らせていた頃の電車であり，路線廃止後

トレイン，東京都内もしくは神奈川県内で使用されていたバは長崎電気軌道にて 150 形として活躍していた．この電車のスの中古導入など，その土地ならではの話題も多く，そのよ

最終運転日（2019 年 3 月）には多くの方々がカメラを持ってうな写真だけは時間をかけて撮ったものが蓄積されている．

電車通りに繰り出していたようだ．これ以外にも，東京都交

そこで，このようなテーマで要請に応えることにした．

通局（都電荒川線），広島電気鉄道，熊本市交通局などからの移籍車も多く在籍していた．

車齢 50 年以上の電車
長崎市内には，長崎電気軌道が路面電車を運行している．
多くの場合，路面電車は公営交通（いわゆる市もしくは都などが運営する交通局）によるものが多いと言われるが，一般企業が運営する路面電車は，堺（阪堺電気軌道），岡山（岡山電気軌道），広島（広島電気鉄道），長崎（長崎電気軌道）な
どそれほど多くない．その長崎電気軌道であるが，実に車齢50 年以上の電車が数多く現存している．
図 1 は長崎市街地でよく見掛ける長崎電気軌道の電車であ2020 年 3 月には，全国初の FeliCa 搭載 IC バスカードである長崎スマートカードの老朽化置き換えを目的として，
nimoca（ニモカ）が導入され，いわゆる 10 カード（Suica，
PASMO，ICOCA，Sugoca など）が使用可能となり，新地中
華街や市民会館前（かつては公会堂前だった）での紙片による乗換券制度も終わった．それでもレトロ車両と呼ばれる車
齢 60 年以上の電車はアップデートされ未だに現役である．

JR 九州の車両たち

る．図 1(a)，図 1(b)ともに 1950 年～1954 年に製造された 200

JR 九州は JR 東日本などと経営体質が大きく異なると言わ形電車であり，
車齢 60 年以上となった今でも現役主力車種とれていて，本業である鉄道を維持するため，飲食店（赤坂うして活躍中である．中でも図 1(b)に示すような 310 号車は

まや，うちのたまご），ドラッグストア（ツルハグループのド(a)200 形電車(b)みなと（200 形改造車）
図 1 長崎電気軌道の電車

370(c)150 形

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.50 No.3 （2021）

ラッグイレブン），大規模商業施設（アミュプラザ，えきまちから見直されるようになってきた方式のものである．このよ1 丁目），宿泊施設（JR 九州ホテルブラッサム）などにも力

うなディーゼルエレクトリック方式の車両は，JR 東日本のを入れているようだ．また，九州管内では，JR の特急電車よHB-GV400 形，JR 北海道の H100 形などもある．この YC1

り高速バスのほうが，速くて安い区間も少なからず存在する

系も JR 九州の定番である水戸岡デザインである．JR 九州にということから，特に福岡から宮崎・鹿児島方面の高速バス

は福岡方面で運用されている BEC819 系電車（DENCHA）もには西日本鉄道などと共同運行の形態までとっているものもあり，電化区間でバッテリーに充電をして，そのエネルギーある．そのような背景もあり，列車については JR グループで走行させる車両も活躍中であるが，YC1 と併せて低燃費化の中で差別化を意図するためだろうか，水戸岡デザインを採への取り組みがなされている．

用するようになってきた．

特急かもめ（博多～長崎）は，かつて L 特急つばめ（博多ところで，長崎県内を走る JR 九州の車両で昭和時代に製～西鹿児島）のために新造された 787 系電車（図 3(b)）と，造された車両は，図 2 に示すように，特急みどり（博多～佐特急ソニック（博多～大分）の増備に製造された振子電車 885

世保）と特急ハウステンボス（博多～ハウステンボス）で運系電車（図 3(c)の白いかもめ）による運用となっている．西用される 783 系（図 2(a)），長崎本線や佐世保線における一部

九州新幹線の部分開業（武雄温泉～長崎）に伴い，新幹線のの普通列車で用いられる 415 系（図 2(b)），そして，長崎～佐

愛称が“かもめ”になることからその動向が気になる．

世保間での運用で活躍していたキハ 66 系気動車（図 2(c)）であるがキハ 66 系気動車は 2021 年 6 月 30 日で運用離脱となった．
そのキハ 66 系の後継として新造された車両が図 3(a)に示
すような YC1 系（Yasashikute Chikaramochi）である．この車
両はハイブリッド型気動車で，ディーゼルエンジンにより電気エネルギー発生させ，その電気エネルギーでモータを回転させる方式の車両である．この方式は 60 年以上前に DF50 型
ディーゼル機関車で採用されていたものであり，JR 貨物や“ななつ星 in 九州”のディーゼル機関車である DF200 ごろ(a)783 系電車（ハイパーサルーン）

首都圏で走っていたバスが集結
近年，九州管内各地では路線バス車両の新製導入が少なくなりつつある．
特に長崎県交通局の場合には 2020 年式以降の新車は見当たらず，首都圏で走っていた 2000 年～2007 年式の車両を中古導入する例が多くなっているようだ．その場合の導入元は東京都交通局，横浜市交通局，東急バス，神奈川
中央 交通，京急バスなどである．長崎県交通局だけでなく，
西肥自動車や，島原鉄道も同様に首都圏からの中古導入車両が多くなっているようだ．

(b)415 系 1500 番台(c)キハ 66 系気動車

図 2 JR 九州における昭和時代製造の車両(a)YC1 系気動車(b)787 系つばめ型電車
図 3 JR 九州における現行型車両

371(c)885 系電車

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.50 No.3 （2021）(a)長崎県交通局（元東京都交通局）(b)西肥自動車（元神奈川中央交通） (c)島原鉄道（元東急バス）
図 4 首都圏から中古導入されたバス(a)長崎県交通局（元東京都交通局）(b)西肥自動車（元神奈川中央交通）(c)島原鉄道（元東急バス）

図 4 首都圏から中古導入されたバス(a)長崎県交通局(b)西肥自動車（左下にアマビエ）(c)長崎自動車

図 5 低姿勢な回送車の行き先表示(a)長崎県交通局(b)西肥自動車（左下にアマビエ）(c)長崎自動車

図 5 気遣いのある回送車の行き先表示

この長崎では高校生などのバス通学定期券保有率が非常に高いそうで，県立高校を行き先とした通学バスも通学時間帯に頻繁に運行されており，そのような人々の大切な交通手段でもある．
昨今のコロナ禍も相まって，回送車の行き先表示も実に多彩になってきた．コロナ禍以前から，長崎県交通局では“お急ぎのところ、申し訳ございません 回送中です。
” という低姿勢な文章が表示されていたが，長崎自動車では昨年の秋くらいから“がんばれ長崎！医療従事者ありがとう。
”という表示が，西肥自動車では“医療従事者の全ての皆様に心より感謝申し上げます”という表示と疫病退散の力を持つとされる
アマビエのポスターが貼りだされるようになり，交通事業者
もここまで回送表示に気を遣うようになったのかと思わせるが，それも視点を変えれば一つの趣と感じ取られる．

むすび
観光地として知られる長崎においては，その地域独特の交通事業者による特色が顕著にみられ，風光明媚な景色を引き立たせるアクセントのような効果も数多く存在する．
その観点から，長崎県内でみられる路面電車，JR 九州の列車，関東方面で過去に活躍していたバス，などに焦点をあてた記事とした．新型コロナウイルスが終息した折には，これらの車両に乗り，観光が楽しめることを，心から待ち望む次
第である．

372

田中賢一
（正会員）
1992 年 九州工業大学工学部電気工学科卒業．1994 年 同大学院 博士前期課程修了．九州工業大学工学部助手等を経て2016 年長崎総合科学大学 教授，現在に至る．博士（工学）．映像情報メディア学会奨励賞および査読功労賞受賞．IEEE
Senior Member，電子情報通信学会正員．
映像情報メディア学会正会員．本学会正会員，編集委員．著書：マンガでわかる電子回路（オーム社），電子透かし技術（画像電子学会編集電大出版）等．

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.50 No.3 （2021）
IIEEJ

☠ᄚ
手話の空間的特徴に基づくキーフレームを用いた手話映像要約の検討
筒 口

拳†（正会員）

秋 山

滉 太††

品 田 紗弥花††

米 村 俊 一††† 崇城大学 , †† 芝浦工業大学

Video Abstraction Method Using the Keyframe Based on Spatial Featuresof Japanese Sign Language
Ken TSUTSUGUCHI† (Member), Kouta AKIYAMA†† , Sayaka SHINADA†† , Shunichi YONEMURA††† Sojo University , †† Shibaura Institute of Technology〈あらまし〉 大地震や水害などの災害が発生した場合，被災者に素早く正確に災害情報を伝達する必要があり，様々な手法が検討されている．一方，手話を第一言語としているろう者の中には，テキスト系システムを介して日本語の情報を取得することに認知的負担を感じる人も多く，緊急情報を素早く正確に読み取ることは容易ではない．このため，手話映像を用いて情報を伝達できる映像システムが有効であると考えられるが，災害時のように通信帯域が圧迫されたり，制限されるような状況においては，大容量の映像ファイルを伝達することは困難である．我々は，手話映像の伝達内容をできるだけ保持したまま映像の容量を削減し，緊急情報を伝達することができるシステムの構築をめざしている．本論文では，手話映像の空間的特徴が強く表れているフレーム (キーフレーム) のみで構成する低容量の映像 (キーフレーム映像) を提案し，情報伝達方式としての有効性について実験的な検証を行った．災害発生を想定した手話緊急映像についてキーフレーム映像を作成し内容理解度に関する評価実験を行った結果，映像データ量および映像の可読性においてキーフレーム映像の有効性が確認された．
キーワード：手話, ろう者, 災害, 映像要約, キーフレーム<Summary> When a disaster such as a large earthquake occurs, there is a need to convey quickly andaccurately disaster information to victims. On the other hand, for some of the Deaf, whose primary language
is sign language, it has a large cognitive burden of information obtained via a text-based system, it is noteasy to read in the emergency information quickly and accurately. Video communication system that caninteract with sign language is required. However, it is diﬃcult to transmit a video ﬁle of a large capacity linesthat slow down the speed at disaster congestion or the like. In this study, we aim to establish a key-frame
communication system. It is a technique to reduce the compression of the data volume by constructing asign language video only key frames (frame images spatial features of sign language is out strongly). In
this paper, for the sign language image generated based on the key frame communication system, it wasevaluated experiment by the Deaf people.
Keywords: sign language, deaf, disaster, video abstraction, key frame

セージの意味を容易に理解できることが重要である1)．

1. は じ め に

災害情報を迅速かつ正確に伝達する情報通信メディアでは

地震や水害などの自然災害が発生した場合，緊急情報をいち早く入手し適切な行動をとることは，人的被害を抑える上次の 3 つの要素を考慮する必要があると我々は考えている．

1. 情報伝達の迅速性

で極めて重要である．緊急情報の役割は，被災者に対して災

災害発生時には，周囲の状況が刻々と変化するため，情害の状況や避難の方法などを迅速に伝達することによって，報伝達は迅速に実行できなければならない．

被災者が適切な避難行動を遂行できるよう支援することであ

2. 情報伝達の正確性る．したがって，緊急情報の受け手が，災害という緊急事態

メディアを通じて送られてきたメッセージの意味を，受の中で，メッセージをできるだけ確実に読み取り，かつ，メッ信者が正確に理解することができなければならない．

373

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.50 No.3 （2021）

3. 通信メディアの多様性

アニメーション生成のためのコーパスの構築が不要で素材の災害発生時には，日常的な情報伝達手段が利用できなく2)

取得が比較的容易であるという特徴があり，手話者の手指動なる可能性が高いため ，複数の通信手段を併用できる

作／非手指動作を話者の特徴 (用語の選択や語順，強調といっ多様性を考慮しなければならない．

た手話表現の違い) も含めて伝達することが可能であるとい

特に，地震や津波といった大規模な自然災害が発生した際

う点で手話アニメーションと相補的な技術と位置付けられる．

の緊急情報では情報のユニバーサルデザインを考慮すること

手話実写映像のデータ量を削減する方法として，(画面解3),4)が重要であり，聴覚に障がいを持つ人への配慮として手5)

像度や符号化技術における圧縮に加え) 映像のフレームを一話を用いることは社会的課題のひとつである ．従来，不特定間隔で間引くことが考えられるが，手話を読み取る上で重定多数に向けた緊急情報の伝達メディアとして防災行政無線

要な空間的特徴量を含むフレームが削除されメッセージ伝達

やテレビ放送，ラジオ放送などが用いられるが，これらのメの効率が著しく低下する可能性がある．

ディアは音声が主体であるため，そこから聴覚障がい者が情

本論文では，手話実写映像の伝達を前提として，手話表現報を取得するのは難しい．テレビ放送では音声に加えて字幕の空間的特徴を極力損なうことなく，かつ，映像容量を大幅が表示されるが，手話が第一言語であり日本語の習得が十分に削減して伝達する新しい手話映像伝達方式を提案する．こではないろう者にとって，聴覚に障がいが発生した時期や日の手法は，手話映像の中から手話の特徴を強く表しているフ本語の獲得状況，それまでに受けてきた教育環境によって， レーム (キーフレーム) を抽出し，キーフレームだけから映日本語の理解度に大きな個人差が存在する6)〜8)といった背景もあり，字幕の日本語テキストから迅速かつ正確に緊急情報
9),10)

を読み取ることは容易ではない像を再構成することを特徴としている．
すなわち，手話実写映像のフレームを間引くことで情報を．したがって，手話映像

圧縮する手法であるが，受信者が手話内容を理解する上でどを用いた情報伝達が望ましいと考えられる．一方で，テレビの画像フレームがキーとなるのかが明らかになっておらず，

放送での緊急ニュースでも手話映像が同時に表示されてきてまずは手話映像におけるキーフレームがどのようなものであいるが，テレビ受信機が近くにない状況ではスマートフォン

るのかを特定することが必要である．

や携帯電話で情報を受け取らざるを得ず，どんな状況におい我々はキーフレーム映像を作成するにあたり，キーフレーても情報を受け取れる仕組みが必要である．災害時の情報がムの枚数やキーフレームの (時間的) 位置の選定をどのように正しく伝達されなければ，逃げ遅れの発生や安否の確認の遅すればよいか，ということに焦点を置き，災害発生を想定しれ，避難所における生活情報の取得困難など，被災地での孤た手話映像において，本論文で提案する方式に基づいてさま

11)

立や精神的に不安な事態が生じうる

ざまな種類のキーフレーム映像を作成し，ろう者によるメッ．

一方，大規模災害発生時には通信路が物理的な損傷を受け

セージ読み取り実験を行うことで提案方式の有効性を検証したり，あるいは特定の地域での通信トラフィック量が著しくた．さらに，手話映像のフレームレートを一定間隔で低減し増大するなどの理由によって通信回線の輻輳が発生し，情報た映像と，上記キーフレーム映像との比較実験を行った．そ

伝送能力が大きく低下する．よって，緊急時には，スマートの結果，提案した映像方式は，低容量であっても，内容の伝フォンなどの携帯端末で受け取れ，かつ，データ量がより少達も可能であることが示された．
以下，2 章で我々の提案方式である「手話キーフレーム映

ない手話映像により情報を伝達することが重要である．
これらの状況を踏まえ，我々は，まず迅速に情報を伝達す像」についてその概念と種類について説明し，3 章及び 4 章

るために手話映像のデータ量を削減することを目標とし，次でキーフレーム映像による評価実験とその結果について述べ，に，情報の内容をできるだけ正確に伝達できること，を実現

5 章でまとめる．

する手法を検討する．
情報量を削減して遠隔地に伝達する手段として，手話を CG

2. 手話キーフレーム映像

アニメーションで表現し，そのコマンド情報のみを伝送する

2.1 手話キーフレーム映像の概念ことによる情報量削減が考えられる．実際，手話アニメーショ

手話は，手の位置や形，手の動き，顔の表情などを組み合ンの生成に関する研究が行われており，アニメーションシス

わせて意思を伝える表意言語である．例えば，図 1 は「雨」

テムに日本語を入力することで，端末のスクリーン上に入力を表す手話の画像であるが，手話では両手を広げて顔前左右された日本語に対応する手話表現が表示される例もある．特におき，指先を下に向けて二度ほどおろす，というように表に近年は手指動作のみならず表情も生成できるシステムが現現14)する．図 1 は，この手話表現の空間的な特徴に着目してれている12),13)．アニメーションによる動作生成は既存の映

1 枚の静止画で表したものであり，両手動作の始点部分と終像にない文章を生成でき，表現の揺れ (手話演者による差異)

点部分において手が描画され，途中の手の移動は矢印記号でをなくすことが可能であるという特徴がある．

描画されている．つまり，手の始点，手の移動軌跡，手の終

一方，本論文で提案する方法は，手話者の実写映像を用い点という，手話表現における３つの空間的特徴が伝達できれるため CG のような大きな情報圧縮は期待できないものの， ばそれは「雨」の手話表現であることが理解できる．

374

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.50 No.3 （2021）

これを一般化すれば，ある手話表現において，その空間的速度変化が起こる前後において手の移動方向が大きく変わる

特徴は手の始点，手の移動軌跡，手の終点という 3 要素に強など，手の動きに関する時空間的な変化が発生する可能性がく反映されており，それらを抽出して伝達すれば，手話表現高い．したがって，手話実写映像の中で，手の動きに関するの意味を特定することができると考えられる．手の移動軌跡

時空間的に大きな変化を観測することによって，キーフレーには直線的なものと，例えば円弧のような非直線的なものがムを高い確率で抽出することが可能である．

あるが，いずれも始点，中間点，終点で特徴付けることができる．すなわち，手話表現に含まれる，手の始点・終点，及びそれらの間に存在する中間点が抽出できれば手話表現の空

手話実写映像の中からキーフレームを抽出することを目的
として，次の 2 種類のフレームを定義する．

1. 静止フレーム間的特徴を抽出することが可能であると考えられる．多くの手話表現の静止点 (始点と終点など) に相当するフレー

場合において，手話表現の始点，及び終点は手が空間的に静ム．前述のとおり，完全に手の動きが静止していなくて止している状態に近いため，実際の手話実写映像から手話表も便宜上，静止点や静止フレームと呼ぶことにする．

現の空間的特徴を抽出するためには，映像の各フレームの中

2. 中間フレーム

から手が静止している点 (静止点) 及び中間点を抽出できれ二つの静止フレームの間に存在するフレーム群の中で，手ば良い．

話表現の空間的特徴を表していると考えられるフレーム．

本論文では，この静止点 (始点・終点)，中間点のように，本論文では手話実写映像より静止フレームと中間フレーム

手話表現の空間的特徴が強く出ているフレームを「キーフを抽出し，これら 2 種類のフレームを，視認可能な再生速度

レーム」と呼ぶ．また，手話映像からキーフレームを抽出し， にコマ送り速度を調節して手話キーフレーム映像を作成する．
キーフレームのみを用いて再構成した手話映像を「手話キーフレーム映像」と呼ぶ．手話映像から手話キーフレーム映像

2.2 キーフレーム映像方式による手話映像の生成を生成し，それを伝送することによって，可読性の低下を抑災害発生時に被災者に対して伝達すべき緊急メッセージを，えつつ，映像ファイルのデータ容量を削減できる可能性があ

前節で述べたキーフレーム映像方式に基づいて生成した．本る．図 2 にキーフレームの概念を示す．

節では，まず対象とする手話の種類について述べ，その後，現実世界の手話において，人間の手が空間的に完全に静止

キーフレームの抽出及びキーフレーム映像の作成について述することは殆どなく，始点から終点まで連続的に動いていく． べる．
しかし，手話表現のキーフレームに相当する箇所においては，

2.2.1 対象とする手話

例えば，手の動きが遅くなるといった速度変化，あるいは， (a) 手話の形態
現在，日本国内で使われている手話には，日本手話，日本
語対応手話，及び中間型手話の 3 種類が存在する15)．表 1 に各手話の特徴を示す．日本手話は，日本語とは語順が全く異なる独自の文法を持つ手話で，高齢のろう者が使用する場合が多い．日本語対応手話は，日本語と語順が同じであり助詞も含めて手話表現するため日本語との両立が容易な手話である．中間型手話は，日本手話と日本語対応手話の中間に位置するもので，日本語の語順に従うものの基本的に助詞は用いず，また，単語レベルでは写像性の高い日本手話の表現を用

図 1 「雨」を表す手話の画像
Fig. 1 An illustration of sign language “rain”

いる．本論文では，対象とするユーザの広さという観点から，

図 2 キーフレームの概念 ( (a) 手話動作の例，(b) 手話映像 (実写)，(c) キーフレーム )Fig. 2 The concept of “keyframe”; (a) an example of sign language, (b) video, and (c) keyframes

375

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.50 No.3 （2021）

ろう者に加えて中途失聴者にとってもコミュニケーションがる．同様に，普段聞きなれない特定地域で使われている

とりやすい中間型手話を対象とする．

地名や施設名といった単語は混乱を生じやすいため，本(b) メッセージ内容

論文における実験では使用しないこととした．

総務省の調査によると，災害発生後の時系列は，災害発生

2. 地域性の強い手話の不使用

直後，応急時，復旧時の 3 つに大別でき，さらに災害発生直

手話は，実際は地域ごとの特徴，方言が存在する地域性

後は「災害から身を守り，逃げる段階」と「避難直後」の 2の強い言語である．今回は，なるべく地域性を排除し，

2)つに分かれる ．本論文では，より緊急性の高い発災直後のさらに個人の癖を排除した公共的な手話表現を用いた．

緊急連絡を想定し公的機関が送信するであろうと考えられる

2.2.2 キーフレームの抽出

メッセージを対象とした．キーフレーム映像方式に基づいて

前節の表 2 で示した各メッセージについてろう者に手話表生成したメッセージ内容を表 2 に示す．原手話映像の作成では，最初に日本語文章でメッセージを作成し，それを手話表

現を行ってもらい，それをビデオ撮影したものを原映像ファイルとした．撮影で用いた機材は SANYO 製 Xacti(DMH-

現する方法を用いた．

FH11(K)) で あ り，撮 影 し た 映 像 ファイ ル は 空 間 解 像 度
1920×1080×60p，平均映像長 10.6 秒のフルハイビジョン
アリングや調査を基に，次に示す 2 つの条件を設定した15)．
映像である．これらの原映像ファイルから，次に示す 2 つの1. 架空の名称，特殊性の強い名詞の不使用基準を満たすよう，手作業でキーフレーム画像を抽出した．
表 2 のメッセージ内容を設計するにあたり，ろう者へのヒ

たとえば「東都電力」等のような架空の名称は固有名詞として認識されない場合があり，被験者の戸惑いに繋が
表 1 日本国内で使われている手話の特徴
Table 1 Characteristics of sign language used in Japan

1. 静止フレームの抽出．2.1 節で述べた静止フレームに加え，映像の表示画像を 2 次元座標として，手話映像中の右手と左手それぞれの重心位置座標 (x, y) を追跡し，X
軸方向または Y 軸方向のどちらかの移動方向が反転する画像フレームを特定し，それも静止フレームとした．

種類

特徴
・日本語とは異なる独自の文法を用いる
日本手話 ・音声 (口話) を併用しない・手の形や表情，視線などをトータルに使い，
語調的情報や意味的情報を伝達できる・日本語の文法を用いる
日本語 ・口話を併用する
対応手話 ・助詞や助動詞なども指文字などで表現する・日本語に習熟していないとわかりにくい
・ほぼ日本語の文法に従う
中間型 ・可能な限り口話を併用するが助詞は特に必要で手話
なければ用いない
・写像性の高い日本手話的な表現を用いるため，日本語に習熟してなくても意味を理解できる

2. 中間フレームの抽出．2 枚の静止フレームの間に存在す
る画像フレームのうち，手話の空間的特徴が表れていると考えられるフレームを選定する．また，軌跡が滑らかに弧を描く動きの場合でも，弧の方向が反転する変曲点
は中間フレームとした．選定が困難な場合は，時間軸上で中間点に位置する画像フレームを中間フレームとした．

2.2.3 キーフレーム映像方式による手話映像の生成抽出したキーフレームを用いて，手話キーフレーム映像を生成した．手話キーフレーム映像の生成イメージを図 3 に示す．図 3 の元映像において第 1 フレームが開始，第 121 フ

表 2 使用した手話映像の文章一覧
Table 2 Sentence list of used sign language video

No.
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15

文章内容
地震が発生します！強い揺れに備えてください．
津波が来ます．すぐに高いところに避難してください．
商店街周辺で，大規模な火災が発生しています．付近にお住まいの方は直ちに避難してください．
竜巻が発生しています．すぐに市役所へ避難してください．
小学校で火災が発生しました．小学校周辺には近づかないようにしてください．
がけ崩れが発生しました．山沿いにお住まいの方は直ちに避難してください．
高潮警報が発令されました．浸水の可能性があるので避難してください．
地震です．火災を防ぐため，ガスの元栓を締めてください．
停電が発生しています．復旧にはしばらくかかる見込みです．
東京都で大きな地震が発生しました．余震に注意してください．
地震です．津波の心配はありません．
大雨洪水警報が発令されました．河川の氾濫に注意してください．
暴風警報が発令されました．外出はできる限り控えてください．
大雪警報が発令されました．交通網の乱れが予想されるので，外出時には注意してください．
大雨警報が発令されました．今後の気象情報には十分ご注意ください．

376

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図 3 キーフレーム映像の作成例
Fig. 3 An example of creating sign language key frame video

レームが終了で両方共に静止フレーム，第 75 及び第 89 フ
レームが中間フレームである．これらのキーフレームを用いて手話映像を生成する場合，4 枚の画像を単純に 1/30 秒ずつ表示しても視認が困難であると考えられるため，キーフレー
ムの間を補完する．例えば，図 3 において中間フレーム (第75 フレーム) から中間フレーム (第 89 フレーム) の間には，
本来であれば 14 フレームの画像が存在している．そこで，この欠落した画像フレームの部分を，第 75 フレームを表示し続けることによって補間する．
現段階でキーフレーム映像の最適な再生方式は明らかになっていないが，後述する複数の映像を比較する実験において画像サイズや映像長といった条件を一致させるため，このような仕様とした．
本実験では，手話キーフレーム映像の出力フォーマットとして GIF アニメーションを用いた．GIF アニメーションは，
スマートフォン等のモバイル端末において標準的な Web ブラ
ウザを用いて閲覧できる形式であり，また，GIF の各フレー
ム画像を，指定した時間通りに順番に表示できるメリットがある．他にも検討すべきフォーマットは存在するが，今回の評価実験においては後者の特徴が重要であるため，GIF アニ
メーションを採用した．

図 4 キーフレーム映像のパターン
Fig. 4 Pattern of keyframe videos

語内に中間フレームが存在するとともに，単語と単語の間にも中間フレームが存在する．したがって，中間フレームの設計条件を明らかにするためには，単語内と単語間それぞれについて挿入すべき中間フレームの最適値を求める必要がある．
中間フレームの枚数を増やすと，静止フレームを含めた映像全体の動作がより滑らかになるため，手話の可読性が向上する．しかし，中間フレームの枚数が増えるほど，容量の削減率も下がってしまうため，適切な中間フレーム数を検証する必要がある．本節では，(1) 単語内中間フレーム (以下，単に中間フレームとよぶ) 及び (2) 単語間中間フレーム (以下，遷移フレームとよぶ) のそれぞれについて，ろう者に可読性評価を行ってもらうことで最適な挿入枚数に関する設計条件を設定した．

2.3 中間フレームの設計と評価

図 4 にキーフレーム映像のパターンを示す．図のパターン

手話キーフレーム映像は，静止フレームと中間フレームかI は単語の静止フレームのみを用いるものであり，パターン
II は単語の静止フレームに加え，中間フレームを加えたもの
長い場合など，手話の可読性低下を防ぐ意味で中間フレーム である．パターン III はさらに遷移フレームを加えたものでを何枚挿入すれば良いのかが，現時点では明らかではない． ある．追加する中間フレーム数や遷移フレーム数を 1 から 3
そこで，中間フレームの設計条件を明らかにすることを目的 までの固定値とするもの，原映像のフレーム数に応じて 1 かとして，中間フレームの挿入枚数を変化させた場合に，手話 ら 3 まで増やしていくものなど，合計 11 のパターンの手話ら構成されるが，特に 2 つの静止フレームの間が時間的にキーフレーム映像の可読性がどのように変化するのかについキーフレーム映像を作成した．なお，中間フレームの枚数がて予備検証を行い，適切と考えられるキーフレーム映像の条

4 以上になると先行研究16)にて報告されたろう者が読み取る

件を検討した．

ことのできる低時間解像度の映像の容量を超えてしまいデー

2.3.1 予備検証の概要

タ容量削減の効果が小さくなると考えられるため，本実験に

表 2 に示した災害時のメッセージには複数の単語が含まれおいては追加する中間フレーム数を 3 以下とした．

るため，手話キーフレーム映像を生成する場合には一つの単377

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図 5 選定したキーフレーム映像パターン
Fig. 5 Selected pattern of keyframe video

2.3.2 実験方法
被験者に対し，中間フレーム数の異なる手話キーフレーム
映像 11 パターンと，時間軸方向に等間隔にフレームを間引いた映像 (以下，等間隔映像とよぶ) を提示した．同じ原映像
であっても，手話キーフレーム映像は中間フレーム数に応じて総フレーム数が異なるため，等間隔映像も，対応する手話
キーフレーム映像とフレーム総数が同じになるように 11 パ

図6各方式の映像に使用されたフレーム数平均とデータ容量

Fig. 6 Average number of frames and data size of eachvideo

い映像は，動きが急に止まったように見える部分と，逆に急に動き出すように見える部分ができてしまうため，内容の読み取りがしにくくなるという意見もあった．

ターン生成し，それぞれ一対比較してもらった．

3. 手話キーフレーム映像の読み取り実験

2.3.3 被験者
評価実験の被験者は，ろう者 2 名と手話通訳者 1 名である．
ろう者は 2 名ともそれぞれ 3 歳以前に失聴している先天性のろう者である．

2.3.4 評価結果
手話キーフレーム映像と，対応するフレーム数を持つ等間

2.2.1 節で示した 15 種類の災害時緊急メッセージのそれぞれについて，2.3.4 節で適切であると判断した 3 種類の手話
キーフレーム映像を生成し，20 名のろう者に対して読み取り実験を行い手話キーフレーム映像の有効性を評価した．

隔映像を比較してもらい，等間隔映像と比較して被験者の主

3.1 被験者

観で読み取り易いと感じた手話キーフレーム映像を選択し被験者として，26〜64 歳のろう者男女 20 名 (平均 38.55てもらった．3 名の被験者による刺激映像のエキスパートレ

歳，標準偏差± 8.96) に協力を依頼した．どの被験者も 2 級，

ビューに基づく定性評価により，読み取り易いと評価された

または 1 級の聴覚障がいを有する両耳全ろうであり，被験者

手話キーフレーム映像の中から，(1) 最もデータ容量の少な

全員が 3 歳以前に失聴している．

いもの，(2) 最も読み取り易いと感じたもの，(3) 圧縮率と読3.2 刺激映像

み取り易さのバランスが取れたもの，であるような以下の 3

刺激映像には，表 2 に示した 15 種類の緊急メッセージの種類のパターンを抽出した：それぞれについて，2.3.4 節で示した 3 つのパターンで作成

・ パターン A：中間・遷移フレームなし

した計 45 個の手話キーフレーム映像と，比較のために等間・ パターン B：中間及び遷移フレーム数 1

隔映像 15 種の計 60 種の映像を使用した．いずれの映像も空・ パターン C：中間・遷移フレームなしを基本とし静止フ間解像度は 640 × 360 pixel であり，手話を読み取るのに十レーム間の間隔に応じて中間フレーム数を増やしていく

分な大きさを持っている．また，等間隔映像の時間解像度は，抽出した 3 種の映像の概要を図 5 に示す．パターン A は図 4

キーフレームの映像パターンのうち，最もフレーム枚数が多の I に該当し，パターン B 及び C は図 4 の III に該当する． かったパターン B と同等となる約 5.5fps に設定した．
これを手話映像読み取り実験 (3 章，4 章) で用いることと
図 6 は，表 2 に示す 15 種類のメッセージについて手話映した．

像の総フレーム数を平均したものである．図 6 に示す通り，

2.3.5 被験者の意見

十分に内容を把握できるものもあった．特に，細かい動きの4 種の映像は，それぞれ映像方式毎に使用したフレームの総数が異なる．図 6 で，等間隔映像でのフレーム枚数 69.9 枚に対し，中間フレーム無しの A 方式では半分以下の 31.2 枚である．図 6 に示す 4 種の映像方式の画像フレーム数につ被験者の評価によると，文章によっては，中間フレームを全く使用しない静止フレームのみの映像 (パターン A) でもある手話 (「地震」，「火事」など) では，手話キーフレーム映

いて一元配置分散分析を行った結果，主効果において有意差

像全般において内容理解のしやすさの点で等間隔映像よりも(F (3, 56) = 2.769，p = 0.00941 × 10−6 << 0.01) が検出優位であると評価された．また，中間フレームの数は，1 でされた．

もそれより多くても大差がないという意見が得られた．
中間フレームを使用しつつ，遷移フレームを使用していな

378

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表 4 実験における内容理解度
Table 4 Rate of content understanding in experiments

表 3 評価点数と理解度
Table 3 Evaluation score and the degree of understanding
評価点数

6
5
4
3
2
1

内容の理解度
とてもよくわかる (完全に理解できる)わかる (ほぼ理解できる)
わかりやすい (少し理解できる)
わかりにくい (あまり理解できない)
とてもわかりにくい (ほぼ理解できない)
わからない (完全に理解できない)

エラー発生回数(誤り／読取不可)
正常理解回数理解度 (%)

A
10
(3/7)
65
86.7

B
5
(5/0)
70
93.3

C
6
(4/2)
69
92.0

等間隔

8
(3/5)
67
89.3

評価点が最も低い結果となった．しかし，4 つの方式の平均
評価点について Kruskal-Wallis 検定を行った結果，図 7 に示した平均の差は有意ではない (χ2 = 0.61689(df = 3)，

p = 0.89 > 0.05) ことが判明した．この結果より，どの映像方式においても同程度の読み取りやすさであったことがわ
かった．
表 4 は，各映像の試行回数 75 回のうち，エラー (誤読や読み取り不可) 発生回数及びエラーが発生せずに被験者が正常に内容を理解できた回数と，正常に内容を理解できた割合(内容理解度) を示している．キーフレーム数の最も少ないパターン A がエラー数が最も多く，図 6 に示すフレーム数の差がエラーの差に反映されているようにみえる．しかし，
図 7 映像の読み取りやすさの平均評価点数

Fisher の正確検定を行った結果，表 4 に示した各パターンの理解度には有意な差が無い (p = 0.566 > 0.05) ことが判

Fig. 7 Average score of the ease of viewing the video

明した．

3.3 実験方法
実 験 で は ，DELL 社 製 の ディス プ レ イ (画 面 サ イ ズ

3.5 考察図 6，図 7 及び表 4 を比較すると，映像方式によって用い476.6mm×268.1mm，画面解像度 1920×1080 pixel) に手話を十分に読み取ることのできる大きさ (640×360 pixel) で刺たキーフレーム数や等間隔映像で用いたフレーム数が大きく激映像を提示した．ディスプレイから被験者までの距離は約異なるにもかかわらず，被験者による読み取りやすさの主観

60cm となるように設定した．各被験者には 15 種類の手話メッセージ (4 種類の映像方式が均等に出現するよう調整) を評価点及び内容の理解度には差が無いことがわかる．すなわ

ランダムな順番で提示した．したがって，各映像方式ごとの数で手話映像を伝達することが可能である．

試行回数は 15 種類 ×20 人／ 4 方式 =75 である．被験者は，各刺激映像を見た直後に映像の読み取りやすさ (見やすさ) にち，キーフレームを用いることにより，より少ないフレーム

4. キーフレーム映像の読み取り誤りに関する実験

ついて，1：非常に悪い (わからない)〜 6：非常に良い (とて3 章の実験では，等間隔映像に比べてフレーム数を大幅にもよくわかる) の 6 件法で評価した (表 3)．被験者が刺激映削減した手話キーフレーム映像でも，「同程度の内容理解度」

像を読み取れず映像の再提示を求めた場合，最大 2 回まで刺を得られる品質を持つことがわかった．したがって，同程度

激映像を再生した．

のデータ容量であれば，等間隔映像に比べ，手話キーフレー

また，被験者が手話メッセージを正しく理解できたかどう

ム映像の方が内容理解の点において優位である，という可能かを確認するため，刺激映像を見た直後に映像で何を伝えて性が示唆された．そこで，検証のためキーフレーム方式においたのか被験者に手話で再現してもらい，実験協力者が被験いて最も圧縮率が高いパターン A と，A と同程度のデータ

者の報告 (手話) を日本語で記録した．実験終了後に被験者量にした等間隔映像とで，読み取り内容の誤りについて比較の報告 (日本語) と刺激映像の文章内容を比較して両者の整実験を行った．

合性を確認した．

4.1 被験者
3
章の実験とは異なる 19〜66 歳のろう者の男女 20 名 (平3.4 実験結果
均 40.55 歳，標準偏差=12.87) に協力してもらった．どの被図 7 は，実験で用いた 4 種類の映像について，20 名の被験者が手話映像の読み取りやすさ (見やすさ) を評価した結 験者も 2 級，または 1 級の聴覚障がいを有する両耳全ろうで
果 (平均) である．縦軸は評価点，横軸は各映像方式である． あり，被験者全員が 3 歳以前に失聴している．
図 7 に示すように，B の平均評価点が最も高く，A の平均

379

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図 8 2 種類の映像の読み取りやすさの平均評価点数
Fig. 8 Average score of the ease of viewing the video

4.2 刺激映像
実験で使用した映像は，キーフレーム映像読み取り実験において使用した 15 種類のメッセージについて，パターン A

図 9 比較実験における誤答数
Fig. 9 Number of incorrect answer in comparison experimentの手話キーフレーム映像と，それと同等のフレーム枚数で構においても同程度であった．一方，読み取り不可の回数に着成した等間隔映像である．各映像の平均フレーム数及びデー

目すると，等間隔映像では 35 回発生したのに対し，パター

タ量は，キーフレーム映像では 31.2 フレーム (1.92MB)，等

ン A では 18 回と，エラー発生数が半分程度であった．図 9

間隔映像では 31.2 フレーム (1.91MB) である．

に示した結果について，Pearson の χ2 検定を行った結果，

4.3 実験方法

読み取り不可回数については有意差 (χ2 = 5.8666(df = 1)，

被験者に手話映像を提示し，1：非常に悪い (わからない)

p = 0.015 < 0.05) があることが判明した．

から 6：非常に良い (とてもよくわかる) の 6 段階で評価してすなわち，映像のフレームレートが大きく劣化した場合，もらった．その直後，被験者に読み取ったメッセージの復唱

等間隔映像でもキーフレーム映像でも読み違いは同等程度に(手話による) を行わせることで，被験者が読み取った各メッ

発生するものの，キーフレーム映像においては全く読めなくセージ内容について正誤の確認を行った．実験では，被験者なる事態は発生しにくいことが明らかとなった．

に対し 15 種類の各メッセージを 2 種類の映像方式のどちらかでランダムに提示した．また，メッセージの提示順序もラ

5. む す び
我々は，手話の空間的特徴は手の始点，手の移動軌跡，手ンダマイズした．

4.4 実験結果
図 8 は，2 種類の映像方式に対する被験者の平均評価点である．縦軸は 6 点満点の評価値であり，1〜6 の 6 件法による評価の平均である．また，横軸は各映像方式である．図 8に示す通り，パターン A の平均評価点が 4.65，等間隔映像
が 4.20 であり，パターン A の方が評価が高かった．図 8 の結果について，Mann-Whitney の U 検定を実施したところ，評価値の差は 5%水準で有意 (p = 0.039 < 0.05) であることが判明した．この結果より，キーフレーム映像は等間隔映像
よりメッセージの読み取りやすさにおいて優れていることが明らかとなった．

の終点という 3 要素に強く反映されており，それらを抽出して伝達すれば，手話表現の意味を特定することができるという仮定のもと，手話動作における手の始点・終点，及びそれらの間に存在する中間点を表すフレーム (キーフレーム) を用いて再構成した手話キーフレーム映像を伝送することによって，可読性の低下を抑えつつ，映像ファイルのデータ容量を大幅に削減できる可能性を示した．手話キーフレーム映像を作成するにあたっては，データ量の削減と，再生された映像から内容を正しく読み取れることの両立が必要である．キー
フレーム映像は中間フレーム数によってデータ量が異なってくるため，2 章において，複数パターンの手話キーフレーム
映像をろう者や手話通訳者に評価してもらうことにより，い4.5 読み取り時のエラー発生率の比較

くつかのパターンを抽出した．

手話映像を読み取る際のエラー発生に着目すると，どちら続いて 3 章において，抽出した 3 種類のパターンと等間隔の方式においても被験者の復唱内容がメッセージ提示内容と映像を被験者実験によって比較し，映像の見やすさと内容の異なる「誤答」，及び，手話メッセージが全く読み取れずに理解度について評価を行ったところ，中間フレーム数の有無

諦めてしまう「読み取り不可」が発生した．図 9 は，両映にかかわらず全て同程度の内容理解度である，ということが像方式において発生した誤答数，及び，読み取り不可回数の示された．しかし，同じ内容理解度であるにもかかわらず，

総数 (全被験者についての単純加算) を一覧にしたものであ

データ量についてはキーフレーム映像が優位であり，特に中る．図 9 に示すように，誤答の発生率はどちらの映像方式

間フレームを用いない方式のものがもっともデータ量が少な

380

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.50 No.3 （2021）

話映像の時間的要約方式に関する研究」に基づくものである．

くて済むことが示された．
次に 4 章において，同様のデータ量での等間隔映像とキー
フレーム映像 (中間フレームがないもの) とを被験者実験によって比較評価したところ，キーフレーム映像の方が読み取
り不可，となる回数が半減することが示された．これは，単純にフレームを間引く方式では重要な手話の空間的特徴が欠落するおそれがあるが，キーフレームを表示する方式であればその特徴を保持できる，という我々の仮説を裏付けている．
以上の実験結果及び考察により，キーフレーム映像を用いて手話による緊急メッセージを伝達することの有効性と，キー
フレーム抽出の設計指針を確認することができた．
提案するキーフレーム手法においては，原映像と同じ時間長にするためにキーフレームとキーフレームの間は，時間的に早い方の (フレーム番号の小さい方の) キーフレームを表示し続けることを前提としている．実験ではそのような映像
ファイルを生成したが，たとえばキーフレームとなる画像とその持続時間を送信し，受信側でその持続時間に応じて再生するシステムを構築できればさらに送信データ量を削減できる可能性がある．

4 章で用いたキーフレーム映像 (図 6A) の平均フレーム数
は 31.2 であり，原映像が 30fps であったとしてもフレーム数
を 10%程度に大きく削減できているため，通信速度の制限を受けた場合でも送受信できるものと期待できる．
一方で，手話を日常的に用いている聴覚障がい者の方々にとっては，原映像の長さによらずキーフレームのみを高速再生し，再生回数を増やした方が手話の認識率を向上させられる可能性が存在することが，実験終了後の被験者の意見により示唆されている．そのような場合でも本論文で提案したキー
フレーム映像の利用は有効である．
今回明らかになった課題として，キーフレーム映像通信方
式の了解度の向上が挙げられる．考察で述べたとおり，原映像の再生長にあわせることなく，キーフレーム映像を高速に複数回再生させることでより内容を正確に伝達できる可能性があり，今後の検討課題のひとつである．
また，本論文の実験ではキーフレームの抽出を手作業で行っているが，キーフレーム映像を実際に通信方式として扱うた
めには，その生成のための作業量や生成時間の削減が課題となるため，手話映像からキーフレームを自動抽出する手法の検討を行う必要がある．

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提示におけるろう者の緊急情報読み取りストラテジー”, 電子情報通信学会論文誌, Vol.J92-D, No.11, pp.2000–2010 (2009).
6) 鎌田一雄, 山本英雄, 湯山一郎, 塩野目剛亮: “手話情報通信サービ
スの社会的要因に関する一検討”, 電子情報通信学会技術研究報告,
Vol.SITE2005-2, pp.7–12 (2005).
7) 鎌田一雄, 塩野目剛亮, 井上俊英: “広報誌の手話化に関する基礎的検討”, 電子情報通信学会技術研究報告, Vol.HCS2004-3, pp.11–16(2004).
8) 矢野豊, 松本祐輝, 趙亮, 鎌田一雄, 山本英雄: “広報情報のユニ
バーサル化に関する基礎検討”, 電子情報通信学会技術研究報告,
Vol.HCS2005-57, pp.13–16 (2006).
9) 西川 俊, 高橋秀知, 小林正幸, 石原保志, 柴田邦博: “聴覚障害者のためのリアルタイム字幕表示システム”, 電子情報通信学会論文誌(D-II), Vol.J78-D-II, No.11, pp.1589–1597 (1995).
10) 中園 薫, 金 順暎: “聴覚障碍者にとっての文字情報提示の有用性”,
ヒューマンインタフェース学会論文誌, Vol.10, No.4, pp.395–402(2008).
11) 一般財団法人全日本ろうあ連盟: 聴覚障がい者災害時初動・安否確
認マニュアル (2012).
12) 加藤直人, 宮崎太郎, 井上誠喜, 梅田修一, 東真希子, 比留間伸行, 長
嶋祐二: “顔表情を部分的に挿入した手話 CG 翻訳システム”, HCG
シンポジウム 2014 (2014).
13) NHK, 気 象 情 報 手 話 CG, https://www.nhk.or.jp/strl/slweather/ (2020).
14) 財団法人全日本ろうあ連盟: 私たちの手話 (1), 手話研究委員会(1987).
15) 秋山滉太, 筒口拳, 米村 俊一: “キーフレーム通信方式を用いた災害時情報伝達システムの提案”, 電子情報通信学会技術研究報告, Vol.
115, No.193, pp.53–58 (2015).
16) 山崎真光, 米村俊一, 筒口拳: “手話映像を用いた災害時の緊急案
内の画質に関する検討 ― 時間の経過に基づいた空間/時間解像度の特性 ― ”, 電子情報通信学会技術研究報告, Vol.114, No.357,
pp.29–34 (2014).

(2020 年 11 月 19 日 受付)(2021 年 4 月 9 日 再受付)

今後は，手話の了解度向上に関する基本検討を行いながら，手話者の手の動きを検出してキーフレームを自動的に判別・抽出する手法の検討を行っていく予定である．

謝

筒 口
拳 （正会員）1991 年 京都大学大学院工学研究科修士課程修了．同年 日本電信電話株式会社 (NTT) 研究所

辞

緊急時のメッセージ内容について貴重なご意見を頂き，実験映像の制作や，被験者の募集など大変多くのご協力を頂いた NTT クラルティ株式会社の関係各位に感謝申し上げる．
本研究は科学研究費助成事業 (基盤研究 (C))19K12032「手381に入社．以来 コンピュータ・グラフィックス，画像処理等の研究に従事．2018 より崇城大学情報学部教授．2013–2015 本学会理事．京都大学博士 (情報学)．情報処理学会，電子情報通信学会，
映像情報メディア学会各会員．

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.50 No.3 （2021）

秋 山 滉 太2016 年 芝浦工業大学工学部情報工学科卒業．
2018 同大学院理工学研究科電気電子情報工学専攻修了．現在，NTT アドバンステクノロジ株
式会社勤務．

品 田 紗弥花2018 年 芝浦工業大学工学部情報工学科卒業．
2020 年 同大学院理工学研究科電気電子情報工学専攻修了．現在，東日本電信電話株式会社勤務．

米 村 俊 一1985 年 新潟大学大学院工学研究科修了．同年
NTT 入社．2012 芝浦工業大学工学部教授．ヒューマンコンピュータインタラクション，コン
ピュータメディエーテッドコミュニケーション，
アクセシビリティの研究及び人間工学の標準化に従事．博士 (学術)．電子情報通信学会，ヒューマンインタフェース学会，日本人間工学会会員．

382

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.50 No.3 （2021）
IIEEJ

☠ᄚ
ドメイン間のクラス不均衡を考慮した病理画像の semantic segmentation
における教師なしドメイン適応
帯 金駿†

青 木 義 満†（正会員）† 慶應義塾大学

Domain Adaptation with Focusing on Class Imbalance Problem
for Semantic Segmentation Histopathological Images
Shun OBIKANE† , Yoshimitsu AOKI† (Member)† Keio University〈あらまし〉 Convolutional Neural Networks(CNN) の発展により広く画像処理分野において目覚ましい成果が挙げらている．一方で，これらの多くは大量の教師データの存在が前提である場合が多い．加えて，データのドメインに依存する場合が多く，データの入手環境が異なると安定的な精度が保証されない可能性がある．これは多くのデー
タのドメインが想定される実社会の問題に応用する際に大きな障壁となる．そのようなドメイン差があるデータに対して再アノテーション，再学習をすれば, 再び同程度な精度を期待できるが，ピクセル単位の細かい正解データを大量に用意する必要性のある領域分割 (semantic segmentation) においては再アノテーションすることは大きな労力を要する．創薬支援や医療診断に期待される病理画像の解析は，専門家の必要性，検体のバリエーションの広さ故にそのような解決策は現実的ではない．そこで，本稿はドメイン適応の考えを用いて，新環境のデータの再アノテーショ
ンコストを抑えることを目的とする．それらに加えて，特にドメイン間におけるデータセットのクラス不均衡が大きな障壁となりやすい．本研究では，クラス不均衡問題に焦点を当てたドメイン適応を特に着目して行う．その際，クラス不均衡なデータではラベルの少ないクラスの出力が不安定になりやすい傾向がある．そのことを考慮し，新たに新環境のデータ (target data) に対して病理画像ならではの新しい損失関数を提案する．実験の結果，提案手法ではその問題に対し目的とする改善を施すことができた．これにより病理画像の semantic segmentation におけるドメ
イン適応においてデータセットのクラス不均衡を抑えたモデルを作成することを可能にした．
キーワード：ドメイン適応, 病理画像解析, 領域分割, クラス不均衡データ<Summary> The development of Convolutional Neural Networks (CNN) has produced remarkable great
contribution to a wide range of image processing ﬁelds. On the other hand,there are premised on the existenceof a large amount of annotated data. In addition to it, when a model learned in a domain is applied to adiﬀerent domain, even if in the same task, there is no guarantee of its accuracy. This is a very important
issue when deep learning and machine learning are applied in the ﬁeld. If re-annotation re-learning is
performed for data with such a domain diﬀerence, the same accuracy can be expected to be maintained
again. But, semantic segmentation needs ﬁne annotation and its high labor cost makes its applicationdiﬃcult. Histopathological image segmentation which is expected to drug discovery and medical image
analysis is expensive due to its annotation cost, a wide variety of specimen and the need for the skills ofhistopathological experts. Therefore, the purpose of this research is to reduce the re-annotation cost of datain the new environment using the idea of domain adaptation. In this study, we focus on domain adaptation
focusing on the class imbalance problem. The output of the class with few labels tends to be unstable inthe class imbalanced data We proposed new cost function which is focusing on the class of few labels withhistopathological image. As you can see our result, we achived imporvement of this problem. This madeit possible to create a model that suppressed the class imbalance of the dataset in domain adaptation forpathological image segmentation.
Keywords: domain adaptation, histopathological image analysis, semantic segmentation, class imbalance
data

383

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.50 No.3 （2021）

課題となる．病理画像の semantic segmentation においては

1. は じ め に

分類対象になる物体が小さい場合が多く，クラス不均衡問題

近年，コンピュータビジョンの大きな技術進歩により, 多く

は病理画像において避けられない問題である．サンプル方法の現場において画像処理を用いた研究が行われている．例えで対応する手法 11),12)もあり，semantic segmentation に対

1)

2)

3)

4)

ば，画像補完 ，異常検知技術 ，行動認識 ，物体認識 なする損失もそれぞれの目的に合わせた損失関数が提案されてど様々な幅の広い現場の目的に応じてそれぞれに適した応用

いる 13)が通常の segmentation と違うのは，教師なしドメイ

モデルが作成されている．これは特に近年の畳み込みニューラ

ン適応では target data に対して教師データを付与すること5)ができないため，今までのクラス不均衡の損失を与えることの技術発展によるものが大きい．だが，これは応用先と同じ環ができない．そこで，本研究では教師なしドメイン適応かつ境下で大量の教師ありデータを用いて学習を行うことによっ細胞の病理画像の semantic segmentation に特化した新たなて，高精度なモデルを作成できるのが前提となっている場合

target data に対する損失を提案する．具体的には 2.2 節でが多い．そのため，同一ではない環境下，つまりドメイン差

述べるが，細胞一つ一つの領域単位でラベルの割合の少ないのあるデータでは従来の学習モデルの精度を保つことができクラスである弱いクラスに対して損失を与えている．これにない場合がある．そのようなドメイン差が生じる要因としてより target data における不均衡なクラスの精度の安定性をルネットワーク (Convolutional Neural Network: CNN)

は，データの入手環境の違いなどが挙げられる．そのため， 達成できることを明らかにする．病理画像解析で生じやすい
新しい環境に応用する際にその都度，環境に応じたデータにクラス不均衡を考慮したドメイン適応に取り組み，ラベルの教師情報を付与して再学習をする必要性があるため大きなコ

割合の低いクラスに対して，細胞一つ一つの領域内で結果がストが生じる．実社会への応用を考えるとそのような環境の揃って出力されるための損失を提案し，病理画像解析ドメイ

変化は往往にして生じるものであり，多彩な環境下における

ン適応に取り組み新環境におけるアノテーションコストを低精度保証の困難性は実応用への大きな障壁になっている．特減できることを示す．

に，そのような問題が顕著である応用対象分野に病理画像解

2. 手析 6)〜10)があり，主にそれぞれ深層学習モデルを用いて細胞法の核の検出に取り組んでいるものである．創薬支援，画像診断

2.1 用語の定義

補助に期待される病理組織画像における細胞のセグメンテー

本稿では，まず次の用語を定義し使用する．

ションにおいては，撮影環境や検体環境の多様性に加え，医 source data : 既存の学習環境におけるデータである．

療データであるために十分なデータ自体の入手の困難な場合

 target data : source データに対して新しいモデルを作が多く，更に教師データを与える際に専門家を必要するため成する必要性が生まれる様な新環境のデータである．想非常にアノテーションコストがかかるものとなっている．そ定する環境としては，source data には含まれない臓器

こで，新たな環境のデータに適応する際になるべくコストをや source data とは異なる撮影環境となる現場などであかけずに環境適応を行うことが求められる．本研究では，そる．本研究では，教師なしドメイン適応であるため，教れらの問題を解決することを目的とした「ドメイン適応」の師データはついていない新しい環境におけるデータで考えを利用し，これらの問題の解決に取り組む．これは既存ある．

の学習環境 (source domain) におけるデータ (source data) 弱いクラス : 本研究の目的はデータセット全体を占めを利用し，それとは新しい環境 (target domain) のデータ

る教師ラベルの割合の低いクラスの精度を改善していく(target data) に適応したモデルをなるべくアノテーション事である．その様なクラスを簡潔に表現するために弱いコストをかけずに精度を保つモデルを作成していく課題であクラスとする．本研究の実験データにおいては癌細胞でる．本研究では，まず大きな主題として領域分割 (semanticはない正常な細胞のクラスである．

segmentation) における教師なしドメイン適応に取り組む．
更に，病理組織画像における細胞のセグメンテーションにおいては臓器の部位によってデータの不均衡が生じやすく，対象領域の大きさのばらつきや，それぞれのクラスにおけるばらつきが環境によって多様である．そのため，そのクラスの比率の不均衡さが故にモデルのクラス別の精度が比率によって左右される場合が多いことが判明した．そこで，本稿では病理組織画像における細胞の semantic segmentation ならではのドメイン適応時にクラス不均衡を考慮した損失関数を設けることにより課題解決に取り組んだ．病理画像の解析を行う上でそのような問題を扱うのは実応用において，重要な

384

2.2 提案損失関数の目的
本論文の主題である，ドメイン適応時のクラス不均衡なデータに対応するための損失関数について説明する．本研究で扱うデータクラスの種類は背景 (background クラス)，癌細胞 (cancer クラス)，癌細胞以外の正常な細胞 (normal クラス) の 3 種類であり，基本的に 3 クラスを基に説明を行っていく．また，この normal クラスは，本研究で目的としている全体の教師データに占める割合の低いクラスである．詳しくは 3.3 節の結果で示すが，source data で学習モデルや敵対的学習のみのドメイン適応では既存の学習環境が異なっThe Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.50 No.3 （2021）

Ltarget seg (It ) =∑ ∑ ∑|αp′k,g,c − pk,c |((1))

c∈C ′ k∈K p∈Ωkとなる. これを式 ((5)) の様に敵対的学習の損失関数に加えるクラスラベルのクラスに対して出力を安定させる．

2.3 学習ステップ

図 1 1 つの細胞領域が領域分割される例 (青，白:細胞の各
クラス 黒:背景クラス)

2.3.1 敵対的学習を用いた教師なしドメイン適応

Fig. 1 An example of segmentation divided into two in
one region of a cell (bule ,white: each class at acell, black: background class)

ドメイン適応において，多くの手法で敵対的学習を用いた手法が取られており，その有効性が示されている 14)〜18)．病たり，クラスラベルの割合の低いため normal クラスの精度も実際に低い．実際の具体例を図 1 に示す．この図に写っている細胞の数は一つである．しかし，source data と target

data のそれぞれにおいて癌細胞 (cancer クラス) と正常な細胞 (normal クラス) のラベルの割合が非常に不均衡であるために，細胞内で出力結果が癌細胞 (cancer クラス) か正常細胞 (normal クラス) かを識別しきれずに別々の細胞のように出力されてしまっている．またそのような弱いクラスはドメ
イン適応時にオーバーセグメンテーションになりやすく，それは細胞同士の境界がはっきりしていないため，付近の結果の影響を受けて一つの細胞の周りの出力結果に影響を与えてしまっていると考えられる．よって，本研究では細胞一つ一つの領域を基にした手法を提案し，それらの問題点の解決を図る．本手法ではそのような弱いクラスの精度をドメイン適応時に保つことを目的とする．
まず，図 2 に示したように，3 クラス分類を行うモデルとは別に細胞か背景のみの分類を行う binary model を別に用意する．この binary model は細胞一つ一つの重心と細胞一つ一つの領域の情報を求めるために用意されている．これらによって求められた重心と領域の情報を基に図 1 のように 3 クラスのsegmenter の出力結果を各細胞の重心の値が信頼できる値とみなして擬似ラベルとして扱う．I ∈ R(H×W ×3) は入力画像(画像サイズは H × W )，G は segmenter，It ∈ R(H×W ×3)
は target data の入力画像とする. C ′ をドメイン適応時に精度をより保つことを目的とするクラスラベルの少ない弱いクラスの集合とする (本研究では normal クラスのみ)．K を画
像の物体をインスタンスで分けた時の番号の集合とする．Ωkを k 番目の特定のインスタンスがついた細胞の領域とする．
上記のような工程で求められた細胞一つ一つ Ωk 上にある領域の重心おける目的のクラスの値の擬似ラベルを p′k,g,c とし，
擬似ラベルの値を調整するハイパーパラメータを α とする．

pk,c は segmenter(図 2 における segmnetor) の softmax 層
直前の値 P = G(I) ∈ R(H×W ×C) (C はクラス数を示す) の細胞一つ一つ Ωk 上にある領域の目的のクラスの値である.
c ∈ C ′ は対象の弱いクラス，k ∈ K は細胞のインスタンスの番号を示す．すると提案する target data に対する損失関
数 Ltarget seg (It ) は385

理画像解析においても, 敵対的学習を元にした手法が用いられている 19),20)．そのため，本手法においても敵対的学習を基にした手法とする．学習ステップとしてはまず，segmenterの事前学習を行い，提案損失を含めない敵対的学習を用いたドメイン適応を行い，最終的に提案損失を含めた敵対的学習を用いたドメイン適応を行う．これらの順に従って説明していく．図 2 に示すように，目的とするタスクを解くモデルに対して discriminator D を設ける. この discriminator
は，segmenter が出力する特徴量を基に segmenter に入力された画像が source data なのかを判別するように学習を行う．Discriminator の入力値は画像分類などのタスクでは，中間層の高次元な特徴量を用いる場合が多いが，semantic

segmentation では文献 21) が示すとおり，softmax 直後の
特徴量 P = G(I) ∈ R(H×W ×C) を用いると良いとされるため，本研究でもこの手法を採用している．一方で segmenter
は，後述する敵対的学習を行うための adversarial loss Ladv
を解くことによって discriminator を騙すように学習，つまりdiscriminator にとって入力画像が source data なのか target
data なのかを判別できないように出力を行うため，ドメイン不変な特徴量を得ることができる．また，discriminator の
入力値は通常 segmenter の出力結果が入力となるが，入力画像と合わせて入力すると 3.4 節で示すようにより結果が改善
され，学習も安定した．よって，本研究では discriminatorに対する入力値を出力結果と入力画像を合わせたものとする.
敵対的学習の学習ステップは次のとおりである．

2.3.2 Segmenter training
本研究では source data{Is ，Ys } (Is ∈ R(H×W ×3) は入力画像，Ys ∈ R(H×W ×C) は正解ラベル) の segmentation

lossLsource seg として cross-entropy loss:
Lsource seg (Is ) = −∑∑Ys(h,w,c) log Ps(h,w,c) ((2))

h,w c∈Cを用いることとする．Ps は source data を入力とした seg-

menter の出力結果である.
2.3.3 Discriminator training
続いて，discriminator の訓練は，前述したとおり discrim-

inator の入力値として，segmenter の softmax 層直後の値
P = G(I) ∈ R(H×W ×C) を使用している．次に，まず discriminator が segmenter の入力画像が source data 由来なThe Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.50 No.3 （2021）

図 2 ネットワーク図
Fig. 2 An overview of our methodのか target data なのかを判別する問題を解くための損失関
数 LD として cross-entropy loss:
LD (P ) = −∑(1 − z) log(D(P (h,w,0) , It ))h,w+z log(D(P (h,w,1) , Is ))((3))

を用いる. ただし，z=0 は入力画像が target data であることを示し，z=1 の時は入力画像が source data である．

(a) 入力画像

2.3.4 Adversarial learning
target data の特徴量 Pt = G(It ) ∈ R(H×W ×C) とsource data の特徴量 Ps を一致させるための adversarial
loss Ladv は以下のにように求められる.
Ladv (It ) = −∑(h,w,1)log(D(Pt, It ))

((4))

h,w

以上式 (2) と式 (4) をまとめると，敵対的学習を用いた教師な
しドメイン適応の目的関数 L(Is , It ) は次のように表される:L(Is , It ) = Lsource seg (Is ) + γLadv (It ).

((5))

ただし，γ はハイパーパラメータである. これを最適化するために min-max 問題:

図 3 source data の例 (青:癌細胞のクラス，白:正常な細胞のクラス，黒:背景クラス)

Fig. 3 An example of source dataset (blue: cancer class，
white: normal class，black: background class)

ただし，γ1 , γ2 はハイパーパラメータである. これを最適化

max min L(Is , It ),D(b) 専門家によってアノテーションされた正解画像

G

((6))

を解くことによって，source data の segmentation loss をするために min-max 問題として:

max min L′ (Is , It ),
D

G

((8))

最小化しながら，target data の予測精度を最大化するドメを解くことによって目的として最適な目的関数を導出ひ，クイン不変な特徴量を segmenter は得ることができる．

ラス不均衡を考慮したドメイン適応を行うことができる．

2.3.5 クラス不均衡を考慮した教師なしドメイン適応
これまで上記で説明した，敵対的学習を用いた教師なしドメ

3. 評

価

イン適応に 2.2 節で説明したクラス不均衡を考慮した target

提案手法の評価を行うため，使用するデータセット，使用

data に対する提案損失 Ltarget seg を設ける．これを基に上記と同じ学習ステップを行う．提案手法の目的関数 L′ (Is , It )は次のように表される:モデルと学習パラメータなどの実験条件を示し，評価方法，′

3.1 使用するデータセット
今回用いるデータセットの例 (入力画像と専門家によって

L (Is , It ) = Lsource seg (Is ) + γ1 Ltarget seg (It )+γ2 Ladv (It )結果について説明する．

((7))

アノテーションされた正解画像) を図 3，4 に載せた．図 3は source data の例であり，図 4 は target data の例であ386

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.50 No.3 （2021）

入力画像

図 5 各クラスのラベルの割合
Fig. 5 Percentage of labels for each class
表 1 source data の臓器種
Table 1 List of organ type of source data
train or testtrain

専門家によってアノテーションされた正解画像
図 4 target data の例 (青:癌細胞のクラス，白:正常な細胞のクラス，黒:背景クラス)
test

Fig. 4 An example of target dataset (blue: cancer class,white: normal class, black: background class)る．青が癌細胞の cancer クラスであり，白が癌細胞以外の

臓器種
胃
子宮
食道
乳
肺
膀胱
胃
子宮
食道
乳
肺
膀胱

枚数

17
13
13
5
5
24
16
12
12
5
5
23

正常な細胞の normal クラスであり，黒が背景の 3 クラスのsegmentation のデータセットである．本データはコニカミ
ノルタ社が US Biomax，Inc．(https://www.biomax.us)
から匿名化された市販スライド (全てヒト検体でスライド番
号 は BR243，CR243，LC241e，T011，ST244a，T011，
ST244a，BL481b，T021，LC241b，MC2082a，T142b，
PR482，OV241a，T051a，CR243，T031a，LC241b，
MC2082a，ST244a，T142b) を購入したものを，染色しアノテーションしたものである．正常細胞と癌細胞の特徴差は

表 2 target data の臓器種
Table 2 List of organ type of target data
train or test
train
test

臓器種
肺
膵臓
胃
肝臓
子宮
前立腺
大腸
肺
卵巣
膵臓

枚数

25
25
8
8
11
11
8
17
10
12

若干の形状・染色状態の差異は見られるものの画像から単純に判断するのは難しく専門家による厳密な判定が必要で数の割合についてを textsf 図 5 に示した．これを見てわかるあり，分類の難しいデータである. 染色方法は H&E 染色でとおり，source data と target data 自体に大きな偏りが生あり，使用しているカメラの環境が source data と target

じている．更に source data と target data のドメイン間にdata で異なる．画像サイズはそれぞれ source data が 1216
× 1400 画素で target data は 1200 × 1600 画素である．
また，臓器の種類が source data と target data で異なり
表 1，2にその臓器の種類とその枚数を表した．表 1，2 において，source data の訓練データが 73 枚，テストデータが77 枚，target data の訓練データが 55 枚，テストデータが85 枚となっている．臓器の種類が訓練データとテストデー
タでばらつきがある．これは医療データで annotator の正おいてもクラスの割合が違うことによるクラス不均衡が生じ解データを作成する人の専門性によってばらつきが生じるため，なるべく作成者を揃えることを考慮した結果このような分け方をしてる．
今回使用するデータセットのそれぞれのラベル (back-ground クラス，cancer クラス，normal クラス) のラベル

387ており，クラス不均衡問題はドメイン適応において大きな課
題となることがわかる．今回のデータセットでは normal ク
ラスの割合が非常に小さいため normal クラスの精度が安定していない問題が生じている．

3.2 使用するモデルと学習パラメータ
3.2.1 Segmenter のモデルと事前学習
本研究では，segmentor として convolution 層内においてdilated convolution を用いている DilatedResnet の一つである drc-26 22)を使用している．モデルのパラメータの初期値として ImageNet 23)で事前学習したモデルを使用している．まず，source model を作成するため，source data{Is ，The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.50 No.3 （2021）

Ys } を用いて事前学習を行った．その際の optimizer としては momentum SGD optimizer(momentum:0.9，weightdecay: 5.10 × 10−4 ) を使用している．

• source model
source data のみで学習した時の結果である．
• DA only (1)
本研究のベースとなっている敵対的学習を用いた教師

3.2.2 Discriminator のモデル
Disriminator のモデルとしては 21)と同様のモデルを使用している．5 つの convolution 層 (kernel size:4×4, stride: 2) で構成されており，それぞれの channel 数は {64, 128, 256, 512,1} となっている. 最終層以外は leaky ReLU(parameter:0.2)
で batch normalization 層が全ての層に付いている．
3.2.3 ドメイン適応時の学習
全ての実験において batch size は 8 に設定し，data au-

なしドメイン適応の結果である．学習データとしては完全なアノテーションがされている source data とアノテーションがされていない target data を用いている．

• DA only (2)
上記の DA only (1) の discriminator の入力値に入力
画像を加えた場合の結果である．これにより，discriminator には softmax 層直前の出力結果だけでなく入力
画像も加えることが有効であることを示す．学習デー

gumentation として random crop(512×512) random 4 roタとしては完全なアノテーションがされている source
tation (90 degrees) を行っている．segmenter は学習率はdata とアノテーションがされていない target data を
1.10 × 10−4 で optimizer は Adam optimizer を使用した．
用いている．
一方，discriminator は学習率は 1.10 × 10−6 で optimizer• 提手手法は momentum SGD optimier (momentum:0.9，weight de提案手法による結果である．学習データとしては完全
cay: 5.10 × 10−4 ) を使用した．更に学習率は polynomial
なアノテーションがされている source data とアノテー
decay(power:0.9) を使用し減衰させた．式 (7) の γ1 は 1 をションがされていない target data を用いている．
使用し γ2 は 0.01，α は 3 を使用した．いずれも実験を複数回
IoU 等における定量的な評価値を表 3〜5 に示した．表よ行い調整した結果のパラメータである．実装では，PyTorchり，source data における精度の source model では mIoU は
toolbox を使用し，NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti GPU
0.559 に対し，比較手法の通常の敵対的学習を用いた教師なを１台使用した．
しドメイン適応では 0.578 であるが提案手法では 0.620 と大3.3 評価方法
幅な改善を果たしている．これは target data に完全なアノ今回使用した評価値は基本的に IoU(Intersection over テーションを与えた際の target model の結果の 0.636 に非Union) を用いてる．また，ドメイン適応では target dataに十分なアノテーションが全ての target data にされた場合に作成される target data で学習したモデルの精度が，ドメイン適応で達成すべき精度となる. そこでその値との差を評価値として source data と target data の精度の差である mIoU
gaps 加えている．更に，本稿では癌細胞の領域をもとにスコア化し応用するため，癌細胞の領域の精度が重要である．また癌細胞を正常細胞と誤認識してしまう問題を解決することも応用する上で重要な評価点の一つとなる．よって pixel 毎の正答率の pixel accuracy に加えて今回使用しているデータでは癌細胞 (cancer クラス) を正常な細胞 (normal クラス) と誤認識していることを確認するため，それを表した出力結果において癌細胞 (cancer クラス) を正常な細胞 (normal クラス)と誤認識している領域を教師データでは癌細胞 (cancer クラ

表 3 IoU による評価
Table 3 List of evaluation values of IoU
IoU
IoU
IoU
model
(normal) (cancer) (background)target model
0.320
0.709
0.879
source model
0.212
0.632
0.832
DA only (1)
0.238
0.656
0.841
DA only (2)
0.239
0.671
0.851
提案手法
0.298
0.699
0.887
表 4 mIoU による評価
Table 4 List of evaluation values of mIoU
model
mIoU mIoU gaps
target model 0.636
source model 0.559-0.077
DA only (1) 0.578-0.058DA only (2) 0.587-0.049
提案手法
0.620-0.016ス) である領域で割った値を本稿では false cancer detection

rate(fcd rate) と定義し評価値として加えた．

表 5 pixel accuracy と真偽率
Table 5 List of evaluation values of pixel accuracy andfalse negative rate

3.4 結果の見方
ここで表に示すモデルについて説明をする．

• target modeltarget data に完全なアノテーションを与えた時に作成されるモデルの結果である. これがドメイン適応では，比較すべき精度となる．

388

model
target model
source model
DA only (1)DA only (2)提案手法

pixel accuracy
0.892
0.851
0.861
0.870
0.887

fcd rate
0.091
0.082
0.073
0.064
0.020

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.50 No.3 （2021）

常に近い値が出ており，理想とする値に近い精度が出ている

画像を見てわかるとおり，比較的まとまっては存在はしていことがわかる．これは pixel accuracy の結果を見てみても同なく個々に点在している傾向がある．更に，周囲の細胞領域様である．また，本手法の目的はラベル数の少ない弱いクラの結果に影響されて，出力結果が安定していない様に見受けス (今回は normal クラス) の出力結果を安定させることが目られる．これは敵対的学習のみを用いたドメイン適応手法の的であったが，source model では 0.212 であり比較手法では結果である DA only の結果を見てみても若干の改善は見受

0.238，提案手法では 0.298 でこれも大幅な改善を果たしており，更に目標値の target model の 0.320 に近い値が出ていけられるが，それでも同様な問題が生じている．一方で，提る．また，癌細胞を正常な細胞と認識することは今回のデー

で境界や細胞一つとしての結果がはっきりと出力されており，

タでは重要な評価値の一つであったが，source modeel では

隣接する細胞の影響も受けていない．損失関数の目的は，細0.082 であり，比較手法では 0.073 で提案手法では 0.020 と大幅な改善であり，これは target model の 0.091 よりも良胞か背景を抽出する細胞領域抽出に特化したモデルを用意し，い結果となっている．これにより提案手法が不必要な弱いクルとして利用することによって細胞領域の一つとしての結果

ラス (normal クラス) の出力を効果的に抑えられていることを出力し隣接する細胞に影響されない結果を出力する様に設がわかる．

計してあるが，その目的を実現している結果となっている．

案手法の結果はそれらの問題を大幅に解決し，細胞一つ一つそれぞれの領域の重心値を信頼できる値とみなし，擬似ラベ

出力結果の例を図 6 に示す．source data のみのデータで

4. む す び

作成された source model の結果を見てみると，細胞自体は一つであるにも関わらず cancer クラスと normal クラスで分裂した結果が出てしまっている．また，normal クラスは正解

本稿では，病理画像の semantic segmentation におけるドメイン適応に取り組んだ．中でも，病理画像におけるクラス(a) 入力画像(b) 正解画像(c) source model(d) DA only (2)(e) 提案手法
図 6 出力結果の例 (青:癌細胞のクラス, 白:正常な細胞のクラス, 黒:背景クラス)
Fig. 6 Examples of output result (blue: cancer class, white: normal class, black: background class)389

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.50 No.3 （2021）

不均衡なデータ特性から生じる，ラベルの比率の少ないクラス (弱いクラス) の精度と出力結果の安定性の課題に対して，

ling FCN with Objectness Prior Interaction”, Proc. of Thirty
Second AAAI Conference on Artiﬁcial Intelligence, Vol.32,
No.1 (2018).

病理画像に特化した損失関数を提案した．この損失関数は， 11) W. Jianxin, L. Xu-Ying, Z. Zhi-Hua: “Exploratory Undersam細胞か背景を抽出する細胞領域抽出に特化したモデルを用意
pling for Classimbalance Learning”, IEEE Trans. on Systems,
し，それぞれの領域の重心値を信頼できる値とみなし，擬似
ラベルとして利用し隣接する細胞に影響されない結果を出力する様に設計した．実験の結果が示すとおり，敵対的学習のみのドメイン適応では安定してこなかった弱いクラスの出力
結果をを安定させ，課題であった細胞一つ一つの形状を捉え分裂する様な結果を出さずに代表的な値を出力する事ができている．また精度の面においてもドメイン適応で目的とする，

target data に教師データが与えられた際の精度に近い値を達成でき，提案手法の有効性を確認する事ができた．これによりクラス不均衡な病理画像解析においても，アノテーション
コストを抑えつつに他の環境に適応したモデルを作成することを可能にした．今後の展望としては，細胞の segmentationにターゲットを絞っていたがそれ以外の病理画像への検証や，またクラス数は 3 クラスを扱っているがクラス数がより増えた時の効果が課題となっている．

参考文献
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E. Tzeng, T. Darrell: “CyCADA: Cycle Consistent Adversarial Domain Adaptation”, Proc. of the 35th International Conference on Machine Learning, Vol.80, pp.1989–1998 (2018).
18) P. David, Y. Zhang, B. Gong: “Curriculum Domain Adaptation for Semantic Segmentation of Urban Scenes”, Proc. ofIEEE International Conference on Computer Vision, pp.2020–
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19) T. Wollmann, C.S. Eijkman, K. Rohr: “Adversarial Domain
Adaptation to Improve Automatic Breast Cancer Grading in
Lymph Nodes”, Proc. of IEEE 15th International Symposium
on Biomedical Imaging (ISBI), pp.582–585 (2018)20) M. Javanmardi, T. Tasdizen : “Domain Adaptation for
Biomedical Image Segmentation Using Adversarial Training”,
Proc. of IEEE 15th International Symposium on Biomedical
Imaging (ISBI), pp.554–558 (2018)21) Y.-H. Tsa, W.-C. Hung, S. Schulter, K. Sohn, M.-H. Yang,
M. Chandraker: “Learning to Adapt Structured Output Space
for Semantic Segmentation”, Proc. of 2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR),
pp.7472–7481 (2018).
22) F. Yu, V. Koltun, T. Funkhouser: “Dilated Residual Networks”, Proc. of 2017 IEEE Conference on Computer Vision
and Pattern Recognition (CVPR), Vol.1, pp.636–644 (2017).
23) S. Richard, L. Li Jia, L. Kai, D. Jia, D. Wei, F-F. Li: “Imagenet: A Large-Scale Hierarchical Image Database”, Proc. ofIEEE Conference on IEEE Conference on Computer Vision and
Pattern Recognition, pp.248–255 (2009).

(2020 年 5 月 29 日 受付)(2020 年 9 月 30 日 再受付)

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.50 No.3 （2021）

帯 金駿
2018 年 慶應義塾大学理工学部電子工学科卒業．2020 年同大学大学院修士課程修了．同年株式会社コーセー入社．コンピューター
ビジョン，パターン認識に関する研究に従事．

青 木 義 満 （正会員）
2001 年 早稲田大学理工学研究科にて博士（工学）取得．2002 年
芝浦工業大学工学部情報工学科講師，准教授を経て，2008 年より慶應義塾大学理工学部電子工学科准教授．2017 年 慶應義塾大学理
工学部電子工学科教授．現在，画像センシング技術，画像パター
ン認識技術に関する研究に従事．電子情報通信学会，画像電子学会，映像情報メディア学会，IEEE 会員．日本顔学会理事．画像センシング技術研究会会長．

391

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.50 No.3 （2021）

眼球運動に基づく高性能視野計の開発
堀田 健仁†（正会員） プリマ オキ ディッキ アルディアンシャー†（正会員） 今渕 貴志††（正会員）
亀田 昌志†（正会員）†岩手県立大学大学院ソフトウェア情報学研究科，††国立研究開発法人日本原子力研究開発機構

Development of High-Performance Visual Field Tester Based on the Eye Movement
Katsuyoshi HOTTA† (Member), Oky Dicky Ardiansyah PRIMA†(Member), Takashi IMABUCHI††(Member),
Masashi KAMEDA† (Member)†Graduate School of Software and Information Science, Iwate Prefectural University, ††Japan Atomic Energy Agency〈あらまし〉視野異常とは，視覚経路の疾患によって視界の一部や全体の視能力が低下する障害である．Goldmannや Humphrey などの視野計では，被験者の主観申告による視認可否をもとに視野の広さや視力感度が判断されるため，検査精度の信頼性に課題がある．一方，アクティブ視野計はスクリーンに提示した視標を探索した際の不随性のある眼球運動の特徴から客観的に視認判定を試みたが，視野異常の患者に対して視線キャリブレーションを行う
ことが難しい，検査可能な視野が 60°と狭い，そして頭部固定による身体的負担が大きいという課題がある．本研
究では，ヘッドマウントディスプレイ（HMD）型の高速眼球運動計測システムを開発してアクティブ視野計を改良した高性能視野計を提案する．提案の視野計には，頭部の固定が不要，90°の視野範囲で検査が可能，高精度の瞳孔抽出，一点視線キャリブレーション，サッケードの潜時と回数による視認判定などの特徴がある．検証実験では，視覚健常者 10 名を被験者として，90°の視野内に配置された 76 点の検査視標に対して視認判定を自動的に行うことができた．なお，被験者 1 名当たり約 14 分で検査を終えることができ，身体的負担を軽減できることを確認した．
キーワード：アクティブ視野検査, 視線計測, 眼球運動, 1 点視線キャリブレーション, ヘッドマウントディスプレイ
<Summary> Visual field defect (VFD) is a loss of part of normal field of vision, resulting in vision distortion or sensation ofseeing through a narrow tube. VFD is difficult to recognize by most patients because of the filling-in mechanism in the humanbrain. Widely used perimeters such as Goldmann and Humphrey have serious technical limitations on the subjectivity of visual
field and vision acuity assessment. In contrast, the active perimeter automatically assesses VFDs by analyzing the involuntary
eye movement characteristics when searching for visual stimuli presented on the screen. However, this perimeter has issues
such as patients with VFDs encounter problems on performing the eye-gaze calibration, visual field assessment covers up to 60
degrees, and physical burden due to head fixation during the testing. This study proposes a high-performance active perimeterbased on a high-speed eye tracking system in a Head-Mounted Display (HMD). The proposed perimeter has several features
such as not requiring fixation of the head, testing up to 90 degrees Field-of-View (FoV), accurate pupil extraction, one-point
gaze calibration, and visibility judgment by saccade latency and saccade count. A successful visual field testing has been
conducted by 10 visually healthy subjects to recognize 76 visual stimuli randomly presented within 90 degrees FoV. Eachtesting was completed in about 14 minutes per subject, confirming that it significantly reduces the physical burden on thesubject.
Keywords: active visual field testing, eye tracker, eye movement, one-point calibration, head mounted displayの全体または一部の視覚機能が低下する状態を視野異常とい1. はじめにう 1)．視野異常は初期段階では自覚することは難しく，重篤

網膜から脳までの視覚経路上に疾患が発生した場合，視野化しやすい特徴がある．視野異常は大別して部分視野欠損と392

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.50 No.3 （2021）

固視点
検査視標
開始停留点
終了停留点
視線軌跡

%

(a) C-40(b) 30-2

図 1 SVOP の算出方法

図 2 緑内障を検査するためのテストパターンの一例

Fig.1 SVOP calculation method

Fig.2 Test patterns for visual field testing in glaucoma

周辺視野欠損がある．視野異常による視覚の質 (Quality of

して視認可否の確認を取りながら検査を行うことで，理解力

QoV) への影響はこの両者で異なる 2)．部分視野欠損

や集中力の低い被験者に対しても適切に検査を行うことがででは，読書能力の低下や視線の不一致によるコミュニケーシ

きる．しかし，被検者の主観的な判断によって検査結果が左

ョン能力の低下などの注視作業に影響を与える 3, 4)．一方，周

右されるという課題が指摘されている 8)．一方，後者は不随

辺視野欠損では空間把握能力が著しく低下することから，歩性眼球運動をもとに視認可否を判断する方法であり，検査結行や運転が困難になる 5, 6)．視野異常を引き起こす代表的な疾果の信頼性を保証することができるという利点がある．

Vision;

患として緑内障があり，その有病率は年齢と共に上昇するこ

自覚的視野検査法に基づく代表的な自覚的視野計にはとが報告されている 7)．超高齢化社会の日本では，視野異常

Goldmann Kinetic Perimetry (GKP)9) や Humphrey Fieldの潜在患者は多くなることが危惧されることから，日本の道

Analyzer (HFA) 10)がある．HFA は，固視状態の検知機構を実路交通法では，70 歳以上の自動車免許保持者は高齢者講習で装し，視標の呈示位置を補正可能にすることにより検査精度

視野検査の実施が義務付けられている．

を高める．近年，同様な機構をもつ，ヘッドマウントディス

一般的な視野検査は，注視を維持した状態で認識可能な視プレイ (Head-Mounted Display; HMD) 型の視野計（スマート

野範囲の限界や輝度を計測し，視野異常が発生している範囲

ペリメトリー・アイモ）11)が実用化されており，HFA と比べや視力感度を検査する．検査は内面を白色に塗装した半球状て楽な姿勢で検査できるようになった．

のドームを使用し，被検者は両眼視野による影響を防ぐため

他覚的視野検査法を実現するために，視線情報を利用したに検査対象ではない目に対して覆いをする．次に検査対象で

SVOP (Saccadic Vector Optokinetic Perimetry) が提案された 12)．

ある目の正面にドームの中心がくるように可動性の顎台と額幼児や視認判定が困難な患者に対して検査を適切に行うこと

当てを調整し，ドーム中央にある視標を固視させる．
便宜上，ができると期待されているが，当該検査法は開発途上にあり，視野計の中央にある視標を単に「固視点」と呼ぶ．その状態

未だに実用化されていない．

で，周辺視野に点光源を呈示し視認可否を確認する．

本研究では，前述の視線情報を用いた他覚的視野検査法で検査視標の呈示方法には，動的視野測定法と静的視野測定

指摘されている課題を解決する高性能視野計を提案する．第法の 2 種類がある．動的視野測定法は，固視点を固視してい2 章では視線情報を利用した視野検査法に関する課題を整理る状態で視野範囲外から視標を固視点へ移動させ，初めて認し，第 3 章で提案する高性能視野計について述べる，第 4 章

識できる領域を記録することで，視野異常の分布を得ること

では当該装置で視野検査の実験を行い，第 5 章でその検証結ができる．静的視野測定法はドーム内にあらかじめ配置され果について述べる．最後に，第 6 章では本研究で得た新知見

た視標を用いる．視標の配置や数（test pattern；テストパター

についてまとめる．

ン）は，検査対象の視野範囲に応じて定められる．検査では，

2. 視線情報を利用した他覚的視野検査法

一定輝度の視標によるスクリーニング検査と可変輝度の視標

SVOP は，固視点に対する停留点（開始停留点）と当該固による閾値検査がある．前者は初期段階の小さな視野異常な視点が消失したと同時に呈示された視標に対する停留点（終診断，後者は症状の経過観察に用いられる．
視標の視認可否は，「自覚的視野検査法」と「他覚的視野了停留点）をなすベクトルをもとに方位偏差 (direction bias)

検査法」の 2 つに大別される．前者は，被検者の自己申告にと視角偏差 (amplitude bias) を算出し，視認判定を行う（図 1）．

よって視認可否を判断する方法であり，検査者は被験者に対SVOP のテストパターンは，HFA で使用されている C-40 を393

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.50 No.3 （2021）(a) 横視点(b) 上視点

図 3 本研究で試作した HMD 型視線計測装置を利用した視野計 (HMD-VT)
Fig.3 The internal structure of the HMD-VT
採用し，視標のサイズは GKP で利用されているサイズⅢ（視実用化するためには，アクティブ視野検査の改善，視線キャ

直径：0.43）を使用した．SVOP によって作成された視野マ

リブレーションの簡易化が必須であり，さらに検査可能な視ップは，HFA の計測結果と高い相関があることが報告されて野範囲を拡大すると共に検査時の身体的負担を軽減する機構

いる 13)．

が求められる．

しかしながら，SVOP では呈示した視標と後続に呈示する

3. 提案する高性能視野計

視標との間に，固視点へ視線誘導が必要であるため，検査時間が増大する．さらに SVOP で計測可能な視野範囲は視野角

本研究では，前章で指摘された課題を解決するために，広60と狭く，視野検査として不十分である．また，視線計測精視野に検査視標を呈示することができるハードウェアと広視度を確保するために頭部を固定して検査を行う必要があり身野に渡る視線情報から高精度かつ効果的に視認判定を行うた

体的負担が大きい．
視線計測装置の課題として，
被検者の瞼，

めの計測システムを提案する．

睫毛，瞬きや外乱光などの要因が視野検査の結果に影響を与

3.1 HMD 型広視野・高速視線計測装置を利用した視野計
広視野に視標を呈示するためには，広視野ディスプレイをえる．
仲泊ら (2015) は，SVOP を改善する試みとして，アクティ構築する必要がある．本研究では，７インチ型の液晶ディスブ視野検査を提案した 14)．当該検査は，後続の視標を固視しプレイと倍率 1.5 のフレネルレンズを用いることで，約 90

て当該視標を原点とする一連の視標を連続的に呈示することの視野角を持つ HMD を実現できることから，HMD 型視線計を可能にしている．この検査手順によって SVOP より，検査測装置を視野計とすることにより，計測可能な視野範囲に関時間が短くなることや日常生活に近い視覚探索 15) を再現すする課題を解決できると考える（以後，「HMD 型視線計測装ることができるという利点がある．よって，得られる検査結置を利用した視野計」を「HMD-VT」と称する）．図 3 には，果から被検者の QoV を医師が理解することができる．しかし

HMD-VT の概略図を示す．また，アクティブ視野検査の視認ながら，固視点への視線誘導を行わずに連続して検査視標を

判定には衝動性眼球運動（サッケード；saccadic eye movement）

視認する場合は，SVOP と比べて検査時の集中力が必要になから得られるサッケード潜時 (saccadic latency) とサッケー

り，集中力の低下によって視標を正確に注視できない課題がド回数が使用される．健常者のサッケード潜時は，約 150～

ある．

サッケード回数は最大 3 回とされている 16, 17)．
200msec であり，

視線計測装置を用いる視野検査に共通する課題として，視したがって，スクリーンに呈示した刺激に対応するサッケー

線キャリブレーションの難しさがある．仲泊らによる視野検ドを計測するために，ホットミラーを使用することで，眼球査実験（テストパターン 30-2）では，健常者の両眼の平均注を下部に設置した赤外線ステレオカメラで撮影を行い，提案

視精度は 3.1±1.15であったが，求心性視野狭窄患者の場合，する視線計測アルゴリズムによって得られた視線情報からサ

15.60±4.42と低下した．さらに広い視野で視野検査を行った

ッケードの解析を行う．また，サッケードの解析に必要とさ場合，注視精度の低下が顕著になると考えられる．当該実験れるサンプリングレートは 200Hz 以上であることから本研究

では，被験者の代わりに検査者が視線キャリブレーションをでは，240Hz のカメラを使用する 18, 19)．なお，HMD-VT を利行うという措置が取られているが，30-2 の視標間隔が 6であ用することで，以下の a.~d.の効果を期待できる．

ることから，正確に計測できるとはいえない．図 2 に先行研

a. 視能力による影響の軽減
前述のように，被験者がフレネルレンズを通じて視標を視究で使用されたテストパターン C-40 と 30-2 を示す．

認するため，レンズの焦点とレンズ間の距離を調整すること

以上のことから，視線情報を使用した他覚的視野検査法を394

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.50 No.3 （2021）

図 4 提案した１点視線キャリブレーションの概略図
Fig.4 Our proposed one-point eye-gaze calibration
で，被験者の視力や乱視による知覚の影響を除去することがとで瞳孔領域を抽出する．しかしながら，フレーム間の微弱できる．

な画素の輝度変化によって安定した瞳孔抽出ができず，出力b. 左右視野検査の簡易化された視線の軌跡 (scanpath) にノイズが現れる．本研究では，

HMD-VT の中央にセパレートを置くことで，左右の目に対DeepVOG が出力した瞳孔の画像領域を着目領域 (Region of

して独立に視標を提示できるようにする．これによって，従Interest; ROI) とし，ROI 内にスターバスト法 (starburst) 22) を来の視野検査で片目を隠す作業を被験者が行う必要がなくな

適用することで，より正確に瞳孔形状を推定する．なお，処り，より円滑に視野検査を行うことができる．ここで，液晶

理速度を向上させるために，DeepVOG に対して畳み込み層

ディスプレイの解像度を 1,920×1,080 pixels とし，片目視野の出力数を半数にし，U-Net 構造のネットワークを 5 段から 4に割り当てられる解像度は 960×1,080 pixels となる．

段に減らした結果，240Hz で瞳孔を抽出できるようになった．

c. 外乱光による検査結果への影響の軽減

学習データとして HMD-VT で測定した協力者 30 名の眼球映

被験者の目及び視線計測機器が HMD-VT 本体に内包され像を使用した．

3.3 1 点視線キャリブレーションているため，視野検査を行う上で外乱光による影響を受けない．

通常の視線キャリブレーションは呈示された複数の視標

d. 様々な姿勢での視野検査が可能を順番に注視することで行われる．このような作業は視野異

HMD-VT は，頭部に装着して使用するため身体動作によっ常者にとって困難であり，視線キャリブレーションの簡易化て眼球・カメラ・スクリーンの位置関係が変化しないことかが求められる．

ら，安定した視線計測が実現できる．また，従来の視野計と成人の眼球は，
約 24.2mm（横）×23.7mm（縦）×22.0~24.8mm

異なり顎台を必要としないため，自由な姿勢で視野検査が可（角膜から強膜まで長さ）の大きさがあり，年齢と性別にお能になることが期待できる．

いて有意差は認められない 23)．また，HMD-VT は顔面に固定

3.2 広視野での視線計測における瞳孔抽出の改善

されることから，頭蓋骨の形状によって眼球位置は水平垂直方向に違いがあるが，奥行き方向の違いは少ない．

眼球映像から瞳孔を抽出する過程において，睫毛による影本研究では，このような性質を利用して，実験によって求響を除去する必要がある．特に下部の視野領域を注視する場
合，上瞼が下がることで，瞳孔の形状を正確に抽出できない

めた通常の視線キャリブレーションの変換行列場合がある．本研究では，高精度に瞳孔領域を抽出するため(experimentally determined transformation matrix)から注視者のに ， セ マ ン テ ィ ッ ク セ グ メ ン テ ー シ ョ ン (semantic

注視点(point of regard)を算出し，発生する注視誤差を画面中

segmentation) に基づく瞳孔抽出手法 DeepVOG 20)を採用し，央に呈示した 1 つの視標と当該視標の注視点との差を補正す

さらに広視野で瞳孔を高精度に抽出するために改善を行う．

ることで，通常の視線キャリブレーションを簡易化する 1 点

は，U-Net 21)を利用して眼球映像の各フレームから

視線キャリブレーションを提案する．図 4 に 1 点キャリブレ

画素ごとに瞳孔の所属確率 (probabilistic pupil) を推定するこーションの概念図を示す．通常の視線キャリブレーションのDeepVOG

395

45

30

30

30

15

15

15

0

0

Visualstimulus

45

View angle (deg)45y (deg)45y (deg)y (deg)The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.50 No.3 （2021）

0

Saccade15

Vertical eye
movement

-15

-30

-30

-30

-30

-45
-45 -30-45-45 -30-45-45 -30

-45

0

15

30

45

(a)

-15

0

15

x (deg)

30

45

-15

0

15

x (deg)

30

45

(b)

Horizontal eye
movement

0-15

x (deg)Offset

15

-15

-15

Onset

30

Saccadic latency
0

200

400

Time (ms)

600

800

(c)

図 5 視野検査で得られた計測値の概略：(a) 視線軌跡, (b) 固視点を原点として配置した視線軌跡, (c) 視線軌跡と潜時
Fig.5 Data obtained from the visual field test: (a) visual scanpaths, (b) visual scanpaths re-arranged with the center of view as theorigin, and (c) saccadic latency for a scanpath
PC

4

Monitor

HMD
Subject
Bed

Vertical visual angle (deg)Experimenter

I
II
III

Horizontal visual angle (deg)(a) 実験環境(b) テストパターン

図 6 本実験の実験環境と使用したテストパターン
Fig.6 Experimental setting and the test pattern for our study
変換行列を求めるために，広視野領域に一様に分布する 25

示することで視標ごとに対する視認判定を行う．
本検査では，

点のキャリブレーション視標を配置し，被験者から得られる

ア ク テ ィ ブ 視 野 検 査 で 用 い ら れ る ギ ャ ッ プ 条 件 (gap

25 組の瞳孔中心 (pupil center) の座標 ௜ , ௜ と注視点座標

condition) を採用し，後続の視標が提示される前に，前の視௜ , ௜ との関係を n 次式の多項式

標を消去する．ギャップ条件により，約 200ms のサッケード






  

    ,     ，    ,    

潜時 (saccadic latency) が発生するとされているが，本検査に（1）おいて出現位置が異なる多数の視標を用いることから，潜時 

で求める (i = 1…25)．
本研究では多項式の次数を3とし, 係数ܽ, とܾ, を
最小二乗法によって得る．1 点キャリブレーションでは，初が長くなると考えられる．

めに式(1)で注視者のおよその注視点, を算出し，画面中たした場合，注視者が視標を視認できたと判定する．さらに央を注視した際の注視点に対する水平及び垂直方向のずれ

視認判定の精度を高めるために，本検査を続けて 3 回行う．

以上のことから，本研究では，サッケード潜時を 300ms 以
下，そして発生するサッケードが 3 回以下という諸条件を満ᇱ ᇱ௫ , ௬ を求め，最終の注視点  ,  は，次のようになる．

視標の呈示時間が 800ms と短いため，検査時に被験者の集中力が切れたことなどによって正しく視認判定できないことを（2）

回避できると考えられる．
図 5 に，HMD-VT で出力される検査結果の一例を示す．ア

3.4 アクティブ視野検査の改善

クティブ視野検査による連続視標の呈示（図 5(a)）をもとに前述のようにアクティブ視野検査では，視標を連続的に呈396

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.50 No.3 （2021）(a)

2 つの手法と条件における瞳孔の所属確率と補正後の形状の違い

y (deg)x (deg)

45°
0
-45°
45°
0
-45°

0

200

400

600

Time (ms)DeepVOG

800
Ours

Outliers(b) 測定された水平垂直方向の変位
図 7 DeepVOG と提案手法による視野検査中の瞳孔の形状と視線情報を抽出した結果の一例
Fig.7 Extraction of pupil shape and gaze information during visual field testing using DeepVOG and the proposed method
手順 5：視線情報が正常に記録されていることを確認した後，

約 90の視野角に分布する視標への視線軌跡（図 5(b)）を生成することができる．各視標に対応する視線軌跡からサッケ

集中力の低下や疲労について口頭で聞き取りし，実ード潜時の長さとサッケードの回数（図 5(c)）を求める．こ験を終了する．

のような処理を全視標への視線軌跡を観測することによって，各々の視標に対する視認判定を行うことができる．

図 6 に本研究における実験環境及び作成したテストパターンを示す．被験者が身体的負担の少なく注視作業に集中できるように，図 6(a)のように仰向けの状態で実験を行う．な4. 実験

お，視野検査の結果は図 6(b)の視野領域，，のように中HMD-VT の性能を検証するために，以下の手順で視野検査

心視野からごとに分類し，領域ごとに分析を行う．

の実験を行う．ここで，90の視野領域を一様に検査するためにの視標間距離をからへ拡大したテストパター

5. 結果ンを作成した．なお，視標の大きさは，HFA で使用されてい視野異常がない被験者 10 名（平均年齢 23.2 歳）に対してるサイズⅢを採用した．

計測システムによる視野検査の実験を行った．実験では

手順 1：被検者に HMD-VT を装着する．

HMD-VT の装着と調整に約 3 分，視線キャリブレーションに

手順 2：画面に一様に分布する 25 点の視標を利用して，左右

約１分，3 回連続して行うアクティブ視野検査は約 3 分となの目を独立して視線キャリブレーションを行う．こった．以上の手順を左右の視野ごとに行うため，本実験でかこで，視線キャリブレーションの精度を 2以下になかる実験時間は，被験者 1 人当たり約 14 分となった．

るまで，本手順を繰り返す．

5.1 瞳孔抽出の改善

手順 3：左右の目ごとに，テストパターンにしたがってアク

図 7 に DeepVOG と提案手法を利用して視野検査中の瞳孔

ティブ視野検査を行う．ここで，前述より呈示時間の形状と視線情報を抽出した結果の一例を示す．図 7(a)におを 800ms とする．

いて，正面に位置する視標を視認した場合，両者による抽出

手順 4：上記の手順 3 を連続して 3 回行う．ここで，各回に結果に差が見られなかった．一方，睫毛が瞳孔の前を妨げる

おいて視標の表示順番が異なるが，この呈示順番を場合や広視野角を視認した場合において，提案手法の方がよ

被験者間で統一する．

り正確に瞳孔の形状を抽出できることが分かった．図 7(b)の397

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.50 No.3 （2021）

表 1 視線キャリブレーションの精度（左目）

表 2 視線キャリブレーションの精度（右目）Table 1 Eye-gaze calibration accuracies (left eye)
Subjects
S1
S2
S3
S4
S5
S6
S7
S8
S9
S10
M ean
Std.Dev.

25-point
[deg]
1.2
1.0
1.3
1.3
1.5
1.1
1.2
1.3
1.6
1.9
1.34
0.282

9-point[deg]
Individual
1.6
4.3
1.8
1.0
3.1
3.8
3.4
3.1
3.8
3.8
1.9
9.9
2.8
3.8
4.8
3.5
2.6
2.5
3.4
3.9
2.93
3.96
0.987
2.288

Table 2

1-point [deg]Top-5 Bottom-5 All-Data
2.7
3.3
3.0
2.1
2.4
2.2
2.3
2.5
2.3
2.6
2.7
2.6
3.1
3.1
3.0
8.1
7.3
7.7
2.6
2.8
2.6
2.0
2.2
2.0
2.9
3.4
3.1
4.5
4.7
4.6
3.29
3.45
3.30
1.819
1.545
1.694

Subjects
S1
S2
S3
S4
S5
S6
S7
S8
S9
S10
M ean
Std.Dev.

Eye-gaze calibration accuracies (right eye)

25-point
[deg]
0.8
1.0
1.2
1.3
1.3
1.3
1.5
1.5
1.8
2.0
1.37
0.345

9-point[deg]
Individual
1.9
0.8
2.6
4.1
2.7
5.5
2.3
2.5
3.2
5.5
2.7
8.1
4.9
3.9
3.7
3.6
4.7
5.8
5.6
7.7
3.42
4.76
1.254
2.229

1-point [deg]Top-5
Bottom-5 All-Data
2.6
3.0
2.6
3.0
3.9
3.3
2.9
4.4
3.6
1.6
1.9
1.5
3.3
3.5
3.2
5.7
5.4
5.5
4.4
3.7
4.0
3.5
4.2
3.7
4.2
4.9
4.4
6.8
5.7
6.2
3.79
4.07
3.80
1.533
1.122
1.342

表 3 各回のアクティブ視野検査における視認判定

表 4 各視野領域におけるサッケードの潜時時間の平均

Table 3 Visibility judgment in each active visual field view test

Table 4 Mean saccade latency in each view region

ように，瞳孔形状を正確に抽出できなかった場合，観測した

平均固視座標 (Point-of-Average Fixation; POAF) の値を示す．

眼球運動の時系列データに異常値 (outliers) として現れる

表 1 と表 2 に，左目と右目に対応する視線キャリブレーシ（破線の円で囲った領域）．
サッケード潜時やサッケード回数

ョンの視標数とその精度の推移をそれぞれ示す．90の視野領などのような高速眼球運動を分析する際に，このような異常域における全被験者の視線キャリブレーション精度は，次の値が致命的である．以上のことから，提案手法が瞳孔抽出にようになる．まず，25 点視線キャリブレーションの精度は，おいて有効なものであり，視線情報を利用した視野検査にお左目において1.34 ± 0.282°，右目において1.37 ± 0.345°であいて重要な役割を担っている．

る．次に 9 点視線キャリブレーションの精度は，左目におい

5.2 1 点視線キャリブレーションの精度て2.93 ± 0.987°，右目において3.42 ± 1.254°である．最後に視線キャリブレーションで使用した 25 点の視標を基に，
内変換行列として「Individual」を適用した場合，1 点視線キャ

側 9 点の視標と中央 1 点の視標のみを用いた疑似視線キャリ

リブレーションの精度は，左目において3.96 ± 2.288°，右目

ブレーション (simulated gaze point calibration) を行い，それぞにおいて4.76 ± 2.29°であるが，すべての被験者の視線情報をれの注視精度について 25 点の視標を利用した視線キャリブ

もとに構築した変換行列「All-Data」を適用すれば，左目におレーションと比較した．ここで，1 点視線キャリブレーショ

いて3.30 ± 1.694°，右目において3.80 ± 1.342°に向上されるンのための変換行列として，25 点の視標を利用した視線キャ

ことがわかる．60の視野領域において，仲泊らが視野異常患

リブレーションの精度が「最も高い被験者１名」，「上位 5 名者を対象に行った 9 点視線キャリブレーションの両眼の平均の被験者」，「下位 5 名の被験者」の視線情報と「全ての被験注視精度は 15.60±4.42であったが，本研究で提案した点キ者」の視線情報をそれぞれ利用した．便宜上，それぞれにつャリブレーションを使用すれば，当該注視精度を改善できる

いて「Individual」，「Top-5」，「Bottom-5」，「All-Data」と称すと考えられる．

る．なお，視線キャリブレーション精度 Acc は，下記の式(3)1 点視線キャリブレーションで使用する 4 つの変換行列について，視線キャリブレーション精度の関係を調べるために，ଶହ‫= ܿܿܣ‬1ଶ෍ ට൫ܶܽ‫ݐ݁݃ݎ‬௫೔ − ܱܲ‫ܨܣ‬௫೔ ൯ + ൫ܶܽ‫ݐ݁݃ݎ‬௬೔ − ܱܲ‫ܨܣ‬௬೔ ൯
25(3)「Individual」，「Top-5」，「Bottom-5」，「All-Data」を水準とし௜ୀଵ

た 1 元配置分散分析を行った．その結果，右目において有意で算出した．ここで，ܶܽ‫ݐ݁݃ݎ‬௫೔ とܶܽ‫ݐ݁݃ݎ‬௬೔ は i 番目視標の x差が認められた{F(3, 996) = 6.181, p < 0.001}が，左目においてと y の座標値，ܱܲ‫ܨܣ‬௫೔,ೕ とܱܲ‫ܨܣ‬௬೔,ೕ は，i 番目視標に対応する

398

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.50 No.3 （2021）(a) 左目(b) 右目
図 8 被験者 10 名の各視標の平均潜時

Fig.8 Average saccadic latency of each stimulus for ten subjects
は有意傾向であった{F (3, 996) = 2.593, p < 0.1}．さらに，多ッケード潜時に対して一元配置分散分析を行った結果，左目重比較（Tukey 法）で検定した結果，「Individual」に対しての{ F (2, 2277) = 2.687, p < 0.1}と右目{ F(2, 2277) = 0.05, p < 0.1}

み有意差が認められた (p < 0.01) ．また，
「Top-5」，「Bottom-5」， はともに有意差が認められなかった．視標と中心窟との距離(eccentricity) が近いほど，サッケード潜時が短いとされてい「All-Data」間について検定を行った結果，右目は{F(2, 747) =0.878, p > 0.1}となり左目は{F (2, 747) = 0.208, p > 0.1}であり， るが，本実験ではそのような傾向を確認できなかった．
共に有意差は認められない結果となった．これは，1 点視線

6. おわりに

キャリブレーションにおいて複数人の視線情報をもとに構築本研究では， 視線情報を用いた他覚的視野検査測定法のした変換行列を利用した方がより高いキャリブレーション精度を得ることができることを意味する．

課題を解決するために，広視野に検査視標を呈示することが5.3 アクティブ視野検査の結果できる検査ハードウェアと広視野に渡る視線情報から高精度
かつ効果的に視認判定を行うための視野計を開発した．当該

本実験において，キャリブレーション精度が最も高い変換

視野計は以下のような特徴を持つ．

行列「Top-5」による 1 点視線キャリブレーションをもとに計測した視線情報から，各回のアクティブ視野検査における視一つ目は，ハードウェアとして独自に開発した HMD を採

認判定を行った．ここで，被験者 1 人あたりに要する検査時用したことであり，これによって，より広視野における視野

間は約 14 分であり，HFA と同程度の検査視標数を利用した

検査視標の呈示や近視などの視能力による影響の軽減，左右場合よりも半分の時間で終えることができる．表 3 に試行数

視野検査の簡易化，外乱光による検査結果への影響の軽減，ごとに視標の視認を確認できた数を示す．ただし，既にある

そして様々な姿勢での視野検査が可能となった．
二つ目は，開発したソフトウェアによって広視野における試行で視標の視認を確認できたものは，次の試行で視認の確認を行わないこととした．表 3 からわかるように，76 点の視視野検査の課題を解決したことである．具体的には，まず瞳標のうち平均して約 95%の視標が初回の試行で条件を満たし

孔抽出手法の改善により，睫毛の影響や極度な眼位におけるている．さらに試行数を重ねることで残りの約 5%は，その瞳孔の形状を正確に推定して安定した視線情報を取得できる後の試行で視認判定されていることがわかる．

ようになった．次に 1 点視線キャリブレーションを実装する
ことで，視野異常の患者にとって困難な視線キャリブレーシ

表 4 に視野領域 I，II，III におけるサッケード潜時を示す．
視認判定された視標において，平均サッケード潜時は両目とョンという課題を解決するとともに，短時間（約 14 分）に検もに約 200ms となり，正常なサッケード潜時の長さに近い結査を完了することで身体的負担を軽減することができる．複果となった．さらに，サッケード回数が 3 回以下であること

数視標を利用した視線キャリブレーションよりも 1 点視線キも確認できた．この結果は健常者の特徴と合致している．

ャリブレーションによる視線計測精度が低下するが，検査手

図 8 は，全被験者の平均サッケード潜時を視標ごとに可視法としてサッケード潜時（300ms）とサッケード回数（3 回）化したものである．表 4 より，視野領域 I，II，III におけるサによる視認判定を導入することで視認を正確に行うことがで

399

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.50 No.3 （2021）

きた．最後にアクティブ視野検査を連続して 3 回行い，各回

Looking and Seeing, Oxford University Press (2003).

における視標の呈示順番を変更させることで，集中力の低下

16) 小松崎篤: 眼球運動の神経学, 第 1 版, 医学書院 (1985).

を報告した被験者について誤判定を防ぐことができた．

17) 本田仁視: 視覚情報処理ハンドブック, 第 2 版, 日本視覚学会編,

以上のことより，本研究の取り組みによって他覚的視野検pp. 392-398 (2001).

査法で指摘されている課題を解決でき，さらに既存の視野計

18) P. Inchingolo, M. Spanio: “On the Identification and Analysis ofと比較しても導入しやすいシステム構成となった．今後，実Saccadic Eye Movements: A Quantitative Study of the Processing

用化に向けて，可変輝度の視標による閾値検査の導入や広視Procedures,” IEEE Trans. Biomed. Eng., Vol. 32, No. 9, pp. 683–695

野のための効果的なテストパターンの検証を行う予定である．

(1985).
19) R. Andersson, M. Nyström, K. Holmqvist: “Sampling Frequency and

参考文献

Eye-tracking Measures: How Speed Affects Durations, Latencies, and1) 奥山幸子: 視野検査とその評価 (専門医のための眼科診療クオリ

More,” Journal of Eye Movement Research, Vol. 3, No. 3, pp. 1-12ファイ), Vol. 27, 第 2 版, 中山書店, pp. 130-133 (2015).

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(QoV)，Quality of Life (QoL),”新潟医学会誌, Vol. 128, No. 3, pp.

Eulenburgac,

99-104 (2014).

Segmentation and Gaze Estimation in Neuroscience Using Deep3) 三輪まり枝：“ロービジョンケアの実際 ―視能訓練士の立場から

S.-A.

Ahmadia:“DeepVOG:

Open-source

Pupil

Learning”, Journal of Neuroscience Methods, Vol. 324, 108307 (2019).

―,”神経眼科, Vol. 34, No. 1, pp. 12-24 (2017).

21) O. Ronneberger, P. Fischer, T. Brox: “U-net: Convolutional Networks4) 小田浩一：“ロービジョンの視機能とモノの見え,” 光学, Vol. 37,

for Biomedical Image Segmentation,” Medical Image Computing and

No. 9, pp. 511-517 (2008).

Computer-Assisted Intervention - MICCAI 2015, Lecture Notes in5) D. P. Denis: “The Visual Requirements of Mobility,” Low Vision,Computer Science, Vol. 9351, pp. 234-241 (2015).

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22) L. Dongheng, W. David, D. J. Parkhurst: “Starburst: A Hybrid6) 三好哲也，中易秀敏，鈴木大介：“運転時の周辺視野画像の眼球

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Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR’05) – Workshops,

7) A. Iwase, Y. Suzuki, M. Araie, T. Yamamoto, H. Abe et al. (Tajimi

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Vol. 111, No. 9, pp. 1641–1648 (2004).

（2020 年 10 月 30 日受付）

8) 松本長太：“視野検査とその進歩,” 近畿大医誌, Vol. 37, No. 4, pp.

（2021 年 3 月 29 日再受付）

101-106 (2012).
9) H. Goldmann: “Ein Selbstregistrierendes Projektionskugelperimeter,”Ophthalmological, Vol. 109, pp. 71-79 (1945).
10) A. Heijl, V. M. Patella: “Essential Perimetry: The Field Analyzer,” 3rdedition, Carl Zeiss Meditec (2005).
11) C. Matsumoto, S. Yamao, H. Nomoto, S. Takada, S. Okuyama et. al,:“Visual Field Testing with Head-Mounted Perimeter ‘imo’,” PLoS One,
Vol. 11, No. 8, pp. 1-12 (2016).
12) I. C. Murray, B. W. Fleck, H. M. Brash: “Feasibility of Saccadic Vector
Optokinetic Perimetry: A Method of Automated Static Perimetry forChildren Using Eye Tracking,” Ophthalmology, Vol. 116, No. 10, pp.
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13) I. C. Murray, L. A. Cameron, A. D. Mctrusty, A. Perperidis, H. M. Brashet al.: “Feasibility, Accuracy, and Repeatability of Suprathreshold
Saccadic Vector Optokinetic Perimetry,” Translation of Vision Science
Technology. Vol. 5, No. 4 (2016).
14) 仲泊聡：“次世代視覚障害者支援システムの実践的検証,” 国立障害者リハビリテーションセンター (2015).
15) J. M. Findlay, I. D. Gilchrist: Active Vision: The Psychology of

400

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.50 No.3 （2021）

堀 田 健 仁（正会員）
2016 年 岩手県立大学ソフトウェア情報学
部ソフトウェア情報学科卒業．2018 年 岩
手県立大学大学院ソフトウェア情報学研究科博士前期課程修了．2021 年 同大学院博士後期課程在学中．画像処理，ヒューマンイ
ンタフェース，視野計の研究に従事．

プリマ オキ ディッキ A （正会員）
1995 年 岩手大学情報システム工学科．
2002 年 同大学院工学研究科博士課程修了．
1997~1998 年 インドネシア科学技術応用
評価庁研究員．2002~2003 年 岩手大学工学部教務職員を経て，2004 年より岩手県立大学ソフトウェア情報学部講師．2013 年 同学部准教授．画像処理，ヒューマンインタフ
ェースの研究に従事．博士（工学）．

今 渕 貴 志（正会員）
2014 年 岩手県立大学ソフトウェア情報学
部ソフトウェア情報学科卒業．2019 年 岩
手県立大学大学院ソフトウェア情報学研究
科博士後期課程修了．2018~2021 年 同大
学研究・地域連携本部プロジェクト研究員
を経て，2021 年より日本原子力研究開発機
構研究員．コンピュータビジョン，ヒュー
マンインタフェースの研究に従事．博士（ソフトウェア情報学）．

亀 田 昌 志（正会員）
1992 年 長岡技術科学大学大学院工学研究科電気電子システム工学専攻修了．同年 神戸大学工学部助手．1998 年 北陸先端科学
技術大学大学院情報科学研究科博士後期課
程修了．同年 同大学情報科学研究科助手．
2001 年 10 月 岩手県立大学ソフトウェア
情報学部准教授．2016 年より同大学教授．
画像処理，特に画像情報圧縮の研究に従事．
博士（情報科学）．第 15 回画像電子学会最優秀論文賞受賞．

401

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.50 No.3 （2021）

ランダム位相フリー法とダウンサンプリング手法を用いたキノフォームの画質改善
高橋岳之（学生会員）† 下馬場朋禄† 角江崇† 伊藤智義††千葉大学大学院工学研究院

Phase-only Hologram Using Random Phase-Free and Down-Sampling Methods
Takayuki TAKAHASHI†, Tomoyoshi SHIMOBABA†, Takashi KAKUE†, Tomoyoshi ITO†
†Graduate School of Engineering, Chiba University〈あらまし〉ランダム位相を使わずにホログラムよりも大きな再生像を得ることができるランダム位相フリー法は，ホログラフィックプロジェクションへの応用が期待されている．ランダム位相フリー法は振幅型ホログラムでは有用性が示されているが，キノフォームでは有効に機能しないことが知られている．一方，キノフォームで良好な再生像が得られるダウンサンプリング手法は，ホログラムサイズより大きな再生像を得ることができない．本論文では，ランダム位相フリー法とダウンサンプリング手法を併用することで，大きな再生像を得ることができるキノフォームの画質改善手法を提案する．シミュレーションによる実験を行った結果，キノフォームの再生像画質が向上することを確認した．
キーワード：ホログラム，計算機合成ホログラム，キノフォーム，ランダム位相フリー法，ダウンサンプリング手法<Summary> The random phase-free method is expected to be applied to holographic projections because it can produce a larger
reproduction image than a hologram without using random phase. The random phase-free method has been shown to be effective
for amplitude holograms, but it has not work well for kinoforms. On the other hand, the down-sampling method, which produces
good reproduced images in kinoforms, cannot produce an image larger than the hologram size. In this paper, we propose a method
to improve the image quality of kinoforms by using the random phase-free method in combination with the down-sampling method
to obtain large reproduced images. As a result of simulation experiments, it was confirmed that the image quality of reproduced
images from kinoforms can be improved.
Keywords: hologram, computer generated hologram, phase-only hologram, random phase-free, down-sampling1.

ホログラムのサイズを問わずに再生像を拡大することが可能

はじめにであり，レンズ不要で拡大表示が可能なホログラフィックプ

近年，3 次元像の記録・再生技術であるホログラフィをコン

ロジェクション 3)への応用が期待できるが，スペックルノイ

ピュータ上で取り扱う研究が行われている．コンピュータ上ズが発生するため再生像の画質が劣化してしまう．画質改善で計算されるホログラムは計算機合成ホログラム(Computerの手法として，異なるランダムな位相で作成したキノフォー

Generated Hologram : CGH)と呼ばれる 1,2)．ホログラム面上のムを複数用意し，時分割で再生像を重ね合わせることでノイ

物体光は複素振幅（振幅と位相の情報）であるため，ホログ

ズを時間平均するマルチランダム位相法 4)，近接する画素間

ラムには複素振幅を記録することが理想的ではあるが，液晶の干渉を避けるため画素を分離した元画像から複数のキノフ

ディスプレイなどのホログラム表示素子は振幅と位相のどちォームを計算し時分割再生するピクセル分離法 5)，低コヒー

らか一方しか変調できない．そのため，CGH は振幅型と位相レンスな光源の使用 6)，物体面とホログラム面に制約条件を型（キノフォーム）の 2 種類に分けられる．振幅型ホログラ

課して回折計算と逆回折計算を繰り返し行うことで CGH をムに比べてキノフォームは光の吸収がないため明るい再生像

最適化する Gerchberg-Saxton アルゴリズム 7,8)などが挙げられが得られる．本研究ではキノフォームを対象にする．

る．しかし，上記手法では複数のホログラム計算が必要なこ

従来の CGH では元画像にランダムな位相を付加するランとや，反復計算による計算量の増加が問題となる．一方，ラダム位相法と呼ばれる手法を用いる 1,2)．ランダム位相法は，ンダム位相を使用しない CGH の生成手法も提案されている．

402

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.50 No.3 （2021）

例えば，文献 9）では，ランダム位相の代わりに特殊な位相分布を元画像に付加することで，キノフォームに物体光を記録することに成功している．文献 10）では，誤差拡散法によりキノフォームと本来の複素振幅の誤差を拡散させ物体光を記録する．より簡便な方法として文献 11）と 12）では，元物体にダウンサンプリングを行うことで，CGH に物体光を記録できることを示した．しかし，これら手法はレンズ不要で拡大表示が可能なホログラフィックプロジェクション 3)への応用は難しく 13)，ダウンサンプリング手法 11,12)ではその有用性が確認されていない．
ランダム位相を使用しない CGH の生成手法として，ランダ
ム位相フリー法が提案されている 14）．この手法は球面波成分
を元画像に付加することで，ホログラムサイズを超える大き図 1 仮想球面波を用いたランダム位相フリーCGH

さの再生像を低スペックルで得られる手法である．この手法

Fig.1 Random phase-free CGH using a convergence lightの有用性は，振幅型 CGH では示されているが，キノフォーム
ではその有用性は十分に示されていない．
そこで本研究では，ランダム位相フリー法とダウンサンプ
リング手法 11,12)を併用することで，大きな再生像を得ることができるキノフォームの画質改善手法を提案する．
2 章で各手法について説明する．3 章でシミュレーションによる再生実験の比較・検証結果を示す．4 章でまとめを示す．

手法2.

(b) キノフォーム(a) 振幅型 CGH

本研究では，ランダム位相フリー法とダウンサンプリング

図 2 ランダム位相フリー法を用いた再生像手法を組み合わせることで，ホログラムより大きな再生像のFig.2 Reproduction results by the random phase-free method

画質改善手法を提案する．ここでは，ランダム位相フリー法
14）及びダウンサンプリング手法の SPOH (sampled phase-only

位置関係を用いることで式(3)が導出される．
!"# !"&:
2 2

holograms)11) と EESPOH(edge-enhanced sampled phase-only
holograms) 12)を説明する．また，SPOH や EESPOH のダウンサ
ンプリングを改善した手法を提案する．ランダム位相フリー法とこれらのダウンサンプリング手法の組み合わせの結果は:ここで，!"# はホログラムのサイズ，!"& は元画像のサイズを表す．式(3)から式(4)の焦点距離 が導出される．

3 章で述べる．
1

ランダム位相フリー法

2.1

(3)

!"#
!"&

(4)

ランダム位相フリー法 14）は，ランダムな位相の代わりに仮図 2 にランダム位相フリー法を用いて作成した振幅型 CGH

想球面波を用いる．ランダムな位相を元画像に付加しないたとキノフォームの再生結果を示す．図 2(a)の振幅型 CGH は良

め，スペックルノイズが軽減され，良好な再生像が得られる．

好な再生像が得られているが，図 2(b)キノフォームは振幅型

図 1 に仮想球面波を用いた CGH と元画像の位置関係を示す．
,,,

を元画像の複素振幅，

CGH と比べて再生像の画質が劣化していることが確認でき
を CGH の複素振幅， る．この現象はキノフォームによく見られる 2）．

を仮想球面波， を伝播距離，光の伝搬をProp ・ とすると，仮想球面波を用いた CGH の回折計算は式(1)で表さ

2.2

れる．

SPOH は元画像を交差格子状にダウンサンプリングしてか,Prop

ここで，仮想球面波
,

,

exp

,

,

SPOH (Sampled phase-only holograms)

らキノフォームを作成することで，反復計算なしに高品質の(1)再生像を得ることができる手法である．元画像(

は式(2)で表される．

ンサンプリングした画像()()(2)

ここで， ,-

ここで， は虚数， は波長， は焦点距離を表す．図 1 の

403

,

,

*

(

,
0

,

,

をダウ

は式(6)で表される．
,- ,1otherwise(6)は均一な交差格子パターンを表し，式The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.50 No.3 （2021）(7)(8)(9)のいずれかの条件が満たされた場合，1 の値を設定すする手法である．元画像(

る．
いずれの条件も満たさなかった場合，0 の値を設定する．

像(9mod 6 ×
mod 6

mod 6

6

mod 6

1

mod 6

0

mod 6

(7)

,

(9

ここで，,

ここで，6はダウンサンプリングの間隔，mod は剰余演算子を表す．式(7)は水平と垂直，式(8)は斜め下，式(9)は斜め上
図 3 に68の場合の式(6)で表される交差格子パターンのクセル，白いピクセルはサンプリングされないピクセルを示
す．8 ピクセルごとに均一な交差格子パターンが形成されていることがわかる．
図 4 に SPOH を用いて作成したキノフォームのシミュレー
ションによる再生像を示す．元画像をそのまま記録したキノ
フォームの再生像（図 2(b)）はエッジに沿ってエネルギーが集中してしまうが，元画像をダウンサンプリングすることでエッジに集中していたエネルギーが拡散され，良好な再生像

,

,

*

( ,
0

, ,
1
otherwise

,

,

とエッ

を統合したものであり，式(11)で表さ
,-

,

∪ ,:

ここで，エッジ依存パターン,:(:,は均一な交差格子パターン,,

,:

(10)

,

*

1
0

,

,

(11)

は式(12)で表される．

(: , > =otherwise(12)の値が固定のしきい値=を超えた場合，強いエッジ

またはラインの情報を示しているため，,:,に 1 の値を設定する．しきい値=を超えなかった場合，0 の値を設定する．
,

ここで，(:,

は元画像(にラプラシアン演算子>を畳み込んだ画像であり，式(13)で表される．
(:

,

(

,

*

8
1

∗ > ,

ここで，ラプラシアン演算子> ,

,

(13)

を 3×3 カーネルで表すと式(14)となる．

が得られる．

2.3,

ジ依存パターン,:れる．

の方向にサンプリングすることを表す．

一部を示す．ここで，黒いピクセルはサンプリングされたピをダウンサンプリングした画は式(10)で表される．

(8)
(9)

,

EESPOH (Edge-enhanced sampled phase-only
holograms)>,|ABC",DCB

0 andotherwise0(14)

図 5 に EESPOH を用いて作成したキノフォームのシミュレ

EESPOH は元画像をダウンサンプリングする際，SPOH にーションによる再生像を示す．SPOH はエッジを考慮せずダ追加でエッジ処理によって得られたポイントもサンプリング

ウンサンプリングを行うため，エッジの情報が失われる場合がある．対して EESPOH は，はじめに元画像をエッジ部分とテクスチャ部分に分離し，テクスチャ部分にのみダウンサン
ウリングを行った後にエッジ部分を統合した画像を用いるた
め，エッジが保持された再生像が得られる．
SPOH や EESPOH に導入されたダウンサンプリングがキノ
フォームに有効な理由について以下に述べる．キノフォームの前提条件としてキノフォーム面での物体光の振幅が一様に近いことが求められる．元画像に対して操作を行わずにキノ
フォーム面まで回折計算を行った場合，その物体光の振幅分
布に偏りが発生してしまう．この問題を解決するために，一般的にはランダム位相を用いることでキノフォーム面での物

図 3 ダウンサンプリング格子の一部

体光の振幅分布が一様に近くなるが，再生像にスペックルノ

Fig.3 Part of a down-sampling lattice

図 4 SPOH を用いた再生像

図 5 EESPOH を用いた再生像

Fig.4 Reproduction result by SPOH

Fig.5 Reproduction result by EESPOH

404

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.50 No.3 （2021）

イズが発生するという問題がある．SPOH や EESPOH に導入されたダウンサンプリングはランダム位相と同様にキノフォーム面での物体光振幅が一様に近くなる効果がありランダム
な干渉がないため画質の良い再生像が得られる 11,12）．

2.4

サンプリング領域の追加

本研究では，SPOH や EESPOH を用いてダウンサンプリングする際にサンプリングする領域を追加することで，再生像の画質改善を試みる手法を提案する．
追加するサンプリング領域は，SPOH のダウンサンプリング格子によってサンプリングされていなかった領域を一定規則でサンプリングする．一定規則とは，図 3 でサンプリング

図 6 追加するサンプリング領域の一部されなかった白いピクセルの領域を，図 6 のように上下またFig.6 Part of additional sampling areas

は左右対称に交互にサンプリングする．図 6 は68の場合における追加するサンプリング領域の一部を表す．このサンプリングを SPOH と EESPOH でダウンサンプリングする際に追加で行う．例として SPOH にサンプリング領域を追加した
場合，図 7 のように図 3 と図 6 を足し合わせた形状でダウン
サンプリングを行う．
SPOH と EESPOH にサンプリング領域を追加することで，ダウンサンプリング格子の再生像への影響を低減することができると考えられる．また，CGH により多くの元画像の情報が記録されるため，再生像の画質改善に繋がると考えられる．

3.

図 7 サンプリング領域を追加した SPOH の実験結果と考察ダウンサンプリングの一部

2 章で説明した各手法を組み合わせて生成した CGH による

Fig.7 Part of a down-sampling by SPOH with additional sampling areas

シミュレーションでの再生実験結果を示す．

3.1

実験環境

本研究で用いた計算環境を表 1，シミュレーションで用い

表 1 計算環境

たパラメータを表 2，シミュレーションで用いた 3 つの元画

Table 1 Computational environment

像を図 8 に示す．ホログラフィックプロジェクションによる

OS

Windows 10 Enterprise

拡大再生を想定して元画像のピクセルピッチを 2 倍に設定しCPU

Intel Core i5-3570K 3.40GHz

た．元画像とホログラムのサンプリングピッチが異なるため，

メモリ

12GB

式(1)の回折計算には，通常の高速フーリエ変換を使用した回

コンパイラ

Visual Studio 2017

折計算は使用できない．本研究では，異なるサンプリングピ
ッチで回折計算ができるシフテッドフレネル回折計算 15)を改

表 2 シミュレーション条件

良した回折計算を使用した 2,16)．

Table 2 Simulation conditions

3.2

手法の組み合わせ

(1)

光の波長

633 nm(2)

元画像のピクセルピッチ

8.6×2 um

実験で用いた各手法の組み合わせを表 3 に示す．(I)はラン(3)

CGH のピクセルピッチ

8.6 um

ダム位相法を単独で用いる．(II)(III)はダウンサンプリング手(4)

元画像のサイズ2048×2048 pixel法を単独で用いる．(IV)(V)は提案手法であり，ランダム位相(5)

CGH のサイズ

2048×2048 pixel

フリー法とダウンサンプリング手法を併用する．(VI)(VII)も(6)

提案手法であり，ランダム位相フリー法とサンプリング領域(7)を追加したダウンサンプリング手法を併用する．

405

しきい値=

ダウンサンプリング間隔

4
8 pixelThe Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.50 No.3 （2021）

(I)
(V)

(II)
(VI)

(III)
(VII)

(IV)

0.26
0.25

MSE

0.24
0.23
0.22

(a) cameraman

0.21
0.2
0.2

0.3

0.4

0.5
0.6
伝搬距離 [m]0.70.8

図 9 伝播距離による MSE の比較 (cameraman)
Fig.9 Comparison of MSE (cameraman)(b) mandrill(c) peppers
0.28

図 8 元画像

(I)

(II)

(III)

(V)

(VI)

(VII)

(IV)

0.27

Fig.8 Original images

0.26

MSE

0.25
0.24
0.23

表 3 手法の組み合わせ

0.22

Table 3 Combination of methods

0.21

手法 1

0.2

手法 3

手法 2

0.19

従来手法(I)

ランダム位相法

なし

なし

従来手法(II)

SPOH

なし

なし

なし

なし

図 10 伝播距離による MSE の比較 (mandrill)

提案手法(IV) ランダム位相フリー法 SPOH

なし

Fig.10 Comparison of MSE (mandrill)

従来手法(III) EESPOH

提案手法(V)

0.2

0.3

0.4

0.5
0.6
伝搬距離 [m]0.70.8

ランダム位相フリー法 EESPOH なし

サンプリング
領域の追加提案手法(VII) ランダム位相フリー法 EESPOH サンプリング
領域の追加
提案手法(VI) ランダム位相フリー法 SPOH

(I)

(II)

(III)

(V)

(VI)

(VII)

(IV)

0.31
0.3
0.29

評価方法

0.28

評価方法は平均二乗誤差(Mean Squared Error : MSE)を用いて，元画像と再生像の 1pixel あたりの平均誤差を評価した．
元画像を(

,

，再生像の再生強度を(G

,

MSE

3.3

0.27
0.26
0.25

，元画像と

0.24

再生像のサイズをH × Iとすると平均二乗誤差 MSE は式(15)0.23で表される．本実験では元画像と再生像ともに 256 階調のビ
ットマップ画像として保存した．以下の全ての再生像は 256
階調化されている．再生像は，その光強度の最大値と最小値を使用して線形に 256 階調化した．MSE は，この 256 階調化された画像を 0.0～1.0 に正規化して算出した．

406

0.2

0.3

0.4

0.5
0.6
伝搬距離 [m]0.7

図 11 伝播距離による MSE の比較 (peppers)
Fig.11 Comparison of MSE (peppers)

0.8

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.50 No.3 （2021）

MSE

3.4

R

P

1
M MN(
HI
"QB DQB

,

(G

,

O

グラフを見ると，伝搬距離を延ばすと従来手法(I)(II)(III)の場合は誤差が大きくなるが，提案手法(IV)(V)(VI)(VII)は誤差(15)が小さくなることがわかる．ダウンサンプリング手法を単独で用いた従来手法(II)(III)の場合の誤差が最も大きく，提案手

実験結果

法(IV)(V)(VI)(VII)では誤差が低下していることがわかる．ま図 9，図 10，図 11 に各手法の伝播距離ごとの MSE の評価

た，全てのグラフで提案手法(VII)の誤差が最も小さいことが結果を比較したグラフを示す．
図 9 は図 8(a)，図 10 は図 8(b)，わかる．図 12，図 13，図 14 に MSE の値が最も低かった伝図 11 は図 8(c)の元画像を用いている．MSE の評価は再生領

播距離 0.8[m]でのシミュレーションによる再生像を示す．

域全体で行った．

従来手法(I)

従来手法(II)

従来手法(III)

提案手法(IV)

提案手法(V)

提案手法(VI)

提案手法(VII)

図 12 シミュレーションによる再生結果 (cameraman)
Fig.12 Reproduction results by simulation (cameraman)

407

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.50 No.3 （2021）

従来手法(I)

従来手法(II)

従来手法(III)

提案手法(IV)

提案手法(V)

提案手法(VI)

提案手法(VII)

図 13 シミュレーションによる再生結果 (mandrill)
Fig.13 Reproduction results by simulation (mandrill)

各図の共通の結果として，ダウンサンプリング手法を単図 12 の cameraman の顔を拡大した図を見ると，スペッ独で用いた従来手法(II)(III)は、ホログラムサイズと同じ再クルノイズが発生してしまう従来手法(I)と比べて，提案

生領域では再生像が得られているが，ホログラムサイズを手法(IV)(V)(VI)(VII)はノイズが改善されており，画質が超えた再生領域では元画像の情報が欠落している．これは，向上していることがわかる．従来手法(II)(III)に比べて提従来手法(II)(III)は元画像の光がホログラムに届かず記録で案手法(IV)(V)は全体が明るくなっているが，ダウンサン

きていないことに起因する．

プリング格子の影響は同様に見られる．一方，提案手法

これに対して，提案手法(IV)(V)は元画像全体が正しく記録されており，画質が改善されていることが確認できる．ま(VI)(VII)は格子の影響が低減されており，提案手法(IV)(V)と比べてより明瞭な再生像が得られている．

た，サンプリング領域を追加した提案手法(VI)(VII)は

図 13 の mandrill の鼻を拡大した図を見ると，スペック(IV)(V)と比べてダウンサンプリング格子の影響が低減さ

ルノイズが発生してしまう従来手法(I)と比べて，提案手れ，より明るく鮮明になっていることがわかる．

法(IV)(V)(VI)(VII)はノイズが改善されており，画質が向408

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.50 No.3 （2021）

従来手法(I)

従来手法(II)

従来手法(III)

提案手法(IV)

提案手法(V)

提案手法(VI)

提案手法(VII)

図 14 シミュレーションによる再生結果 (peppers)
Fig.14 Reproduction results by simulation (peppers)

上していることがわかる．従来手法(II)(III)に比べて提案手法

プリング格子の影響に大きな差がないように見える．一方，(IV)(V)は全体が明るくなっているが，ダウンサンプリング格

提案手法(VI)(VII)は格子の影響が低減されており，提案手法

子の影響は同様に見られる．一方，提案手法(VI)(VII)は格子の(IV)(V)と比べてより明瞭な再生像が得られている．

影響が低減されており，提案手法(IV)(V)と比べてより明瞭な再生像が得られている．

以上のことから、再生距離を問わずランダム位相フリー法とダウンサンプリング手法を併用することでキノフォームの図 14 の peppers のホログラムサイズと同じ再生領域の一部

再生像の画質を改善できることが分かり，サンプリング領域を拡大した図を見ると，スペックルノイズが発生してしまうを追加することが画質改善に有効であることが確認できた．

従来手法(I)と比べて，提案手法(IV)(V)(VI)(VII)はノイズが改善されており，画質が向上していることがわかる．従来手法(II)(III)と提案手法(IV)(V)を比較すると，明るさやダウンサン

409

4.

まとめ

大きな再生像を得ることができるキノフォームの画質改善

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.50 No.3 （2021）のためにランダム位相フリー法とダウンサンプリング手法を

相フリー法を用いたカラー計算機合成ホログラム再生像の画質併用してシミュレーションによる再生実験を行った．また，向上”, 画像電子学会誌, Vol. 45, No. 2, pp. 182-190 (2016).

サンプリング領域の追加が画質改善に有効であるかの検証を14)行った．その結果，ランダム位相フリー法とダウンサンプリ
ング手法を組み合わせることでキノフォームの再生像画質がT. Shimobaba, T. Ito: “Random Phase-Free Computer-Generated
Hologram”, Optics Express, Vol. 23, No. 7, pp. 9549–9554 (2015).

15)

R. P. Muffoletto, J. M. Tyler, J. E. Tohline: “Shifted Fresnel Diffraction

向上することを確認した．また，サンプリング領域を追加すfor Computational Holography”, Optics Express, Vol. 15, No. 9, pp.

ることでさらに再生像画質が向上することを確認した．

5631–5640 (2007).
16)

謝辞

T. Shimobaba, T. Kakue, N. Okada, M. Oikawa, Y. Yamaguchi, T. Ito:
“Aliasing-Reduced Fresnel Diffraction with Scale and Shift

本研究は JSPS 科研費 19H04132 及び 19H01097 の助成を受Operations”, Journal of Optics, Vol. 15, No. 7, pp. 075405 (2013).

けたものです．
（2020 年 9 月 15 日 受付）

参考文献（2021 年 5 月 17 日 再受付）
1)

大越孝敬: ホログラフィ, コロナ社 (1977).

2)

伊藤智義, 下馬場朋禄: ホログラフィ入門 コンピュータを利用した 3 次元映像・3 次元計測, 講談社 (2017).

3)

T. Shimobaba, M. Makowski, T. Kakue, M. Oikawa, N. Okada, Y. Endo,
R. Hirayama, T. Ito: “Lensless Zoomable Holographic Projection Using
Scaled Fresnel Diffraction”, Opt. Express, Vol. 21, No. 21, pp. 25285–

高橋 岳之（学生会員）
2009 年 山形大学工学部情報科学科卒業．
2011 年 山形大学大学院理工学研究科博士前期課程 情報科学専攻修了．2016 年，千葉大学大学院工学研究科博士後期課程 人工システム科学専攻入学．ホログラフィ応用技術の研究に従事．

25290 (2013).
4)

J. Amako, H. Miura, T. Sonehara: “Speckle-Noise Reduction on
Kinoform Reconstruction Using a Phase-Only Spatial Light
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5)

M. Makowski: “Minimized Speckle Noise in Lens-Less Holographic
Projection by Pixel Separation”, Optics Express, Vol. 21, No. 24, pp.
29205–29216 (2013).

6)

高野邦彦, 佐藤甲癸: “液晶パネルと白色光源を用いたカラーホ

下馬場 朋義2002 年 千葉大学大学院 自然科学研究科博士課程修了．同年，理化学研究所基礎科学特別研究員．2005 年 山形大学工学部助教授．
2007 年 同大学院理工学研究科准教授．2009年 千葉大学工学研究科准教授．2019 年 千葉大学工学研究院教授．ホログラフィ応用技術の研究に従事．博士(工学)．

ログラフィ立体動画像表示装置”, 映像情報メディア学会誌, Vol.
55, No. 10, pp. 1308–1314 (2001).
7)

R. W. Gerchberg, W. O. Saxton: “A Practical Algorithm for theDetermination of the Phase from Image and Diffraction Plane Pictures”,
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8)

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9)P.W.M. Tsang, T. -C. Poon: “Novel Method for Converting Digital
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11)

P. W. M. Tsang, Y. -T. Chow, T. -C. Poon: “Generation of Phase-Only
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No. 21, pp. 25208–25214 (2014).

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P. W. M. Tsang, Y. T. Chow, T. -C. Poon: “Enhancement on the
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Letters, Vol. 13, No. 6, pp. 60901 (2015).

13)

2008 年 京都工芸繊維大学大学院 工芸科学
研究科 電子システム工学専攻 修了．2011
年 日本学術振興会特別研究員(DC2)．2012
年 京都工芸繊維大学 大学院工芸科学研究
科 設計工学専攻 修了．同年 千葉大学大学
院工学研究科助教．ホログラフィに基づく 3次元映像技術や 3 次元計測技術に従事．博士(工学)．

川島正裕, 佐藤甲癸: “位相符号化による動画ホログラムの特性改善”, 画像電子学会誌, Vol. 24, No. 5, pp. 611–616 (1995).

10)

角江 崇

根尾敦, 下馬場朋禄, 長浜佑樹, 角江崇, 伊藤智義: “ランダム位

410

伊藤 智義
1992 年 東京大学大学院総合文化研究科博士課程中退．同年 群馬大学工学部助手．
1994 年 同大学助授．1999 年 千葉大学工学部助教授．2004 年 同大学教授．専用計算機
による数値計算の高速化の研究に従事．博士(学術)．

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.50 No.3 （2021）

局所二次形式近似による 2 次元 CG 流体渦場の幾何学特徴の抽出
丸山 哲†

鶴野玲治‡（正会員）†九州大学大学院芸術工学府，‡九州大学大学院芸術工学研究院

Local Quadratic Approximation of 2D CG Vorticity Field andExtraction of Geometric Features
Satoshi MARUYAMA†, Reiji TSURUNO‡ (Member)†Graduate School of Design, Kyushu University，‡Faculty of Design, Kyushu University
CG 向けに最適化された安定性の高い既存の流体シミュレーション手法は美しくリアルな視覚結果をもたらすが，それらは特定の物理的条件を満たすように作られており，幾何学的に不自然な視覚結果を出力することがある．これを解決するために，流体の挙動を幾何学的手法で近似する考え方に基づき，適切な数理モデルを開発することが考えられ，視覚的・幾何学的に自然な流体挙動を少ない計算量で得られるメリットが見込まれる．本研究ではシミュレーションされた流体の渦場を局所的に二次形式の関数で近似する手法と，近似結果を利用した渦場の様々な幾
何学特徴の抽出手法を提案する．本手法で流体内の 1 点の近傍での二次形式の幾何学(楕円，放物線，双曲線)の構造を判別し，結果が楕円である場合に渦の形状と相性の良い特徴(楕円の中心位置，縦横比など)を抽出する．また，その幾何学特徴と流体の物理的特徴の関連性も調査し，楕円なら渦の中心付近，放物線または双曲線なら流れの歪
みの関連性が高いことを示す．さらに本手法の応用として流体の渦の細部を上げる既存手法を修正し，よりリアル
で幾何学的整合性が良い渦場を作ることに成功した．
キーワード：シミュレーション，流体，二次形式，渦場，セグメンテーション<Summary> In this paper, we propose a method of numerically approximating vorticity of simulated fluid and extracting theirvarious geometrical characteristics. Our method uses quadratic forms in the approximation process, which can determine thestructure of quadratic geometry of vorticity (ellipse, parabola, hyperbola). If the result is an ellipse, we can further extract usefulgeometrical information such as the center and major/minor axis length of an ellipse. We also investigate the relationshipbetween these geometrical features and physical features of vorticity and show that an ellipse is near the center of the vortex
while the parabola or hyperbola is highly related to the flow strain. Our method can be used to improve geometrical artifacts
from existing fluid simulation methods such as vorticity confinement.
Keywords: simulation, fluid, quadratic form, vorticity, segmentation

よって，シミュレーションの計算効率向上につながる．ただ1． はじめにし，その幾何学構造を知るためにはそれを測る尺度が必要で流体を高いディテールでリアルに CG で再現するために，あり，流体から幾何学構造の抽出の際の計算が煩雑になった

少ない計算量で CG 向けに最適化された安定性の高いシミュ

り，計算コストがかかったりすることがある．本研究は，渦レーション手法がいくつか考案されてきており，その多くは場が楕円や双曲線など，局所的には単純な幾何学形状に類似

実用性も高い．ただし，特定の状況下では現実的にあり得なしているという性質に注目し，ある時刻における流体渦場かい結果を出したり，計算パフォーマンスが悪化したりするこらの幾何学的特徴抽出のための簡易的な手法を 2 種類に分けとが指摘されている．そこで，流体の「幾何学的特徴」を頼て提案する．さらに，導出した渦の幾何学構造が，流体の物りに，それらの手法を改良することが行われている．流体を理的特徴と強い相関があることを明らかにする．また，応用幾何学的に調査し，そこで何らかの幾何学法則を見出すこと例として，流体のディテール向上手法の一つである Vorticity

は，解くのが非常に困難なナビエストークス方程式を，流体

Confinement を，より幾何学的に妥当で，メリハリのある流れの幾何学構造を模倣したモデルを置くことで解けるようにすが作れるように改良する．

る，
或いは，別の解きやすい方程式に変形する手助けとなる．

411

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.50 No.3 （2021）

2． 関連研究
グリッド計算による流体シミュレーションは，Stam1)の研究を始め，CG 分野に持ち込まれ，研究や実用も盛んとなっている．このタイプの手法の欠点として，グリッドが粗いと流れのディテールが失われるという点が挙げられる．渦補強手法 2)は，グリッドの細かさを変えずに，渦の勾配に垂直な向きに人工的な力を発生させ，流れのディテールの減少を防ぐことでこの課題を解決している．ただし，渦補強が強い場
合，大きいサイズの渦が分割していき，流れが拡散して滞る

図 1 渦場の局所二次形式近似の概要という現象が起こり，低周波と高周波の渦成分が混合した流

Fig.1 Overview of local quadratic approximation of vorticity

れを表現することが困難である．これは，シミュレーション
を粗い格子グリッド上で行った後，ポストエフェクト処理で適度なノイズを加えることで解決する．Kim ら 3)の手法は，高周波のエネルギー特徴量がどこで失われるかを適切に判定ば，楕円や双曲線などの二次形式マップによって近似ができる．つまり，ある時刻における渦場,の位置 ∈ - を中心とした幅.の正方形領域/0 ≔ 1   0 | * ∈ 3./2, ./24 5にしてからノイズを適用しており，Horvath と Geiger4)は，ポス

おいて次の二次形式近似を行うことができる．

トエフェクトノイズを適用して高ディテールでリアルな炎をGPU でシミュレーションすることに成功している．ただし，,  0 6  70  8 0  90

3

ノイズを用いているため，
シミュレーションが決定的でなく，

ただし，70 ∈  , 80 ∈  , 90 ∈ である．本論文で同じ条件下で異なる流れの結果が出る．

は，4 章でこれらの二次形式係数のそれぞれの点 ∈ ΩにおKolmogorov の論文 5)で流れのパワースペクトルと渦のサイける最適な値を求めるための手法を提案し，5 章で二次形式

ズの分布の強い関係性が提唱されたのが皮切りになった，流係数と渦場の関係性や，その幾何学的な性質を抽出する．されの幾何学構造の調査の研究分野では，渦場の幾何学要素をらに，6 章で抽出した幾何学的な性質と，流体の物理的な性調べることが多い．例えば，Meunier et al. 6)の手法は，同じ向質との関連性を見出す．

きの渦が融合するプロセスをモデル化しており，パーリンノ

4． 事前計算された渦場の局所二次形式近似

イズによる疑似流体 7)に比べ，物理的に則したものになって

変数70, 80, 90を決定するために，次に示す 2 通りのいる．ウェーブレット変換は，渦場の幾何学特徴を抽出する

近似手法のうちのいずれかを用いる．

のに有用である．それは，様々なサイズの渦の分布の情報を提供し，渦場の情報量圧縮だけでなく，CG 流体への応用 3) 8)

4.1にも使える．ただし，ウェーブレットの基底の形状が一つし渦場, が位置0 において二階微分可能であるとする．

か選べないため，幾何学的な分類は不向きであり，計算量も,  0の位置0周りの二次までのテイラー展開を行い，そ多くなる傾向がある．

れぞれの方程式の係数を比較し，次のように係数群を決定す

3． 手法概要る．


2 次元非圧縮性流体が 2 次元有界閉領域Ω ⊂  で定義され

1⎧A 0@∂ ∂ ,A0
⎪
2
B 0 ∂ ,0
⎨⎪
90 ,0⎩

るとき，速度場v: Ω   →  及び圧力場: Ω   → の時
間発展は次のナビエストークス方程式によって推移する．




 
⋅

!,

∂

1 
 
Re

  ∈ Ω

ここで

1

4.2

2

∈ Ω

4

* , *  ∈ 3./2, ./24 , ∂ ≔ ∂/ ∂* である．微分おける法線ベクトル， ≔  ∈ 



&L

アプローチ 2 : 最小二乗法による近似

位置に関する係数群70, 80, 90は，以下の関数F: Ω

ここで，Reはレイノルズ数，は人工的な外力， は境界点に→ を最小化することによって近似することもできる．

∂( / ∂* +は速度

勾配テンソルである．境界条件は，速度場，圧力場ともにノF0 ≔ G

イマン境界条件を用いている．このとき，渦場,: Ω   → 
は,3 i, j ∈ 11,25 4の数値計算は差分法を利用する．

0!

アプローチ 1 : テイラー展開による近似

1 H 70  8 0  90
2


5

 ,  0H Id∂( / ∂*  ∂( / ∂* と表される．渦場は全体的に強い

非線形性を示していても，図 1 に示すように，局所的に見れここで，I: / → はI , I : / →  を用いてI412I *  ⋅The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.50 No.3 （2021）I * となり，領域/ ≔ /!の外で0になる関数である．以
下，IをI



 ,

exp|| /σ

O

,
_0

./6となるガウス関数で近G

1
1 70    8 0  
UO మ

の成分で微分し，それぞれの結果に 0 を代入することで，
70, 80, 90に関する連立方程式を得る．Aమ 90  5b || / d

似する．関数Fを最小化するために，式(5)の右辺を各係数群

1
I ∗ A  I ∗ B  I ∗ 90
UO  

A より，

方程式の数は 6 つであり，解は以下のように表せる．
2
1
V IW XA Q ∗ ,, Q S T
UO  UO
2
B Q ∗ ,, Q S T
VX
UO 
6
2
1
V  V Z
9 Q ∗ ,, Q S Y  I 
UO
UO

7

式(7)で，ガウス関数を用いた畳み込み演算が行われていることから，復元渦場ω
_ の計算は係数場7, 8, 9の計算と同様に高速
フーリエ変換を利用することができ，元の渦場,に比べ，ややぼかしが加わったような出力になると予想できる．また，
7̀

7, 8̀

8, 9̃

9より，最小二乗法を用いた場合の係数群

7, 8, 9は，テイラー展開を用いた場合のそれと比べてボケが3 i, j ∈ 11,25 4付与され，情報量も低下すると予想できる．これは，渦構造

ここで，V , V : / → はV  ≔ * * I，及びV  ≔のディテールを調べるのには不適切だが，大まかな構造を調* Iであり，∗は畳み込み演算，Sは原点中心の鏡面反転

べるのには有効である．

作用素S[ ≔ [を意味する．W はクロネッカーのデ

5． 二次形式マップとしての渦場の幾何学ルタである．渦場の局所二次形式近似を定義域の全部の点で行うためには，上の解をその点ごとに求める必要があるが，

 上で定義された二次形式 7  8   9は，そのグラフ

畳み込み演算で高速フーリエ変換を利用することで解の計算の特徴によって，楕円型，放物線型，双曲線型のいずれかのを全部の点でテクスチャとして一括処理できる．実際の計算マップに分けられる．この幾何学的性質は，7の行列式の符では，6 つの定数テクスチャQ , Q , Q 3\, ] ∈ 11,254や渦場テク号を調べることによって数学的に区別(セグメンテーション)

スチャ,にフーリエ変換を施し，それぞれの結果を掛け算処することもできる．具体的には図 2 のように，楕円型なら理したテクスチャを逆フーリエ変換することにより係数場を|7| e 0，放物線型なら|7|求めることができる．このとき，テクスチャはすべて同じサ

乱流のような高レイノルズ数の流体によって生成される渦場

イズで，定義域が3^, ^4  31,14(ただし，^はテクスチャのは，ほとんどの場合，ほぼ全領域で非線形性を示すため，そアスペクト比)，原点の座標はテクスチャの中心に設定する．

の二次形式近似が線形的特徴のみしか持たない事象(74.30，双曲線型なら|7| f 0 となる．

0)は無視できる．渦近似の式(3)中の係数行列7は評価点0によ

2 つの近似手法の比較って変化する．つまり，その行列式|7|も0によって変化し，

テイラー展開による近似手法を用いる場合，元の渦場,に幾何学情報もそれに続いて変化することを意味する．後述の対して単純で正確な近似を行うことができるが，評価位置0

結果に示すように，渦場のセグメンテーションの出力は，どにおいて 2 回微分可能でない状況が生じると，この手法は使の近似手法を用いるかによって大きく異なる．

えない．また，テイラー展開は一点における偏微分の情報だ

渦場のセグメンテーションにより評価点0で|7| e 0となる

けで評価する．この微分は，解析的な評価を行うには最適でとき，つまり，点0での渦場が楕円型の性質を示すとき，楕あるが，数値計算(格子グリッドの差分法)の場合は評価点と円に関する様々な有益な幾何学的情報を得ることができる．

その周囲の格子点 8 点のみを合わせて評価するため，粗い格

図 3 ではその例を示している．図 3 中の白い点が評価点であ子グリッド上では誤差が発生しやすく，不連続なデータでは

り，領域/においてそれが原点に対応する．セグメンテーシ

不安定な値を出力しやすい．一方，最小二乗法を用いる近似

ョン結果が楕円型であるときの二次形式マップ 7 

手法の場合，周辺の点まで考慮して近似する．計算コストが8   9を示しており，楕円形の中心^や長軸ベクトルg h ，

上昇し，その点での近似結果がテイラー展開のそれと比べて短軸ベクトルg h [g e g e 0，h , h は単位ベクトル]，水

数理的な厳密性に欠けるが，数値計算との相性がよく，不連平線からの角度iが取れる．このとき，原点におけるマップ

続な変化に対応可能で，周辺領域との関係性を明確に調べら

勾配7  7 !  8

れる．また，粗い格子グリッド上の評価でも大きく値が崩れ

軸ベクトルと平行になるとは限らない．楕円の中心点^は7とることがないため，不正な結果を出力しにくい．

8を用いて次のように求まる．

2 種類の近似結果の差異の詳細を調べるために，最小二乗^法によって導出した係数群7, 8, 9から，元の渦場,を復元する

1 7 828に垂直なベクトル は必ずしも 2 つの

8

ことを考える．以下，特に明記しない限り，アインシュタイ

残りの特徴量g , g , h , h はそれぞれ7の固有値及び固有単ンの縮約記法を用いることにする．復元渦場,_に対し再び最位ベクトルに一致する．ここで，7は対称行列であるため，

小二乗法近似を適用した際の係数7̀, 8̀, 9̃ がそれぞれ7, 8, 9に固有値は必ず 2 つの実数解を持ち，対応する固有単位ベクト一致すると仮定すると，,_を次のように選ぶことができる．

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図 2 ||の符号の違いによる，二次形式のグラフの特徴
Fig.2 Visualization of quadratic form of different signs of ||
図 3 楕円の特徴量の例

ルはそれぞれ直交する．したがって，h ⊥ h が保証される．

Fig.3 Geometrical characteristics of an ellipse

これらの導出はどちらの近似手法を選んでも同じである．二次元流体では，渦が楕円形に類似していることから，渦の中提示した。以下では、それらを用いて渦場の二次形式に準ず

心付近では，導出した楕円の幾何学的特徴と渦の幾何学的特るセグメンテーションを実証し，そこから渦場の楕円に関す徴がほぼ一致すると考えられる．つまり，渦の中心が楕円のる幾何学情報を抽出する．また，渦場の物理的性質を示すス

中心^に，渦の長軸・短軸がそれぞれ楕円の長軸g h ・短軸

カラー場と幾何学セグメンテーション結果の関連性を図解にg h に，渦の角度が楕円の長軸角度iになると考えられる．

より明らかにし，導出した幾何学的特徴量の流体シミュレー
ションにおける応用例をいくつか紹介する．以下に現れる全6． 流体の物理的特徴量と幾何学的特徴量の関連ての渦場は 2 次元であり，式(2)で示した境界条件を満たし，
レイノルズ数がRe

二次元流体では一般的に，渦の中心に近い領域では楕円型

10,000である 2 次元流体のシミュレーの性質を示し，それ以外の，例えば直線的な箇所や引き伸ばションによって生成されるとする．シミュレーションの数値

されたような箇所では双曲線型の性質を示すと考えられる．

計算において，
領域は解像度幅 256px,高さ 256px の矩形とし，このことは，速度の角度変化を示す回転テンソルl ≔Stam 氏の手法 1)に従い計算する．計算の安定化と差分近似に   /2

よって生じる全体的な誤差を減らすために，スタッガード格    /2 や，速度の引き伸ばしを表すひ /2

ずみテンソルm ≔     

 /2

といった流

子を用いた中心差分による計算を行う．速度場の移流計算は体の物理的性質との関連性を追求することに繋がる．
ただし，

Dupont 氏ら 9)が提唱した Semi-Lagrandian 法のバックトレース

行列のままだと扱いにくいため，代わりにエネルギー散逸

によってなされる．また，以下の結果では常にO

m: m [ここで，n: oX Y ]及びエンストロフィーl: lなどのスカラー場を用いることにする．このとき，l, : 0.03を採用している．なお，本研究のシミュレーションは，本研究のm

著者が作成した，マウスに反応するインタラクティブなアプ

m: m  l: lが成り立つことを利用し，次のようなリケーションによってリアルタイムに行われ，領域内でポイ

変数rを考える．
m: mr≔
:   s

ンタをマウスボタンを押しながら移動させると，その位置近
m: m
m: m  l: l  s

傍に外力[を移動方向に発生させる仕組みになっている．本9

ただし，sは

!でのrのゼロ除算を防ぐための微小な定数で，本研究ではs10 と設定する．定義(9)から直ちに研究の結果画像はすべて，動作しているアプリケーションからスクリーンショットをしたものである．

7.1

10

0uru1

が成り立つ．これは，rが 0 に近いほどより回転の性質が強二次形式に準ずるセグメンテーションと，
楕円の幾何学情報の抽出

く，1 に近いほど引き伸ばしの性質が強いことを意味する．

この節では，前部の 2 種類の近似手法ごとに，シミュレー

式(10)で値を制限することにより，rは他の物理的特徴量m: m

ションで生成された渦場のセグメンテーションの実証と幾何やl: lよりも幾何学的に相性が良くなる．このとき，rは|7|

学的特徴の抽出を行った結果を示す．図 4 は 2 種類のセグメなどの幾何学的な情報を内包していないことに注意すべきでンテーション結果を表しており，渦場は 50%グレー領域をゼある．よって，幾何学的特徴|7|と物理的特徴rとの関連性をロとし，白が正の値，黒が負の値を表し，セグメンテーショ

調べることが優先される．本研究では数値計算の結果を用い

ンではグレーが放物型または双曲型領域で，白と黒が楕円型て比較を行う．

領域を示す．図 4 から，テイラー展開を用いた場合，最小二乗法を用いた場合と比べて構造が複雑になり，結果からは視7． 結果

認できないほど渦度のコントラストが比較的弱い部分でも構前部において，渦場の二次形式近似のための複数の手法を

造分けを行う一方，最小二乗法を用いた場合，弱いコントラストが無視され，構造がシンプルになることが確認できる．

414

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図 4 渦場のセグメンテーション結果
左 : ある時刻における渦場
中央 : 最小二乗法を用いた場合のセグメンテーション結果
右 : テイラー展開を用いた場合のセグメンテーション結果
Fig.4 Vorticity segmentation results
Left : vorticity  at a given time
Center : segmentation result using the least square method
Right : segmentation result using the Taylor expansion

図 6 渦場の|| > 0の領域における幾何学特徴量の閾値による色分け結果
左列 : ある時刻における渦場，中央列 : 最小二乗法を用いた場合の色分け結果
右列 : テイラー展開を用いた場合の色分け結果
Fig.6 Classifications of vorticity according to threshold values of various
elliptic(|| > 0) characteristics
Left column: vorticity  at a given time
Center column: Classification in the least square method case

図 5 最小二乗法を用いた場合の渦場の復元結果

Right column : Classification in the Taylor expansion method case

左 : ある時刻における渦場
中央 : 最小二乗法を用いた場合のセグメンテーション結果

右 : 近似による係数群, , を用いた復元渦場

に，閾値以上なら黒に色分けし，それ以外の領域をグレーでFig.5 Reconstruction of vorticity from least square characteristics

色分けした結果を，2 種類の近似手法別に示している．どち

Left : vorticity  at a given time

らの近似手法を用いても，特徴量の抽出結果が全く異なる性

Center : segmentation result using the least square method質を示していることがわかる．最小二乗法では渦度の見た目 reconstructed from approximation coefficients , , 
Right : vorticity から特徴量を抽出するのに対し，テイラー展開では渦場に内在している詳細な特徴量を抽出するためである．このことか

特に顕著な箇所が，渦中心付近のセグメンテーションである．
一個の弱い負の渦が強い正の渦の中に入り込んで融合し，渦度の拡散などで正の渦へ変化するような状況では，テイラ

ら，渦場の形状について調べるのであれば，最小二乗法を用いるのが好ましい．

7.2

ー展開がその構造を差別化するのに対し，最小二乗法では同じ構造とみなす．これに関連し，図 5 は，最小二乗法の近似

物理的特徴量と幾何学的特徴量の比較結果

流体の物理的な性質を，二次形式近似による幾何学的な性後，式(7)によって渦場を復元した結果を示しており，復元渦質で結びつけられるという仮説を検証するため，定義(9)で示場が元の渦場にガウスぼかしをかけたような結果になることした と二次形式近似によるセグメンテーション結果を画像を明らかにしている．したがって，近似の段階で渦場の細部で比較する．
図 7 は図 4 と同等のセグメンテーション結果に，の情報が切り捨てられ，テイラー展開に比べて結果が単純に> 0.7の領域，すなわち引き伸ばされる傾向のある領域に対なる要因を生み出している．

し，半透明の色塗りを赤で行い，加算処理した結果を示して次に，渦場の近似係数から，楕円に関する幾何学的特徴

おり，渦場やセグメンテーションの画像を低コントラストで量を抽出する．図 6 は，セグメンテーションで楕円として判表示している．テイラー展開を用いた場合は関連性が少ない

定された箇所(|| > 0)において，それぞれ楕円の中心点と評
価点との距離|| = 0.1，長軸短軸の長さの比率ଵ /ଶ = 1.5，
長軸の水平線からの角度 | /2 − | = 0.4 といった特徴量の閾値を設定し，|| > 0の領域における値が閾値未満なら白415が，最小二乗法を用いた場合，双曲線型として認識された領The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.50 No.3 （2021）

図 7 セグメンテーション結果との閾値との関係
Fig.7 Relationship between the segmentation result and a thresholdvalue of 

域に集中して塗られる傾向があり，強い相関性が確認できる．
よって，最小二乗法では，引き伸ばされた領域と双曲線型

図 8 ある時刻における渦場の渦の予想中心位置の推定
Fig.8 Position estimation of the center of vortices in vorticity at agiven timeの領域が類似するという仮説はある程度正しい．またこの結果は，流体の物理的特徴量と幾何学的特徴量を結びつける一例ともいえる．

7.3

渦の中心位置の検出

渦度の局所二次形式近似を応用し，渦の中心位置の検出の実証を行う．近似手法は最小二乗法を用い，セグメンテーシ
ョンによって楕円と認識された領域において，それぞれの楕
円の性質値（長軸短軸比，中心との距離）の閾値に関する条件を満たすような領域を抽出し，そこを渦の中心付近の領域として決定する．図 8 ではその結果を示し，推定領域はシミ

図 9 渦場の Vorticity Confinement のマスク処理結果ュレーション結果に上乗せする形で，オレンジ色で示してあ左側 : マスク処理なし 右側 : || > 0の領域にマスクを適用

る．閾値の条件として，本研究では長軸短軸比 1.5 以下，中Fig.9 Masked vorticity confinement result
Left : no mask operation

心との距離を 3 ピクセル未満と指定している．図 8 より，実Right : mask applied within region where || > 0

際の渦の中心位置が，検出された予想中心位置にほぼ含まれている．また，渦が小さくコントラストが強い場合，中心位

理後の結果を図 9 で表している．マスク処理後の方が，強い置の推定結果がほぼ一点に収束していることがわかる．ただ乱流の性質を示しているが，流れの大まかな構造を失っていし，渦の中心付近の山や谷の変化がある程度小さくなった場

ないのがわかる．また，図 10 は，簡単な 2 次元の煙のシミ

合，渦の予想中心位置の領域が広がっていくことが確認できュ レ ー シ ョ ン に 応 用 し た 結 果 を 示 し て い る ． Vorticity

る．また，引き伸ばされた箇所など，本来なら渦の中心ではConfinement のマスクなしでは細かな渦が滞ったまま上方向ない場所でも検出されることがある．この結果は，例えば渦に流されていく一方，マスクありでは通常のシミュレーショ

巻フィルターの集合によって渦場をモデリングする際に，フンで見える大まかな渦によって細かな渦が移流されていく様ィルターの中心位置がどのように分布しているのかを学習デ子が確認できる．このように，細かな渦を滞らせずに流れてータで得る場合に利用することができる．

7.4

いくようにさせ，流れに変化を持たせたい場合や，層流と乱マスク処理された Vorticity Confinement

流の異なるサイズの渦が合わさっているような流れを作りた
い場合に本手法が使用できる．

次の応用として，Fedkiw 氏が提唱した Vorticity Confinement
手法 2)を，本研究の手法を利用して改良することを実証する．
本研究では渦補強をそのまま全領域に適用するのではなく，

8． 考察と今後の課題
セグメンテーション結果や応用例から，テイラー展開が微補強箇所を，テイラー展開の近似によるセグメンテーション

細な幾何学特徴を抽出し，シミュレーションのディテールをで楕円として認識されたところに限定するようなマスク処理上げるのに向いているのに対し，最小二乗法は大まかな幾何を行う．渦が発生する箇所では形状が楕円形になる傾向があ

学特徴を抽出するため，渦場全体の幾何学構造を調べるのにるため，渦を補強するならば，セグメンテーションで楕円と向いていることがわかった．本研究で，流体の幾何学的特徴して認識された領域に限定すべきである．マスク処理前と処と物理的特徴を関連づけることに成功したことは，流体の流416

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.50 No.3 （2021）

出方法を考案した．また，二次形式の幾何学的特徴と流体の物理的特徴の関係性も明らかにし，楕円の領域なら回転が，双曲線の領域なら歪みの度合いが強いことが分かった．さらに，本研究の手法の応用例として渦の中心位置の検出とマスク処理された Vorticity Confinement を紹介し，本手法の有用性を示した．本研究の結果が，物理的特徴と幾何学的特徴を関連付ける数理モデルの開発などに応用されることが期待される．

図 10 2 次元の煙のシミュレーション
左側 : 通常(Vorticity Confinement なし)
中央 : マスクなしの Vorticity Confinement
右側 : マスクありの Vorticity Confinement

謝辞
本研究は JSPS 科研費 JP20K12534 の助成を受けたものです．

Fig.10 2D smoke simulation results
Left : without Vorticity Confinement
Center : with Vorticity Confinement (no mask)
Right : with Vorticity Confinement (mask applied)

参考文献
1) J. Stam: “Stable Fluids”, Proceedings of the 26th annual conference on
Computer graphics and interactive techniques - SIGGRAPH ’99, pp.

れを数理的にモデル化する際に大きな意義があると考えられ

121–128, (1999).

る．たとえ外因的な情報を頼りに流れがモデル化されたとし

2) R. Fedkiw, J. Stam, H. W. Jensen: “Visual Simulation of Smoke”,ても，それが物理的に正しいことが裏付けられれば，よい流

Proceedings of the 28th annual conference on Computer graphics andれモデルといえる．逆に，物理的に正しい流れに含まれる幾interactive techniques - SIGGRAPH ’01, pp. 15–22 (2001).

何学的な性質が導き出されれば，その幾何学構造を直接モデ

3) T. Kim, N. Thurey, D. James, M. Gross: “Wavelet Turbulence for Fluid

リングすることで，流れを物理的に導出するよりも計算時間が短くなることが考えられる．
本研究の手法には制限があり，テイラー展開では渦が一方向に引き伸ばされたときに，最小on the GPU”, ACM Transactions on Graphics, Vol. 28, No. 3, pp.41:1–

りすぎたときに正しい特徴抽出が行えないことが明らかにな

41:8 (2009).

ったので，状況に応じて手法を使い分ける必要がある．
また，ଶ −  −

1
୘ 
2

(2008).
4) C. Horvath, W. Geiger: “Directable, High-Resolution Simulation of Fire

二乗法では渦場の幾何学スケールが検査領域よりも大きくな=

Simulation”, ACM Transactions on Graphics, Vol. 27, No. 3, pp.1–65) A. Kolmogorov: “The Local Structure of Turbulence in Incompressible
Viscous Fluid for Very Large Reynolds Numbers”, Doklady Akademiia

11Nauk SSSR, Vol. 30, pp.301–305 (1941).

が必ずしも 0 にはならないため，係数で示される幾何学情

6) P. Meunier, S. Le Dizes, T. Leweke: “Physics of Vortex Merging”,

報は移流される間に保存されるとは限らない．移流による幾Comptes Rendus Physique, Vol. 6, No. 4-5, pp.431-450 (2005).

何学情報の保存は，幾何学情報がどこかへ逃げることが起こ

7) R. Bridson, J. Houriham, M. Nordenstam: “Curl-Noise for Procedural

らないということを保証するため，重要な概念である．した

Fluid Flow”, ACM Transactions on Graphics, Vol. 26, No. 3, pp.46:1–

がって，これらを考慮する場合は，二次形式係数とは異なる

46:4 (2007).

幾何学情報量を定義する必要がある．また，本研究の手法を

8) S. Jeschke, T. Skrivan, M. Muller-Fischer, N. Chentanez, M. Macklin, C.

そのまま 3 次元流体に拡張する場合は，渦場がスカラーから

Wojtan: “Water Surface Wavelets”, ACM Transactions on Graphics, Vol.

ベクトルに変わるため，それぞれの成分毎に係数場, , を

37, No. 4, pp.94:1–-94:13 (2018).

用意しなければならなくなり，計算量が増大する．また，渦9) T. F. Dupont, Y. Liu: “Back and Forth Error Compensation and

場が 2 次元と 3 次元で性質や構造が大きく異なるため，本研

Correction Methods for Removing Errors Induced by Uneven Gradients

究の手法によって得られる幾何学的特徴量も 3 次元で別の性of the Level Set Function”, Journal of Computational Physics, Vol. 190,

質を表すといった問題が発生する可能性がある．これは，3No. 1, pp.311–-324 (2003).

次元へ拡張する際に渦場そのものではなく渦糸などの別の適（2021 年 3 月 14 日 受付）

切な 3 次元的情報を考慮すれば解決できると考えられる．

（2021 年 5 月 25 日 再受付）

9． おわりに本研究では，渦場を局所的に二次形式の関数で近似する方法を開発し，
近似結果を利用した渦場の二次形式の幾何学（楕
円，放物線，双曲線）の判別手法を提案した．さらに，判別結果が楕円の場合，渦と相性が良い楕円の幾何学的特徴の抽417

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.50 No.3 （2021）

丸山 哲
九州大学大学院芸術工学府博士後期課程在学中．2018 年九州大学芸術工学部卒業，2020年九州大学大学院芸術工学府修士課程修了．コンピュータグラフィックス，情報科学の研究に従事．

（正会員）
鶴野 玲治
九州大学大学院芸術工学研究院教授．1987
年大阪府立大学大学院修了，1993 年博士(工学)．九州芸術工科大学講師，九州大学准教授などを経て現職，コンピュータグラフィ
ックス，コンテンツ制作支援技術などの研究に従事，情報処理学会，芸術科学会，ACM，Eurographics などの会員．

418

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.50 No.3 （2021）
IIEEJ

ɀɰʁɑɣʁɚʁ
模様の連続性を担保した包装紙デザインの自動生成
菅

原

万梨夏†

田 村

崚†

直 樹†（正会員）

北斎 藤 隆 文†（名誉会員）† 東京農工大学

Automatic Generation of Wrapping Paper with Continuity of Pattern
Marika SUGAWARA† , Ryo TAMURA† , Naoki KITA† (Member), Takafumi SAITO† (Honorary Member)† Tokyo University of Agriculture and Technology〈あらまし〉 近年様々な分野で自動化が進む中で，手土産などのラッピングは手作業で行われることが多い．手作業で行われる箱型ギフトのラッピングは，見栄え良く仕上げるためには個人の経験や技術が必要になる．経験のない人でも見栄えの良いラッピングができるようにするため，本研究では包装の終了時に模様の連続性を保つような包装紙
デザインを自動生成するアプリケーションを制作した．本手法では生成するテクスチャを無地ストライプとし，包装の対象は直方体の箱，技法は斜め包みを扱うことを前提とした．まず，必要な用紙の大きさを求める．ここでは，斜め包みが破綻しない条件を満たす最小の大きさの紙のサイズを算出した．次に，ストライプの生成を行う．包む箱の縦と横からなる大きな面のうち一つを「メイン面」と定義し，メイン面に対してストライプを生成する．このメイン面の模様を，包装紙面におけるメイン面と対面する部分に鏡映させる．最後に側面部分を生成し，包装紙の生成を終了する．制作した機能を用いて包装紙を生成し，包装した．その結果，底面や側面で模様の連続性を保つことができた．今後は，より複雑な模様の生成や，デザインの生成手法の見直しが課題である．
キーワード：ラッピング, デザイン生成, 連続性, 二次元座標変換<Summary> While automation has advanced in various ﬁelds in recent years, the wrapping of souvenirs
is often done manually. In recent years, automation in various ﬁelds has been progressing, but the wrappingof souvenirs and other gifts is often done by hand. Manually wrapping box-shaped gifts requires personal
experience and skills to make them look good. In this study, we developed an application that automaticallygenerates a wrapping paper design that maintains the continuity of the pattern at the end of wrapping. We
assumed that the texture to be generated is a plain stripe, the object of wrapping is a rectangular box, andthe technique is diagonal wrapping. In order to generate stripes, we ﬁrst deﬁne one of the large surfaces ofthe box as the ”main surface” and generate stripes on the main surface. The pattern on the main surface
is mirrored on the part of the wrapping paper that faces the main surface. Finally, the side portions are
generated, and the wrapping paper generation is completed. We used the functions we created in practice.
As a result, we were able to maintain the continuity of the pattern on the bottom and sides.
Keywords: wrapping,design generation,continuity,2D coordinate transformation

で補うには限界があると考えられる．そこで，手作業による

1. は じ め にラッピングをデザインの観点で支援するアプリケーションを近年様々な分野で自動化が進む中，手土産などのラッピン制作する．

グは依然として手作業で行われることが多い．また，通常の本研究で制作したアプリケーションの機能は大きく分けてラッピングは表面の見栄えは良いが，側面や底面に相当する二つある．一つは「面積が最小となる包装紙の大きさを求め部分には図 1 のように模様の破綻が生じていることが多い． る機能」であり，もう一つは「包装した際に模様の破綻が起手作業によるギフトラッピングをより綺麗にすることは，見こらないようなテクスチャ」を生成する機能である．包装に栄えの良い物を贈ることでの贈り手や受け手の印象向上など

際し基本的な技法は一般に 3 種類ほどが知られているが，このメリットがあるが，現状の環境や用具，個人の技術や経験

こでは「直方体の箱を『斜め包み』という技法で包む」こと

419

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.50 No.3 （2021）

動的に不規則配置する研究5)もあるが，これは 1 枚の二次元画像をよりデザイン性の高いものにすることに重きを置いている．また，ラッピングは 1 枚の包装紙を折るという点において折り紙とも共通している．折り紙を仮想空間上で対話的に行う研究6)や CG で折り紙の形状構築を行う研究7)があり，折り操作を伴う物体を幾何学的に考えることに応用できると考えられる．
以上のように，ラッピング技術や手順の支援，商品などの見栄えの向上支援をすることや，折り操作を伴う物体を仮想
図 1 模様の連続性が破綻している状態的に扱うことに関しての研究はある．しかしながらラッピン

Fig. 1 A state in which the continuity of the pattern isbrokenグ紙に対して包装時の模様の連続性を担保し，「見栄えの良さ」を向上するための研究は，我々の知る限りでは報告されを前提とする．
「斜め包み」は直方体の箱を包装紙の辺に対ていない．

して斜めに置いて包む方法である．直方体の箱に関しては他

3. 提案手法の概要にも「キャラメル包み」や「スクエア包み」といった技法が1)存在する が，これらは用紙に対する箱の初期位置や角度が決まっているため，計算機システムによる支援が必要になるほどの技術的困難さはない．それに対して，「斜め包み」は包装紙に対する箱の初期位置や角度，紙のサイズなどが適切でないと見栄え良く包むことは難しい．そのためここでは「斜め包み」に焦点を絞り，この技法の下で見栄えを担保することの困難さを計算機によって解決するアプリを制作する．また，生成する「包装した際に模様の破綻がないようなテクス
チャの生成」については，ストライプのみを扱い，各ストラ
イプが単一の色を持つように生成することとしている．なお，
本研究内での「模様の連続性が保たれた状態」とは「包装を本研究で作成したアプリケーションは，大きく以下の二つの機能を持っている．

i. 箱を包むために必要な紙の最小サイズを求め，その際の箱の位置を線で描画し，紙の裏面に出力する．

ii. i に従って包装した際に表面の模様の破綻がないようなストライプのテクスチャをあらかじめ表面に生成し，出力する．
ユーザからの入力は箱の 3 辺の長さに加え，必要に応じて用紙のサイズ指定や箱の初期位置の傾きを変えることができる．
また，2 では生成するストライプの幅，ストライプ間の幅，色などを任意に入力することができる．

終了した際に同一色のストライプが同一平面内で一直線につながっているかつ，隣り合う面の辺上で色が連続している状態」をいう．なお，本稿は VC2020(前号 VC2020 報告記事

3.1 必要な用紙サイズを最小サイズに最適化
2)
必要な紙の大きさを適切に計算するため，の研究を参考に包装に必要な用紙の最小サイズを求める．包装紙の縦幅を H ，参照) において発表した内容を発展させたものである．

横幅を W ，箱の初期位置の角度を θ とし，包装紙の面積 A

2. 関 連 研 究を最小にする θ を探索して求める．つまり下の式 (1) を満た

ラッピングに関する技術を扱っている研究として，マニピュ
レータを用いてラッピング作業を自動化するという研究2)や，す θ とそのときの H と W を求める．

minA(θ) = HW

(1)

ラッピング手順を視覚的に支援するためのデザインを生成する研究3)などがある．これらは，ラッピングそのものの自動

ここでパラメータ P, Q, L1 , L2 を用意する．それぞれ，図 2，化や，包装手順の誘導が主な目的であり，本研究で目的とし

図 3 の対応する部分で表される．α，β は斜め包みで包み終ている包装後の主観的な「見栄えの良さ」については考慮さわった際の内側の用紙の余裕，l2 は斜め包みの手順の中で生れていない．
「見栄えの良さ」に関しては，服の模様を連続にじる用紙の余裕を表している．これらを図 2 に示す． なお，するための調整をするシステムの研究4)がある．本研究と着

α, β, l2 は設定値であるため，ここでは式 (2) と式 (3) のとおり定義する．これらのパラメータにより H ，W は式 (4) と式 (5) で表せる．

眼点が近いが，何枚もの型紙を組み合わせることを前提としているため，本研究の 1 枚の紙の中で模様の連続性を担保することとは合致しない．また，この研究では二次元の敷き詰
め模様を入力として，元の模様の変形を抑えつつ連続性を保

α=β=

c
2

(2)

つための調整をして，対象とするモデルに投影する．だが，本研究では数値だけを入力とし連続性を保つための模様を生成するため，元のテクスチャ画像などは必要としない上，厳密に模様の連続性を保つことができる．絵柄を二次元上に自

420

l2 =

Q
2

H = (2b + 2c) sin θ + P cos θ

(3)
(4)

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.50 No.3 （2021）

図 4 メイン面におけるストライプ生成のパラメータ
Fig. 4 Parameters for stripe generation in the mainplane

3.2 ストライプの生成手法
直方体の箱を構成する 3 辺を長い順に a，b，c とする．また，直方体を構成する面のうち，a と b で構成された面のう
ち一つをメイン面とする．ユーザの要求がこのメイン面に最も反映されるようにする．メイン面上でのストライプを構成するために必要なパラメータを図 4 のように定義する．

図 2 用紙の最小サイズを求める際のパラメータ
Fig. 2 Parameters for determining the minimum size ofpaper

oﬀset は基準の原点 O から一番近いストライプまでの法線
方向距離，u はストライプの幅，v はストライプ間の幅，ϕはストライプの角度となっている．また，説明の簡単のためにメイン面の左上を原点とした xy 座標系を定義する．
カラーストライプを箱の辺上に点を持つ多角形として扱い，各多角形の頂点座標を調べる．まず図 5 に示す点 P を求める．これを極座標表示を経由して表すと次の式 (10),(11) のように表せる．なお，dist は初期値に oﬀset の値を取る．

図 3 パラメータ
Fig. 3 Parameter

W = max(L1 , L2 )Px = dist × sin(ϕ)(10)

Py = dist × cos(ϕ)(11)

直線 SR と辺の交点を求める．直線 SR と上辺を含む x 軸(5)との交点の x 座標は式 (12) で求められる．このとき Rx < b
また，斜め包みそのものが破綻しないために，いくつか制

ならば R はメイン面の上辺上に，Rx > b ならば R は右辺上約条件を設ける．図 2 より，式 (6) を満たす必要がある．まに存在することになる．これにより R の座標が求まる．同様
た，包装紙の下辺から箱の一部がはみ出す必要があるため， に点 S についても，直線 SR と上辺を含む y 軸との交点の y
式 (7) を満たす必要がある．図 3 において l1 の部分が十分
座標は式 (13) で求められる．このとき Sy < a ならば S はな大きさでないと箱を十分に覆うことができないため式 (8)メイン面の左辺上に，Sy > a ならば S は下辺上に存在するを満たすようにする．図 2 において，展開図で最も左側に位ことになる．これにより S の座標が求められる．

置する点が包装紙からはみ出さないようにしなければならな
い．よって，式 (9) を満たす必要がある．

a − b tan θ > 0(6)

a − b tan θ + c + β
b+c−
>0
tan θ

(7)

l1 >

b
3

P − (c + l2 + P ) sin2 θ > 0

Rx =

dist
sin ϕ

(12)

Sy =

dist
cos ϕ

(13)

線分 SR を求めた後，dist にストライプ幅 u を加算し，先と同様に点 S，R の座標を求める．1 回目に求めた線分 SR(8)を上部，2 回目に求めた線分 SR を下部と呼ぶと，上部と下部の組とすることでメイン面における一つのストライプが持(9)つ頂点を求めることができる．

以上の (6)〜(9) の制約条件を満たしながら，用紙の面積が一つのストライプの頂点を求めたら，dist にストライプの最小となる θ ，及び用紙の縦横の長さを求めることができる． 間隔 v を加算し，先と同様に次のストライプの上部，下部を421

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.50 No.3 （2021）

図 6 メイン面と対応する面
Fig. 6 Plane corresponding to the main plane
図 5 メイン面におけるストライプの構成
Fig. 5 Stripe conﬁguration on the main plane

まず，用紙の最小サイズを求めその際の箱の位置を出力す

求める．この繰り返しにより，メイン面での各ストライプが持つ頂点の座標を求める．
メイン面のストライプの生成を制御するために，点 Q を考える．点 Q は原点と対角線上の点であり，点 P から最も距離の遠い点である．そのため，更新前の点 PQ の距離 |Pb Qb |を記憶し，更新後の PQ の距離 |P Q| が式 (14) を満たすと
き，メイン面に対するストライプの生成を終了する．

|P Q| − |Pb Qb | > 0

る場合は，箱の 3 辺の長さの入力が必要となる．その状態で実行をすると，白色の画像に箱の位置のガイドラインが出力される．このガイドラインの生成はすべての機能で行われる．
また，箱の初期位置によっては包装することができない場合も生じるため，その際はガイドラインの色を変えて表示している．
次に，包装した際に模様の破綻がないようなストライプを生成する場合は，箱の 3 辺の長さとストライプの詳細の入力(14)が必要である．ストライプの詳細として入力できるものは

図 6 に示すように，包装紙上にはメイン面と対応する場所

 ストライプの幅が存在する．特に，包装する際に表に現れる面がメイン面を ストライプ間の幅除いて三つある．底面における紙の重なりあう部分のストラ 始点と一番近いストライプとの距離

イプ模様が重なり，模様が途切れたりずれたりせず連続を保 ストライプの角度つために，三つそれぞれの面とメイン面との間にある側面に

 ストライプの色ついて模様を鏡映関係に配置する．また，底面と表面の模様を ストライプの背景の色鏡映になるように配置することで，後に述べる側面の生成にがある．このうち，色を設定するものは任意であり，設定しおける計算コストが小さくなる．このとき側面の幅は u/cosϕ

ない場合はストライプをランダムな色で，背景色を白で出力となり，ユーザから与えられるストライプ角度が 0 度より大する．各パラメータは変更することができ，ユーザの望む形

きい場合，ユーザから与えられるストライプ幅よりも，側面になるまで修正することができる．また，角度については変の幅の方が大きくなる．だが 0 度から 90 度の間の値を取る

更がリアルタイムに反映される．

ストライプ角度において，中央値付近の 45 度や 60 度といっ

上記のすべての機能でガイドラインの角度を変更することた角度では幅の変化も許容範囲であると考えている．また， ができ，この変更はリアルタイムで反映される．また，すべ側面の角度は後述のとおり．常に底面や表面と垂直になる． ての出力結果はベクターファイルまたは PDF ファイルで保メイン面が持つストライプの頂点を鏡映反射させることで， 存することができ，実際に使用することができる．
これら三つの面が持つストライプの頂点を求める．

5. 生 成 結 果

最後に，辺 ac，bc で構成される側面部分のストライプを生成する．先に述べたメイン面と対応する面における，側面制作したアプリケーションを使用して包装紙を生成し，実を挟んだ鏡映関係のストライプの頂点同士をつなぐことで， 際に包装した．このとき生成したストライプは 4 種類であり，それぞれストライプの色と背景色を変更して画像を生成した．
側面部分のストライプを生成する．
生成した画像のうち 1 種類を実際に紙面に出力した状態を図

4. ユーザワークフロー

7 に示す．

ここではユーザ視点のワークフローを述べる．ユーザは使

実際に包装したところ，裏面の模様の破綻が発生しうる部

用したいオプションに合わせて項目を入力していく必要があ分については模様の連続性を保つことができた．また，裏面

る．上で述べた二つの機能を利用する際のワークフローをの平面の中だけでなく，紙面が連続でない側面に対しても連示す．

続性を保つことができた．結果を図 8 に示す．

422

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.50 No.3 （2021）

図 7 生成画像を出力した状態
Fig. 7 Output state of the generated image
図 10 ストライプの角度を 65 度に設定した場合
Fig. 10 When the stripe angle is set to 65 degrees3) 加納崇光, 宮下芳明:“主観的輪郭を用いたラッピング支援”, インタ
ラクション 2010 論文集, pp.173–176 (2010).
4) K.Wolﬀ, O.Sorkine-Hornung:“Wallpaper Pattern Alignment
along Garment Seams”, ACM Trans. on Graphics, Vol. 38, No.
4 (2019).

(a) 包装例 1(b) 包装例 25) 佐々木尚孝, 遠藤善道:“絵柄の不規則配置による連続文様の生成手法”, 情報処理学会研究報告, Vol. 94, No. 72, pp.15–20 (1994).

図 8 実際に包装した箱

Fig. 8 Packed box6) 宮崎慎也, 安田孝美, 横井茂樹, 烏脇純一郎:“仮想空間における折り紙の対話型操作の実現”, 情報処理学会論文誌, Vol. 34, No. 9,
pp.1994–2001 (1993).
7) 三谷純, 鈴木宏正:“折り紙の構造把握のための形状構築と CG 表示”,情報処理学会論文誌, Vol. 46, No. 1, pp. 247–254 (2005).

(2021 年 1 月 14 日 受付)(2021 年 5 月 7 日 再受付)

菅 原 万梨夏
2021 年 東京農工大学 工学部情報工学科卒業．現
図 9 ストライプの角度を 45 度に設定した場合
Fig. 9 When the stripe angle is set to 45 degrees

在，東京農工大学 工学府情報工学専攻 在学中．
画像電子技術に関する研究に従事．

6. まとめと今後の展望
本研究で制作したアプリケーションは，ユーザからの要求を反映しながら，包装後の見栄えが整うような包装紙を生成するものである．本研究でターゲットとした色の変化がない
ストライプにおいては，面と面の間で色のずれが生じておら田 村崚
2019 年 小山工業高等専門学校 電気電子創造工学科卒業．2021 年 東京農工大学 情報工学科卒業．

ず，連続性が保たれたデザインを生成できたといえる．また，生成されたストライプは図 9 と図 10 のようにメイン面内のストライプの角度によって側面のストライプの幅が変化する
ため，ストライプ模様の連続性は達成されたもののメイン面
以外のストライプ模様の幅の変化を制御することはできない．
今後，実用化に向けて本研究で扱った色の変化がないスト
ライプだけでなく，マークやレース柄のようなデザイン入り
ストライプや，模様を二次元にランダム配置するといった複雑な模様への拡張を見込んでいる．

参考文献
1) 包むファクトリー (監修), きほんのラッピング便利帳, 学研プラス(2014).
2) 玉田貴寛:“マニピュレータによる斜め包みに関する研究”, H27 電気通信大学学位論文 (2015).

423

北直 樹 （正会員）
2009 年 金沢大学 理学部物理学科卒業．2019 年
北陸先端科学技術大学院大学 先端科学技術研究
科 博士後期課程修了．博士 (知識科学)．現在，
東京農工大学 工学部知能情報システム工学科 助
教．コンピュータグラフィックスに関する研究に従事．ACM，本学会等会員．

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.50 No.3 （2021）

斎 藤 隆 文 （名誉会員）
1982 年 東京大学 工学部計数工学科 卒業．1990
年 東京大学 大学院工学系研究科 博士課程修了．
工学博士．1987 年 NTT 研究所 勤務．1997 年
東京農工大学 工学部 助教授．現在，東京農工
大学 大学院工学研究院 教授．コンピュータグラ
フィックス，可視化，形状処理などの研究に従事．
画像電子学会フェロー，情報処理学会フェロー．

424

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.50 No.3 （2021）

2021 年度 第 49 回 画像電子学会年次大会報告
児玉 明†（年次大会実行委員長）†広島大学

Report of IIEEJ Annual Conference 2021
Mei KODAMA†(Chair, IIEEJ Annual Conference)†Hiroshima Universityは広島県）により，会場定員数の上限比率を設定して入場者

1. は じ め に数を規制している場合があり，会場選定が難しいことも考慮

2021 年度 第 49 回画像電子学会年次大会（Media Computingに入れた．

Conference 2021）を，2021 年 6 月 24 日（木）～26 日（土）また，オンライン発表を円滑に実施するため，例年の学生にオンラインで開催した．昨年度は，開催延期を経ての 12

ポスターセッションの募集を取り止め，すべてオーラルでの

月オンライン開催であったが，今年度は一昨年までと同様に発表とすることとした．更に，オンライン開催での参加のし6 月での開催を原則として準備を進めた．

易さを考慮し，シングルセッションでの開催とした．

コロナ禍の状況が続く中，コロナに負けない画像電子関連

2. 2 実行委員会体制

技術開発の推進と活発な学術的議論の場の提供を念頭に，「オ

年次大会の実行委員会体制は以下のとおりである（敬称ンライン化・リモート化を支える画像関連技術」を年次大会略）．実行委員長: 児玉 明（広島大）；実行副委員長: 土橋 寿

テーマとした．

昇（NTT テクノクロス（株），全般），谷口 行信（東京理科

本報告の執筆にあたり，まず，昨年 12 月に第 48 回年次大大，賞選定・企画委員割当担当）；プログラム委員長: 田中 清

会をオンライン開催してから約半年での開催という異例の短（大妻女子大）；プログラム副委員長: 森谷 友昭（東京電機

い準備・広報期間の中で，本大会での発表，並びに聴講参加

大，オンライン担当），向井 智彦（東京都立大，オンラインを申し込んで頂きました方々，本開催の計画・運営にご尽力担当），前川 拓也（三菱電機株式会社，発表広報・投稿数増頂きました，年次大会実行委員会をはじめとする学会関係者

加促進担当）；特別アドバイザー: 小野 文孝（東京大学）；委

及び事務局の方々に厚くお礼申し上げます．

員: 柿本 正憲，駒形英樹，小林直樹，犬塚 達樹，上条 直裕，

本報告では年次大会について，論文特集号企画，オンライ

北 直樹，井ノ上 直己，有川 知彦，長谷川 史裕，羽鳥 好律，

ン運用，全体概要，今後の年次大会に向けての課題等につい井上 哲理，金田 北洋，平山 亮，松本 充司，大谷 淳，大塚て報告する．

作一，新 麗，深見 拓史，高橋 時市郎，斎藤 隆文，長尾 嘉満，能勢 将樹，石川 知一，田坂 和之，和泉 章，中西 浩，

2. 年次大会開催にあたって

大野 邦夫，高田 英明，長谷川 克也．

オンライン開催の経緯と実行委員会体制及び年次大会論

また，大会サポート担当は 田中研究室（信州大），児玉研

文特集号の企画について説明する．

究室（広島大）；ホームページ制作は児玉実行委員長，予稿集

2. 1 オンライン開催の経緯

制作は児玉実行委員長と田中プログラム委員長（大妻女子大）

本年度の年次大会は今年の 6 月に広島での地方開催を前提

及び事務局に担当頂いた．

としてほぼ 1 年前に，準備を開始した．しかし，新型コロナ

次に，2.1 節で述べたように準備期間が短いことを考慮し，ウイルスの感染症拡大は年が明けてもおさまる気配がなく，

ほぼ 2 ヵ月おきに開催する実行委員会とは別に具体的に運営

また，昨年度のように対面での開催の可能性を見込んで 12

方法を議論・決定するために，本年 2 月より開催日まで月 1月に延期した後に，結局オンライン開催で実行するという事

回の頻度で執行部会を開催した．特に，年次大会のオンライ態になるよりは，本来の 6 月開催は動かさないことを最優先

ン開催については昨年 12 月に続き 2 度目であるが，
前回の経

とし，
年初にはオンライン開催とすることを決定した．
なお，

験を活かして，プログラム副委員長にオンライン担当者 2 名

コロナ禍における対面開催の際，発表者が現地で発表できるを設け，それぞれ年次大会におけるオンライン発表方法と懇か否かの事前判断が難しいことと，開催地の自治体（ここで談会開催方法を主として担当いただいた．その結果，それぞ425The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.50 No.3 （2021）

れ Zoom1)と Gather.town2)を活用することとし，準備を進めた．

Conference 2021）は，日本画像学会，日本写真学会，日本印年次大会の内容に関しては近年，一般・学生セッションが刷学会の協賛を得て，2021 年 6 月 24 日（木）～26 日（土）伸び悩んでいることから，企画・オーガナイズドセッションに，Zoom を利用したシングルセッションとして，オンライ

は従前どおりとし，
前者の発表数増加を狙って，学会誌本年 1

ン開催された．なお，これまで同時に開催してきた Visual

月号で CFP の広報開始を行うとともに，HP や会員メーリン

Computing （VC2021）とは切り離して開催することとした．

グリストを活用した広報の実施に努めた．さらに，魅力あるはじめに，各セッションの発表数に関して報告する．年次

年次大会の開催に向けての特別講演の企画強化，年次大会発

大会の発表件数は，一般セッション 11 件，学生セッション

表の特典として例年の年次大会論文特集（年次大会の発表を28 件，高大連携セッション 1 件，企画セッション 15 件，オ

発展させた学会誌論文特集）の投稿には短期特別査読制度をーガナイズドセッション 4 件，基調講演 2 件，及び技術賞講

無料で提供することにより，年次大会発表と学会誌論文投稿

演 2 件の合計で 63 件であった．

をセットで取り組むよう呼びかけた．また，IEVC2021 が 9

次に各セッションの内容について概説する．学生セッショ

月初旬開催と期日が近いため，IEVC2021 への投稿スケジュ

ンでは，「VC・VR，画像，点群，システム，ドローン，動物」

ールも勘案して主要期日を設定し，学会全体の活性化を目指などをテーマにした発表がなされ，一般セッションでは，「点した．年次大会論文特集号の詳細は次節で述べる．

群，システム，3 次元画像処理と画像システム」などをテーマとした発表があった．また，企画セッションでは，「ドロー

2. 3 年次大会論文特集号の企画ン」（建築と画像電子の共通領域(AIM)研究会／ドローン

一般セッション及び学生セッションにおける発表促進を(DRC)研究会）4 件，「デジタル人文学とメタデータ」
（デジタ

考慮し，
「年次大会 2021 論文特集号」を学会誌 2022 年 1 月

ルミュージアム・人文学(DMH)研究会）4 件，「多様化する社

号・英文論文誌 2021 年 12 月号で企画し，広報した．

会でますます高まるユニバーサルでデザインの重要性」

特に今回の特典として，著者の希望があれば短期特別査読（VMA（Versatile Media Appliance）研究会）4 件，「Beyond 5G

体制を無料で提供することとした．現在，募集中であるのでCommunication Systems」（スマートディスプレイ（SDP）研究

年次大会の発表者には是非活用いただきたい．投稿に関する概略を以下に示すが，詳細は学会掲載の CFP を参照のこと．
 投稿資格会）3 件，オーガナイズドセッションとして，「新たな検証時期を迎えた画像符号化」（静止画符号化標準化(SIC)研究会）4
件を企画した．この場を借りて，企画セッション及びオーガ

年次大会で発表した内容を更に発展させたショートペー

ナイズドセッションの企画でご尽力頂きました，長谷川 克也パー，及びフルペーパー（著者に学会員を含む等の条件

氏，長尾 嘉満氏，新 麗氏，大野 邦夫氏，深見 拓史氏，松は適用されます）本充司氏，小野 文孝氏に改めて深く感謝申し上げます．

 論文の取り扱い

基調講演はこれまで VC と MC と共同で 2 件の企画を行っ

投稿様式，査読プロセスとも通常のショートペーパー・てきた．今回は 2 件とも MC で企画できることになり，基調

フルペーパーと同様です．なお，採録決定が特集号に間講演 1（Q1）としては，6 月 24 日 13:00～14:00 に「こころに合わない場合には，通常号への投稿として取り扱いままで伝わるコミュニケーション実現への挑戦」と題して，山す．

田武士氏（NTT コミュニケーション科学基礎研究所）に，基 特集号発行

調講演 2（Q2）としては，6 月 26 日 13:00～14:00 に「画像画像電子学会誌(電子版) 2022 年 1 月号，英文論文誌

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2021 年 12 月号

二郎氏（早稲田大学）に講演頂き，両講演については，事前 論文投稿締切日

申し込みによりどなたも無料で聴講いただけるようにした．

2021 年 9 月 30 日（木）． 短期特別査読制度の適用希

なお，各講演の概要は次のとおりである．図 1 と図 2 に各基

望者は投稿の 1 週間前までにその旨お申し出下さい．な

調講演の様子を示す．

お，9 月末までにご連絡頂ければ，11 月 1 日（月）まで

 「こころまで伝わるコミュニケーション実現への挑戦」山

投稿受付の延長が可能です．
今後も，編集委員会では本学会の主要イベントと連携し，イベントでの発表と，その内容を発展させた論文投稿の促進

田武士氏
NTT コミュニケーション科学基礎研究所では，人と人，あるいはコンピュータと人の間の「こころまで伝わる」コミを図りたいと考えているので，学位審査などで早期の論文採ュニケーションの実現をめざし，メディア処理や機械学習，録を目指している方，研究成果を逸早く学会誌・論文誌にて幼児の言語獲得や脳科学などの研究に取り組んでおります．

発表したい方などは，活用頂きたい．

本講演では，特にクロスモーダルなメディア処理や，人間の視覚系の錯覚を利用した映像表現技術などを中心に当研

3．2021 年度 年次大会 全体概要

究所の最近の取り組みについてご紹介いたします．

第 49 回 画 像 電 子 学 会 年 次 大 会 （ Media Computing

426

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.50 No.3 （2021）(a) 座長: 田中会長(a) 座長: 児玉実行委員長(b) 基調講演者: 山田武士氏(b) 基調講演者: 甲藤二郎氏(c) 講演映像(c) 講演映像

図 1 基調講演 1

図 2 基調講演 2
座長

 「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
講演者はこれまで画像圧縮・画像処理・画像通信に関係する研究開発に取り組んできた．一方，近年の深層学習の進展は凄まじく，画像圧縮や画像通信への応用事例も急速に増加している．そこで本講演では，これらの研究開発動向を紹介すると共に，講演者の研究室における研究開発事例の紹介を行う．

(a) 田中会長

4．2021 年度 年次大会 開催概要
本章では，開催概要を時間順に報告する．なお，詳細なプ
ログラムは示さないので，発表題目については，学会 HP を参照されたい．
6 月 24 日（木）10:00 より，児玉実行委員長を司会として開会式を行った．まず，田中画像電子学会会長（信州大）より，開催のご挨拶を頂き，引き続き実行委員長から簡単な挨(b) 児玉実行委員長

拶とともに，本大会開催の経緯や運用方法などについての説

図 3 開会式の様子

明があった．開会式の様子を図 3 に示す．その後，学生セッ実行委員会メンバーが多かったが，新たに知人を作る一つのションを 2 つ午前中に実施し，午後から，基調講演#1，一般

コミュニケーション手段として活用できることを確認した．

セッション，2 つの学生セッションを行った．初日夕方に，今回は，当初，企画セッションの座長の方々に仮想テーブル

懇親会に替わる懇談会として，Gather.town を活用したオンラに分散いただくことをお願いしたものの，時間経過とともにイン懇談会を実施した．懇談会参加者は学会役員・年次大会

427

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.50 No.3 （2021）

議論が活発な場所に人が集中する傾向が見られた．今後，議論を深める方法としては課題が残されたといえる．なお，例年行われてきた企業展示はコロナの影響で昨年に続き実施することができなかった．
2 日目は，朝 9:00 より企画セッション，学生セッション，
企画セッション 2 つを午前中に行った．昨年はコロナの影響(a) 発表で実施できなかった論文執筆に係わる論文基礎講座として，(b) 質疑応答

図 4 高大連携発表の様子

本学会における論文投稿推進のため，児玉編集委員長が「論文執筆講座」をランチセッションで実施した．本学会の論文投稿に関連し，基本的な論文の書き方，評価方法の解説なども含むもので，この資料は本年次大会の HP よりダウンロードできるので，活用いただきたい．
2 日目午後から，年次大会に係わる表彰式が行われた．吉田副会長を司会者として，会長から受賞者へオンラインで受
賞内容を読み上げる形式で行い，各受賞者には一言感想を述(a) 児玉実行委員長（副会長，編集委員長）

べて頂き，表彰状は後日送付することとした．
各賞の受賞者について次に示す．表彰関係の写真については本号に写真が掲載されているので割愛する．
 フェロー称号
大野 邦夫（モナビ IT コンサルティング）
貢献内容：電子化文書管理システムにおける先駆的研究
活動と標準化(b) 田中会長

 研究奨励賞「Attention 機構を導入した乳牛同定と実利用を想定した精度評価」石渡 翔太郎, 古田 諒佑, 谷口 行信
 研究優秀賞「VKOP 特徴点に適した平面推定のパラメータ決定法」植西 一馬, サンドバル ハイメ, 岩切 宗利, 田中 清(c) 谷口実行副委員長（企画委員長）

 インターンセッション 最優秀賞「スマートグラスを利用した美術館映像ガイドアプリケーション」田中 康二郎，平野 成伸，原島 正豪
 優秀賞「敵対的生成学習を用いた深層学習モデルの分散表現可視化技術の検討」村上 諒，鈴木聡志，木全 英明(d) 土橋実行副委員長（副会長）

図5

表彰式に引き続き，技術賞講演（座長: 盛岡技術専門理事）を行った．通常は技術賞受賞者には年次大会において技術賞

閉会式の様子

もらいたいとの思いから，昨年，約 10 年ぶりに復活したものの展示を行い発表いただくが，今回は展示に替わり技術賞講で，来年度以降も是非継続し，高校生の発表の場として活用

演としたものである．昨年度の技術賞選考が遅れたため，昨年度受賞の「非接触式血中酸素飽和度測定装置」（長尾嘉満）と本年度受賞の「非エピポーラ光伝搬の計測と解析に基づくいただきたいと考えている．
続いて，一般セッション，企画セッションを挟み，“アレキサンダー・ベイン賞”の表彰式を実施した．これまでは学会

皮下血管のリアルタイムイメージング」（久保尋之，S.

理事会内で実施していたが，今回は初めて年次大会内で行う

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

こととし，授賞式を東京都荒川区サンパールにて開催し，この 2 件（敬称略）を講演いただいた．詳細については，本号れをオンライン中継する公開ハイブリッド形式（参加無料）の技術賞の講座記事を参照のこと．

で実施した．今回の受賞者は，西田友是名誉会員（功績内容:

上記講演ののち，高大連携発表を行った．その様子を図 4『コンピュータグラフィックス分野の創設ならびに学会運営に示す．高大連携発表は高校生にアカデミアの魅力を知って

428

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.50 No.3 （2021）

議論の場を提供できたことの意義は高いと言える．今後も他への先導的貢献』）並びに小宮一三名誉会員（功績内容: 『画像入力技術の先駆的研究および学会運営活動への献身的貢機関の研究者と交流する機会に恵まれていない若い研究者に献』）である．詳細は，本号の「第 5 回アレキサンダー・ベイ

対して，さらに本年次大会の価値を高めて行きたいと考える．

ン賞 授賞報告」をご参照頂きたい．その後，本学会の総会・理事会を開催した．
3 日目は，9:00 から一般セッション，企画セッションを午6．むすびと今後の課題
コロナ禍の中で，例年の開催時期である 6 月に戻して，総前中に行い，午後から基調講演#2 を行い，続いてこの基調講会開催と連携して本年次大会を実施できたことは悦ばしい限

演（甲藤先生の画像通信・符号化）に関連した「新たな検証りである．また，最近年次大会の発表件数が伸び悩んでいた

時期を迎えた画像符号化」をテーマとしたオーガナイズドセ

が，今回久しぶりの年次大会の単独開催となる中で，また短ッションを実施した．現在の JPEG, MPEG などの標準化組織

期間での募集にも拘らず，若手を中心として発表者及び参加の改正や標準化動向と今後課題について直接担当されているが集まり，7 年前の発表数並みに戻すことができ，活発な議

専門家から概説いただけたことは意義深いと言える．ご講演論が行えたことの価値は高いと言える．今回は，高大連携セ頂きました，浅井氏，渡邊氏，小野氏に厚くお礼申し上げまッションでの発表が少なかったが，次年度以降も引き続き，

す．

高大連携セッションを開催し，高校生に学外発表の場を提供

その後，2 つの学生セッションを行い，3 日目夕方，閉会するとともに，物事を深く追求する楽しさや，聴講者からの式を，児玉実行委員長を司会として開催し，田中会長，谷口

様々な見解を知る喜びを経験して貰えたら幸いである．

実行副委員長，土橋実行副委員長から一言ずつご挨拶頂き，3

来年は本学会創立 50 周年であり，年次大会も記念大会を日間に亘る本大会を閉会した．閉会式の様子を図 5 に示す．3

迎える．是非，画像電子関連技術の更なる活性化とともに，日間，特に運用上大きなトラブルもなく，本大会を開催する

最新の研究開発の進捗を本大会で行っていただけることを期ことができた．大会参加者及び運用をサポート頂きました皆

待している．一日でも早い新型コロナウイルスの終息を願う

様に感謝いたします．

ばかりであるが，コロナとの共存は避けられない状況なのかもしれない．したがって，この 2 年間で知ったオンラインの

5．年次大会総括

良さと，対面の重要性を改めて検証し，発表し易い，また，参加しやすい大会運用方法を探っていきたいと考える．

表 1 に各種実績をまとめる．また参考のため前年度の実績
を表 2 に示す．また，表 3 に最近の年次大会実績を示す．な最後に，改めて，本大会に参加いただいた方々と，本大会

お，年次大会の発表内容に基づく論文特集号として，2.3 節に開催にご尽力いただいた皆様に厚くお礼申し上げます．今後述べた「年次大会 2021 論文特集」を計画しており，HP におとも，本学会の活動並びに運営に，皆様のご理解とご協力をいて現在募集しているので是非投稿いただきたい．

賜わりますようお願い申し上げます．

以上の本大会実施状況について総括すると，全体としては，
参 考 文 献各セッションにおいて，たいへん活発かつ建設的な議論がなされ，オンラインでの有意義な大会を実施できたと考えてい

1) Zoom Meetings, https://zoom.us/jp-jp/meetings.html (2021).

る．また，各基調講演では参加者が約 60 名，各セッションで2) Gather.town, https://gather.town (2021).

も平均約 30 名を超える聴講があり，たいへん盛況であった．
ただし，オンライン運用上の問題として，時間の関係で十分に質問できなかった方々もおられると考えられるので，質問手段の確保及び発表後の発表者への質問の伝達方法については今後の課題としたいと考える．なお，オンライン開催に際し，各セッションにおいて，タイムキーパーとして学生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補佐員用の Zoom アカウント映像部分（画面表示）にタイマー画
像を表示し，指定講演時刻に対して，自動的にベルを鳴らす
場合と，声を掛けてもらう形式とを併用した．
更に，ここ最近年次大会の発表件数が伸び悩んでいたが，今回は特に，コロナ禍で発表し難い状況下にも拘らず，学生の皆様から多くの応募をいただくことができたことは，本学会にとって学会再活性化の大きな一歩であり，学術発表及び429（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，副会長，編集委員長．

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.50 No.3 （2021）

表1
場所
日程
テーマ
セッション
構成

第 49 回（2021 年）年次大会実績

オンライン （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 月に別途開催予定）
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（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（早稲田大学）
総発表件数：63 件
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 137 名（有料参加者数 77 名）

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は，聴講無料にて参加可能とした．
表 2 第 48 回（2020 年）年次大会実績（参考）

場所
日程
テーマ
セッション
構成

オンライン （口頭発表は Zoom，ポスター発表は Remo を利用）
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/オーガナイズド/企画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

特別講演

1.(3 日）「Simplifying Complexity in Computer Graphics」 Cem Yuksel 氏（ユタ大学）
2.(4 日）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」
企画委員会「マルチスペクトル画像技術」
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）

発表形式件
数

参加者数

総参加者数 499 名（有料参加者数 212 名）
表3

最近の年次大会実績

開催

有料参

総参加

一般講

学生発

企画 S

OS

VC

VC ポス

VC 招待

場所

加者数

者数

演件数

表件数

講演件数

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

6

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

75

137

11

29

15

4

-

-

-

年度

430

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.50 No.3 （2021）

DSG 研究会の足跡と今後の展望
大野 邦夫†（正会員）†株式会社モナビ IT コンサルティング

Footprint and Future Vision of DSG SIG
Kunio OHNO† (Member)† Monavis IT Consulting Co. Ltd.

1.

するかであるが，画像システムとしてのデジタルサイネージ

はじめには, 映像コンテンツ管理システムに過ぎないので, むしろ顧デジタルサイネージは, いうなれば電子看板であり, 平面

客とのインタラクションを含めたシステムの構成モデルやコ

ディスプレイやプロジェクタなどによって映像や画像, 文字

ンセプトに重点を置く必要があると考えた． さらにその当時,を表示する情報・広告媒体である. 21 世紀を迎えた頃, 液晶テ

デジタルサイネージに取り付けられたビデオカメラで視聴者

レビなどの平板ディスプレイと, デジタルコンテンツ管理シを識別し, その情報を使用して広告コンテンツを最適化する

ステムの急速な発展により登場したシステムである．

研究が話題になっていたことも考慮し,「デジタルサイネージ

デジタルサイネージとインタラクション研究会（DSG 研究とインタラクション・デザイン研究会」という名称を提案し会）が設立されたのは, 今から 12 年前の 2009 年であり, これた． しかしこの名称は長すぎるということになり, 「デザイまで 10 余年にわたってその技術進展, 利用者とのインタラク

ン」は削除して「デジタルサイネージとインタラクション研ション, 設置場所としての地域における文化的活動, 関連す究会」（略称 DSG 研究会）という名称に落ちついた．

る分野の人材育成などに関する議論を行ってきた. 他方, 近年，システム自体が社会的にコモディティ化してきたことか

2.2 当時の筆者の研究分野との関連

ら, 技術的な検討課題はトーンダウンしており, より公的・社

参考までに当時の筆者の研究テーマと DSG 研究会との関会的な役割にフォーカスし, デジタル人文学という新たな領係に触れておこう．私は職業能力開発総合大学校（職業大）域における画像情報や映像情報の役割に軸足を移すべきではの通信システム工学科に在籍し, オントロジ言語として注目

ないかと考えつつあった. そのタイミングで, 画像ミュージされていた OWL（Web Ontology Language）を活用するアプリ

アム研究会の再編の議論が提起されたため, DSG 研究会を発ケーションを模索していた. 例えば IETF の NETCONF プロ

展的に合流させることで，同時にデジタルミュージアム・人

トコルのデータモデルの実装に OWL を使用し, それをシー

文学研究会（DMH 研究会）の設立にも寄与したいと考えるに

ムレスにサービスに拡張してネットワークコンシェルジュと至った． その結果，休眠状態にあった画像ミュージアム研究

いうコンセプトで展開する手法を IIJ の新 麗さんと一緒に検会，画像エンタテイメント研究会の 2 研究会に DSG 研究会を討していた 1). オントロジ言語を用いるモデルなので, アプリ

加え，DMH 研究会が発足することになった．本稿では DSG

ケーションとしてもオントロジ活用を想定し, SNS である研究会の足跡を振り返ると共に，今後の研究課題の新たな研mixi の公開された個人データを抽出し, 趣味と参加コミュニ究会における展望に関して紹介する．
なお，図 1 から図 5 は本稿で紹介する講演に関連する講演者の写真であるが特に個別の写真には言及しない．

2.

DSG 研究会設立の経緯

2.1 研究会名の由来
2009 年の春に画像電子学会でデジタルサイネージに関するセミナーが開催され, 好評だったことから, これをテーマとした新たな第 2 種研究会を設立する方針が固まった．しかし，委員長の引き受け手が見つからなかったようで, 学会事務局長の勝谷健一郎さんと VMA 研究会委員長の小町祐史さんに依頼されて私が引き受けることになった． さて, 名称をどう
図 1 2015 年度年次大会 DSG 企画セッションでの講演者記念写真

431

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.50 No.3 （2021）

ティの記述内容をテキスト分析して語彙の頻度から関係を定

それを反映して, 2014 年から 2018 年までの年次大会では順量化したり 2) , 学生にアンケート調査を行い, その趣味とテに「ビッグデータ時代の人材育成と地域コミュニティ支援」,

レビの視聴番組の分析を行ったりしていた 3) . SNS 利用者や「地域コミュニティの活性化と異文化コミュニケーション」,

テレビ視聴者の趣味や嗜好は, 広告モデルにとっては重要な「地域・ネットコミュニティにおけるビジネス企画と人材育情報であり, デジタルサイネージのコンテンツとしても興味成」, 「地域コミュニティ活動と異文化交流における画像情報深いと考えられた．そのような状況も筆者が委員長を引き受の活用 」, 「地域活性化・人材育成・技能科学における図形・

けた一因であった.

画像・Web コンテンツ活用」というテーマで取り組んだ．

3.

活動の足跡

3.3 秋のワークショップの開催

3.1 当初の年次大会企画セッション

さて，本学会の VMA 研究会では 2010 年から毎年秋にワー

DSG 研究会の最初の活動は, 2010 年の年次大会企画セッシ
ョンであり, 「次世代 AV 情報システムにおけるインタラクシ
ョン」というテーマで, 由雄淳一さん（パイオニア）, 筆者（職業大）, 新さん（IIJ-II）, 高木 悟さん（KDDI）, 小町さん（大阪工大）, 小池秀樹さん（NTT）から, 次世代 AV 情報システ
ムの概念モデルやインタラクションモデル, ホームネットワーク, W3C の SVG 言語, 携帯電話の個人化情報, デジタルサ
イネージの構成仕様案に関する講演が行われた. デジタルサ
イネージが普及する以前であったので, サービス構築のための基本的な技術やシステムに関する内容が主に議論された.
翌 2011 年の年次大会の企画セッションでは, 「紙から表示
デバイスへの進展は利用者を幸福にするか」というテーマで,紙の広告ちらしからディスプレイに広告媒体が変化する状況
を, 他の様々なサービスにも関連付けて議論した. 続く 2012
年の年次大会企画セッションでは「生活者を優しく支援する
コンテンツとネットワーク」というテーマのもと, 利用者から見た表示デバイスの役割に関する議論を行った. なお，2013 年の年次大会の企画セッションは見送った．

クショップを主催しており, DSG 研究会はそれを共催していたが, 小町さんの提案で 2014 年からは DSG 研究会が主催することとなった. 2014 年の DSG ワークショップは, 「ネットワーク社会におけるコミュニティ生活の将来」というテーマで開催され, 中でもハンガリー企業の ITware 社の役員であったハユード・チーラさんの「醸造・高齢者支援・エデュテイ
メント分野におけるスマホとセンサーの活用」という講演とデモンストレーションが興味深かった. この年は, 富永英義
先生が運営される電磁応用研究所で開催され, 富永先生にも参加頂いたが, 議論はハンガリーにおける研究開発や IT ビジネス, 専門教育や語学教育の問題にまで及んだ. ソ連の周辺国家であったハンガリーが共産圏の崩壊後に国策で IT 分野の開発に力を入れた結果, 日本にスマホのアプリケーションを売り込みに来るようにまでなったことは, 誠に興味深く，
まさにユニークなワークショップになったといえる.
2016 年～2018 年のワークショップは順に「深層学習時代のIoT サービスと人材育成」, 「グローバル時代における地域発展のための IT 活用」, 「デジタルサイネージが切り開く新時代」というテーマで開催され, それまでの地域活性化・人材育

3.2 公共空間での情報伝達システムへ成といった「公共空間での情報伝達」の流れに加え, より技術

やがて私は職業大を退職し，同就職支援センターの顧問になると共に友人の経営するコンサルタント企業の役員として地域活性化や地域の人材育成の仕事に取り組むようになった.
そのような環境の変化も手伝い, デジタルサイネージを広告ビジネスと同時に公共空間での情報伝達システムとして位置づけるような観点が生まれてきた.

的なテーマも議論の対象とした.

3.4 2019 年以降の活動
DSG 研究会の将来展望に悩みだしたのは, 2019 年に入った頃であった. デジタルサイネージが指向する広告ビジネスについては, 企業からの発表が乏しいため, 公共空間の情報伝達にフォーカスしてきたというのが DSG 研究会の実状であった. だが, DSG は，もはや情報伝達手段としてもコモディテ
ィ化してきたので，今後は技術的側面より地域活性化や観光ビジネス, 地域文化振興を主眼に方向転換すべきではないかと考え始めたのである. 学会という存在が短期的な収益を重視する企業から徐々に距離を置かれるようになったこともその背景をなしている. そうなると学会活動としては, より長期的な視点で研究テーマの掘り起こしや人材育成に取り組む
べきではないかと感じられた.
2019 年の年次大会は, 「地域サービスのためのデジタルサ
イネージ・コンテンツ」というテーマのもと, 話題の新技術と図 2 2016 年年次大会 DSG 企画セッション関係者

して, ブロックチェーン技術をコンテンツ管理に使う手法を432

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.50 No.3 （2021）

紹介し, 地域の文化的コンテンツとして大阪工大の横山恵理的とする研究組織として上記のように名称を変更し, 年 4 回

先生の研究を紹介頂いた. 同年 12 月に開催されたワークショ

程度の定期的な会合を継続している. その活動の中から, エップでは「デジタル人文学と画像情報」というテーマで, 筆者

ピソード履歴書 4)やマトリックス履歴書 5)のコンセプトを生が基調講演としてデジタル人文学分野の動向と, 公的な情報

み出し，それらの学会発表を行ったほか, 福島高専での「被災伝達媒体としての人文学情報の重要性を述べた後, 私もメン地における女性起業家の育成」の研究に協力し, その経過やバーになっているバートランドラッセル読書会のホームペー

成果をさらに高承研で継続的に議論している.

ジを運営されている松下彰良さんに「バートランド・ラッセ

高承研の活動成果は, 画像電子学会の年次大会, 地方開催

ル・ポータルサイトの運用管理」について, 専修大学の樋口の研究会や DSG ワークショップに加え，情報処理学会のデジ淳教授に「顧客志向の民話データベース」についてお話し頂

タルドキュメント研究会, 異文化コミュニケーション学会,

いた. ともに学術的な自由な情報発信サイトとして非常に優などでも発表している. 昨年からは高承研も ZOOM によるオれた情報提供をされていると思われたからである. 次に東京

ンライン形式で開催している.

大学東洋文化研究所の宇野瑞木先生から「前近代の漢字文化圏における孝思想の伝播とイメージの力」というタイトルで，4.2 女性の活躍

中国を中心とする漢字文化圏を画像コンテンツで把握するとDSG 研究会の特色として, 女性の活躍が挙げられるであろいう, 画像電子学会が文化的領域に関わる大きなヒントになう. この状況は, DSG 研究会が製造業を重点とする産業分野

る興味深い講演をいただいた. また，最後の締めくくりとしではなく地域のサービス分野にフォーカスしていたからであて, 平山 亮先生から「Web 上の公開資料を利用した仮想美術

る. IIJ の新 麗さんには職業大で研究協力をして頂いていた経館・博物館の可能性」というタイトルで, 休眠中の画像ミュー

緯があり, 開始当初から最後まで継続的にご協力頂いた. 当

ジアム研究会の再興の意義を説く講演を頂いたのであった.

初，職業大の研究基盤センターに在籍されており, その後福ワークショップ終了後に, 講演者の平山先生, 樋口先生,

島高専教授に転籍された西口美津子さんには, 人材育成や地

筆者, 聴講されていた深見拓史さんの 4 名で行った懇親会の域活性化の関係, 特に被災地における女性起業家の育成や被席で, 平山先生から画像ミュージアム研究会を再興する決意

災時の地域協力の研究の関係で数多くの発表をして頂いた.

を伺った. 文化庁が京都に移転する話題もあるので, 関西方異色の女性研究者としては, 先に述べたハンガリーのハユ

面にも拠点を置き, 東京と関西で交互に研究会を開催するよード・チーラさんが挙げられる. 彼女は ITware の日本支社設

うなことも同時に話題になった. そのような経緯があり，こ立のために来日し, 早稲田大学大学院の ETP（EU Executiveの懇親会が DMH 研究会誕生のトリガーになったのであった.

Training Program）コース（EU 諸国が日本のビジネスに参入す2020 年に入って, コロナ禍で年次大会は 12 月に延期されるために早稲田大学と協力して開設した修士課程コース）にたが, この年次大会を DSG 研究会の最後の企画セッションの在籍されていた．DSG ワークショップでは ITware が保有する場とした. 他方設立されたばかりの DMH 研究会との共催と製品の紹介と, その開発の背景並びに展望について語って頂もしたので, DMH 研究会の実質的キックオフともなった. テ

いた.

ーマ名は「画像ミュージアムとデジタル人文学」とし, 冒頭に

さらに特筆すべき女性としては, スクラッチ言語の天才的平山先生から, 設立されたばかりの「デジタルミュージアム・少女プログラマである三橋優希さんが挙げられる. 最初の発

人文学研究会」の趣旨に関する基調講演をいただき, DMH 研

表時（2017 年のワークショップ）は, 中学 2 年生で, 市川技究会が具体的にスタートしたのであった.

術士事務所の市川弘幸さんのスクラッチ言語によるマルチメ

4.

ディアコンテンツに関する講演のデモンストレータとして登思い出すことなど

4.1 高承研とのご縁
DSG 研究会の運営に際しては, 「高度技術者育成と技能伝承研究会（高承研）」のメンバーの方々の絶大な協力を頂いた. この研究会は, 私が職業大で研究・教育活動をしていた際の研究仲間が, 私の退職後も定期的に集まって情報交換していた会を組織化したものである. 当初は「高度技術者就業支援と技能伝承研究会」と呼んで, リタイアしたハイスキル人
材の雇用を目指す活動であった. 人材紹介業の役員の方にメンバーになって頂き, その Web サイトを通じて求職活動を試みた. しかし人材市場が必ずしもオープンとはいえない日本
社会ではそれが難しいことを実感し, 途中から情報交換を目
図 3 電磁応用研でのハユード・チーラさんによるデモンストレーション

433

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.50 No.3 （2021）

図 4 スクラッチ言語のデモをする中学 2 年生生当時の三橋優希さん

図 5 バリ島のウルワツ寺院における連名者との記念写真

壇いただいた． 翌年のワークショップでは「中学生がアメリため, 高額なコンテンツ市場は難しいということである. さカ，シリコンバレーを訪問して感じたこと」というタイトル

らにビジネスになっているのは, 通勤電車の開閉ドア上の表で, 分かりやすいスライドを使用し，大人顔負けの秀逸な発示装置だけで,混み合った車内で他にすることが無いので吊表をして頂いた. 未成年者の発表は, 保護者の許可を頂き,り広告と同様に DSG を視聴しているとのことであった. この発表の際にも同席して頂くなどの配慮を必要とするが, 新し傾向はその後も変わってはいないと思われるが，JR 東日本のい時代の息吹を知ることのできる貴重な機会であった.

最新の通勤電車では, 開閉ドア上だけでなく網棚の上や車両

その他には, 千葉商科大学の渡部美紀子先生（現在 宮城学
院女子大学），横浜商科大学の木村登志子先生にも発表頂い

間通路上にも DSG のディスプレイが装備されるようになり，
吊り広告を置き換えているといえる.

た．このお二方と上述の西口先生には DSG 研究会のみならず

5.

サムイ島, ダナン, バリ島で開催された IEVC にも参加頂いている. さらに国文学や中国文学, 文化財のデジタルコンテン
ツ化, データベース化に関しては大阪工大の横山先生, 東京
大学の宇野先生に講演頂いている. 個人的には技術を掘り下げるテーマは男性に分があるが, 新しい視点による地域の活性化や社会生活に関係するテーマは女性に分があるように感じられる. したがってデジタルミュージアム・人文学研究会
では女性の活躍を大いに期待したい.

今後の展望

5.1 広告モデルを超えるサービスとビジネス
上記のように, 広告モデルとしての DSG は 一応普及し,その役割はコモディティとして社会に受け容れられているが，これ以上のインパクトの創出は難しそうである. 他方, スマートシティやスーパーシティにおける広範な表示手段として展開していく可能性は残されていると思われる. だがそれはデバイスとしての DSG というよりは, 社会的・公共的な情報

4.3 デジタルサイネージコンソーシアムとの関係伝達装置としての位置づけであり, 広告モデルより，地域社（一社）デジタルサイネージコンソーシアム（DSC）は 2007
年に設立され 2015 年に一般社団法人化された組織である．
DSC には, JEITA（電子情報技術産業協会）が主催する
CEATEC2009 でのデジタルサイネージ講演会でコンソーシア
ム責任者の中村伊知哉氏と標準化動向などについてお伺いしたことがあり，その際に W3C が関係していることを知った．
私は以前にジャストシステムの W3C AC-Rep を担当していた
こともあったので関係者に照会したところ, その活動は必ずしも顕在化していないようであった. その後,コンソーシアムの会員企業であった, NTT アイティやその後継の NTT テクノ
クロスの関係者を通じて活動情報を収集したが, インパクトを与えるような標準化活動には至らなかった模様である. そ会に特化したコンテンツビジネス, サービスの出力装置としての役割に移行すると考えられるに至っている.
すなわち，広告モデル以外の DSG の用途は, 行政の広報手段，観光や地域文化振興であろうと考えており，この内容はバリ島での IEVC2019 の論文として発表した 7).
そのような観点からは, 非常時や防災を含む公的な行政分野が重要になる. 今後スマートシティやスーパーシティにおける設備や建築物等には DSG が張り巡らされることになるであろう. さらに観光や地域の文化振興の観点で, 歴史や人
文地理, 異文化交流的な観点からの画像コンテンツへの考察などが今後の研究領域として取りあげられても良いと考える.

5.2 学際的活動の経緯は, 「国際標準化の活用と教育研究会」で報告した 6).

上記のような背景もあり, 外部の人文系分野の学会との連

DSC の関係者と情報交換した際に興味深い情報を頂いた.

携の試みとして異文化コミュニケーション学会（SIETAR : The

それは DSG を視聴するのは基本的には通りすがりの人であSociety for Intercultural Education, Training, And Research, Japan）

り, わざわざ広告用の DSG をしっかり視聴する顧客はいない

会長の桜美林大学の浅井亜紀子教授と画像電子学会会長の小434

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.50 No.3 （2021）

町教授との会見を 2014 年の 12 月 15 日に実施した. 当日，に示す。さらなる詳細についてはホームページ 13), 並びに画SIETAR 側からは青山学院の勝又准教授が, 当方の IIEEJ 側か像電子年報の記事を参照して頂けると幸いである．

らは事務局長の関沢秀和さんと私が陪席した.

参考文献

両学会とも学際的な取り組みには関心があり, 今後互いに協力することに合意し, 両学会での催しに学会の会員資格で

1) 大野邦夫，須藤僚，新 麗：“ネットワークコンシェルジュの検討参加出来るようにした．残念ながら, その後の関係は必ずし～利用者モデルとデータモデルによる遠隔からのネットワーク機も進展していないが，このような経緯を通じて, SIETAR 会員

器設定管理”,情報処理学会研究報告, DD67-3（2008.7）．

である横浜商大の木村先生に画像電子学会のイベントに参加して頂けるようになり, 木村先生のご専門である外国語教育
や異文化コミュニケーションと画像情報との関係について多大な示唆を頂くに至っている.

2) 大野邦夫，渡辺篤史：“ソーシャルメディアへのテキストマイニン
グの適用”,情報処理学会研究報告, DD64-7（2008.1）．
3) 大野邦夫，柴田靖明，須藤僚：“テレビ視聴者モデルに関する一検討～ネットワークコンシェルジュの利用者モデル構築の可能性”,
情報処理学会研究報告, DD70-8（2009.1）．

5.3 画像を通じた文化理解

4) 大野邦夫：“エピソードに基づく人材評価と技能伝承”, 人工知能

これも学際的活動の一環といえるが，特にインパクトを受

学会第 2 種研究会資料, SIG-KST-2011-03-06(2012-03-01)（2012.3）.

けた例として, 3.4 節と 4.2 節でも触れた宇野瑞木先生とのコ

5) 大野邦夫，西口美津子：“マトリックス方式による職歴情報の評価

ンタクトを紹介しておきたい．宇野先生は, 儒教道徳の二十とキャリア設計の検討”,情報処理学会研究報告, DD89-7（2013.2） .

四孝に関する研究者であるが 8), その文化の伝搬や時代的経

6) 大野邦夫："デジタルサイネージ標準化への考察”, 画像電子学会第緯を, 墓所や寺院などの建造物に描かれた描画を通じて分

22 回国際標準化の活用と教育研究会資料 (2019.01).

析・考察するというユニークな研究で新たな知見をもたらし

7) K. Ohno, M. Nishiguchi, T. Kimura:“A Study on Digital Signage Systemsておられる. 言語ではなく画像が文化を理解するための有力

for Regional Information Sharing”, Proc. of 6th International Workshop

な道具になっているという指摘に筆者は強い感銘を受け, 画

on Image Electronics and Visual Computing (2019.8) .

像電子学会を学際的に発展させ得る可能性の大きさを感じた

8) 宇野瑞木： “孝の風景”, 勉誠出版（2016）.

わけである 9). 宇野先生には高承研で 2 度にわたり講演して

9) 大野邦夫，木村登志子：“言語理解と異文化交流における画像情報

頂き, 2019 年の DSG ワークショップでも講演して頂いた. この役割に関する研究”, 画像電子学会研究会 in 山梨（2017.9）.

のようなアプローチを通して本分野のさらなる学際的な展開

10) 大野邦夫：“デジタル人文学とメタデータ”, 画像電子学会年次大が期待できるものと考えている.

6.

会 DMH 研究会企画セッション（2021.6）.
11) 大野邦夫：“複合文書の標準化経緯 – その登場から HTML5 に至

おわりにるまで – ”, 画像電子学会誌,Vol.47, No.4, pp.488-491 (2018).

DSG 研究会自体は 2020 年度で一旦終了したが, その広告事業, 観光ビジネス，地域文化振興などの分野における課題
は DMH 研究会におけるデジタル人文学の領域に引き継がれ

12) 大野邦夫：“デジタル人文学と画像情報”, 画像電子学会第 10 回
DSG ワークショップ(2019.12).
13) http://www.y-adagio.com/public/committees/dsg/dsg.htm

ることになる. デジタル人文学は, 従来の人文学の分野に対し, Web 技術を通じた新たな展開を模索している. その最大のインパクトは, グーグルの研究所が開発した word2vec や

大野邦夫

BERT など，深層学習をベースにした自然言語処理の分野でデジタルミュージアム・人文学研究会副委員長．
1970 年 NTT に入社. 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）．

あろうと思われる 10).．画像とは対極と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もしれないが, 文章と図形・画像を連携させた複合文書 11)は, 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やすいので, 却って着手しやすいのではないだろうか． そ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については, DSG の活動としては最後となった一昨年の DSG ワークショップで講演した
12).

いずれにせよ, デジタ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. なお, DSG 研究会の活動の一覧を表 1 と表 2

435

（正会員）

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.50 No.3 （2021）
表 1 DSG 研究会の年次大会活動

62010 年 年次大会（2010.6.27）
テーマ：次世代 AV 情報システムにおけるインタラクション
講演題目
発表者
次世代 AV 情報システムの概念モデル
由雄 淳一
AV 情報機器におけるインタラクションのモデリング大野 邦夫
ホームネットワークのデータモデルと記述言語
新 麗
HTML5 と SVG Map
高木 悟
小町 祐史
携帯電話における個人化情報とその交換 － 標準仕様書(TS)素案の検討
溝端 恵実
AV 情報システムとしてのディジタルサイネージ
小池 秀樹

NTT サイバースペース研究所

No.
1
2
3
4

2011 年 年次大会（2011.6.26）
テーマ：紙から表示デバイスへの進展は利用者を幸福にするか
講演題目
発表者
紙から表示デバイスへの進展は利用者を幸福にするか
大野 邦夫
電子ペーパーの動向と展望
面谷 信
電子メディアと紙メディアの融合をめざす新たな試み－青空文庫と SP コードの活用
深見 拓史
紙メディアと電子メディアの流通におけるネットワークの役割
新 麗所属
職業能力開発総合大学校
東海大学
廣済堂
インターネットイニシアティブ

5

ものづくり技術・技能伝承システム－画像情報を活用した技術・技能の見える化、最適化・指示化システム

原 俊雄

BIT ソリューション

6

ミニパネル討論

講演者全員

No.
1
2
3
4
5

5
6

2012 年 年次大会（2012.6.24）
テーマ：生活者を優しく支援するコンテンツとネットワーク
講演題目
発表者
スマフォ、タブレット PC、サイネージが開拓するネットワーク社会の展望
大野 邦夫
ホームネットワークのためのサービス実現モデル
新 麗
赤金 喜久雄SNS を用いるハイスキル人材活用のビジネスモデル
大野 邦夫
原 俊雄
ビジュアル設備工事・作業支援サービス － 画像情報とモバイル PC の活用
原 将史
医療情報とアーカイブズの最新動向
長谷川 英重
パネル討論
講演者全員

No.
1
2
3

2014 年 年次大会（2014.6.30）
テーマ：ビッグデータ時代の人材育成と地域コミュニティ支援
講演題目
発表者
地域活動における IT 活用推進のための一提案
新 麗システム開発用の図を自動生成する試み
高木 和人
醸造・高齢者支援・エデュテイメント分野におけるスマホとセンサーの活用
ハユード・チーラ

No.
1
2
3
4

4

コミュニティ指向の若手起業家の育成

大野 邦夫
西口 美津子
渡部 美紀子5

ミニパネル討論

全講演者

No.
1

2015 年 年次大会（2015.6.29）
テーマ：地域・ネットコミュニティにおけるビジネス企画と人材育成
講演題目
発表者
Web コミュニケーション社会における異文化交流スキルの役割
大野 邦夫

2

地域コミュニティに貢献する Kojimori

3

教育分野での女性の起業 — マトリックス履歴書からの考察

4

SIETAR Europa2015 国際会議の報告

5

総括ディスカッション

No.
1

ハユード ・チーラ
広浦 雅敏

西口 美津子
伊藤 茉理
芥川 一則
大野 邦夫
全講演者

2016 年 年次大会（2016.6.19）
テーマ：地域・ネットコミュニティにおけるビジネス企画と人材育成
講演題目
発表者
域・ネットコミュニティにおけるビジネス企画と人材育成
大野 邦夫

所属
パイオニア，IEC/TC 100
職業能力開発総合大学校
IIJ イノベーションインスティテュート

KDDI
大阪工業大学所属
安土IIJ イノベーションインスティテュート

BIT ソリューション
安土BIT ソリューション
OMG アンバセダ

所属
IIJ イノベーションインスティテュート

Itware
職業能力開発総合大学校
福島工業高等専門学校
千葉商科大学所属
安土ItwareFB トライアングル
福島工業高等専門学校
福島工業高等専門学校
安土所属
モナビ IT コンサルティング

2

マトリックス履歴書から考える女性のキャリアと起業－イノベーションの視点から

西口 美津子
渡部 美紀子福島工業高等専門学校
宮城学院女子大学

3

Scratch による初心者プログラミング教育の考察
e ラーニングを活用した新しい職業能力開発の展望と課題－生産性向上に向けた仕事
体験型の人材戦略
少子高齢化社会における技術の貢献
DOT 言語と Graphviz による図の作成について
体験共有型のネットワークサービスモデル

市川 弘幸
藤田 紀勝
星野 実
本多 周一
高木 和人
新 麗

市川技術士事務所

4
5
6
7

436

職業能力開発総合大学校
NTT データ経営研究所
IIJ イノベーションインスティテュート

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.50 No.3 （2021）

No.
1
2

2017 年 年次大会（2017.6.24）
テーマ：地域コミュニティ活動と異文化交流における画像情報の活用
講演題目
発表者
音楽と画像コンテンツへのメタデータ技術の応用
新 麗
民話デジタル・アーカイヴの可能性について
樋口 淳

所属
IIJ イノベーションインスティテュート

専修大学

3

コンピュータ・グラフィックスを用いる地磁気逆転現象のモデル化と地域活性化の
検討

梶原 俊男
大野 邦夫

シンクタンク碁ルネッサンス
モナビ IT コンサルティング

4

スカイプを活用した大学英語学習によるコミュニケーション活性化への考察

木村 登志子

横浜商科大学5

言語習得プロセスにおける画像情報の役割

大野 邦夫
木村 登志子

モナビ IT コンサルティング
横浜商科大学No.
12018 年 年次大会(2018.6.21)
テーマ：地域活性化・人材育成・技能科学における図形・画像・Web コンテンツ活用
講演題目
発表者
所属
AI・IoT 時代における人材育成と技能科学
大野 邦夫
モナビ IT コンサルティング2

若年者ものづくり競技大会出場選手の技能獲得概念モデルと人材育成

藤田 紀勝
松本 和重
横山 真弘
塚崎 英世

職業能力開発総合大学校
中国職業能力開発大学校
職業能力開発総合大学校
職業能力開発総合大学校

3

配慮が必要な訓練生への指導法を学ぶ学習支援システム－問題行動場面におけるスキル評価と指導法の設定－

青木 翔
藤田 紀勝
竹下 浩
石原 まほろ小野寺 理文

職業能力開発総合大学校
職業能力開発総合大学校
筑波技術大学
職業能力開発総合大学校
職業能力開発総合大学校

4

スペインタイルを通じた女川とスペインの文化交流

吉田 美意子大野 邦夫

パティオ
モナビ IT コンサルティング

5

起業家育成の環境整備の課題－仙台の学生起業家を事例に－

渡部 美紀子

宮城学院女子大学

地磁気逆転地層理解に関するバーチャルミュージアムの検討

大野 邦夫
梶原 俊男

モナビ IT コンサルティング
シンクタンク碁ルネッサンス

62019 年 年次大会（2019.6.29）
テーマ：地域サービスのためのデジタルサイネージ・コンテンツ
講演題目
発表者
地域サービスのためのデジタルサイネージ・コンテンツ
大野 邦夫

所属
モナビ IT コンサルティング2

多様なコンテンツ管理を支えるメタデータ技術

新 麗

IIJ イノベーションインスティテュート

3

市町村提携による災害時の人材確保

西口 美津子沼津高等専門学校

4

国文学における地域資料データベースの活用―紀行文・絵巻・文学地図を中心に―

横山 恵理

大阪工業大学5

デジタルサイネージ分野におけるブロックチェーン利用の検討

秋谷 昂

フリーランス

No.
1

No.
1
2
3
4
5

2020 年 年次大会（2020.12.3）
テーマ：画像ミュージアムとデジタル人文学
講演題目
発表者
画像ミュージアムとデジタル人文学
平山 亮
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
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
自由討論

所属
大阪工業大学
職業能力開発総合大学校
横浜商科大学
モナビ IT コンサルティング

表 2 DSG 研究会主催のワークショップ
2014 年 ワークショップ (2014.11.14)
テーマ：ネットワーク社会におけるコミュニティ生活の将来
講演題目

No.

発表者
新 麗

所属

1

地域活動における IT 活用推進のための一提案

2システム開発用の図を自動生成する試み

高木 和人

3

醸造・高齢者支援・エデュテイメント分野におけるスマホとセンサーの活用

ハユード･チーラ

Itware4

コミュニティ指向の若手起業家の育成

大野 邦夫
西口 美津子
渡部 美紀子

職業能力開発総合大学校
福島工業高等専門学校
千葉商科大学5

ミニパネル討論

全講演者

437

IIJ イノベーションインスティテュート

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.50 No.3 （2021）
2015 年 ワークショップ (2015.11.6)
テーマ：地域ビジネス
講演題目

No.

発表者

所属

1

地域ビジネスとロボット技術

大谷 淳
大野 邦夫

早稲田大学
モナビ IT コンサルティング

2

Recent Technological Development in Hungary

Biro Attila,
Hajdu Csilla

ITware3

現場で出会った Kojimori トラブル集

広浦 雅敏

FB トライアングル

4

外資系企業での挑戦，経験および考察

田中 忠弘

ユニ・ソリューション

2016 年 ワークショップ (2016.11.21)
テーマ：深層学習時代の IoT サービスと人材育成
講演題目

No.

発表者

所属

1

深層学習時代の IoT サービスと人材育成に関する展望と課題

大野 邦夫

モナビ IT コンサルティング

2

オフィス環境における知的生産性の向上に関する研究 — 室内緑化のストレス緩和効果について

橋本 幸博

職業能力開発総合大学校

3

マルチメディア・ホームネットワーク機器の管理について

新 麗

IIJ イノベーションインスティテュート

4

問題解決力を持ったエンジニアをどのように育成するか？ — 教育工学の視点から

藤田 紀勝

職業能力開発総合大学校

2017 年 ワークショップ (2017.11.24)
テーマ：グローバル時代における地域発展のための IT 活用
講演題目

No.

発表者

所属

1

個人化技能伝承による地域活性化の実現に向けて -教育工学の視点から－

青木 翔
藤田 紀勝

2

地磁気逆転地層を背景とする地域活性化に関する検討

梶原 俊男
大野 邦夫

3

地図から空間モデルへ

佐々木 久和国土地理院

4

インバウンドに向けたおもてなし情報提示技術・サービス

中村 無心

NTT サービスエボリューション研究所

5

被災地における起業と IT 活用

大野 邦夫

モナビ IT コンサルティング

6

いわき市における IT 教育の事例～ラズベリーパイとスクラッチによる IT 教育

市川 弘幸

市川技術士事務所

7

スクラッチプログラミングの実演

三橋 優希

江古田プログラミングサークル

職業能力開発総合大学校
シンクタンク碁ルネッサンス
職業能力開発総合大学校

2018 年 ワークショップ（2018.11.19）
テーマ：デジタルサイネージが切り開く新時代
講演題目

No.

発表者

所属

1

デジタルサイネージが切り開く新時代

大野 邦夫

モナビ IT コンサルティング

2

ブロックチェーンの課題と課題解決策の進展に基づく社会への影響に関する考察

秋谷 昂

フリーランス3

中学生がアメリカ、シリコンバレーを訪問して感じたこと

三橋 優希

ECoder's

4

インタラクティブ・デジタルサイネージの現状と今後の方向性

渡邉 基治

NTT テクノクロス

2019 年 ワークショップ（2019.12.4）
テーマ：デジタル人文学と画像情報
講演題目

No.

発表者

所属

1

デジタル人文学と画像情報

大野 邦夫

モナビ IT コンサルティング

2

バートランド・ラッセル・ポータルサイトの運用管理松下 彰良

フリーランス3

顧客志向の民話データベース

樋口 淳

専修大学

4

前近代の漢字文化圏における孝思想の伝播とイメージの力

宇野 瑞木

東京大学

5

Web 上の公開資料を利用した仮想美術館・博物館の可能性

平山 亮

大阪工業大学438

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.50 No.3 （2021）

Value Estimation of SpO2 Using a Non-Contact Method
Yoshimitsu NAGAO† (Member), Yanan GAO†‡, Jiang LIU†‡, Shigeru SHIMAMOTO†‡†

Department of Computer Science and Communications Engineering, WASEDA University‡ Graduate School of Fundamental Science and Engineering, WASEDA University

corresponds to 6.6 [cm] × 2.9 [cm] (Fig. 1 (a)).

1. Introduction

2.2 Laser beam measurement method: LMM

We started this research1)-2), in looking for a non-contact
measurement method to read the human SpO2 (arterial oxygen
saturation) value. With the advent of the “with-corona” and“post-corona” eras, the need of non-contact measurement has
been extended very much.
Existing probes are equipped with excited individual
light-emitting elements of red and infrared LEDs. They use thedifferent absorption rate of red light and infrared light due to thebinding of oxygen and hemoglobin in human blood to measure
blood oxygen saturation degree (i.e., SpO2 of the artery/veinvalue) by using contact-based methods. Furthermore, only
contact-based methods have been used for these types ofmeasurements.
In this research, an emitting element which transmits light topenetrate human fingers and measures it by using a non-contact
method with two different wavelengths, and it will be makepossible to calculate the value of SpO2. Thus, the study
proposes a completely different approach to measure the target
SpO2 values. Light is measured by detecting transmitted light in
the red and infrared spectra.
This technology was awarded “Image Electronics
Technology Award” of the fiscal year of 2019.

In this study, two laser lights with different wavelengths are
emitted in a non-contact manner by a SpO2 spatial measurementtransmission method. Specifically, as depicted in Fig. 2, light istransmitted through a finger that serves as a medium and ismeasured by the light-receiving element, and the target SpO2
values are obtained without using a probe. In this method, theoxygen saturation of arterial blood and venous blood is measured
by utilizing the different absorption rates between red light andinfrared light due to the binding of hemoglobin in the oxygen to
the oxygen in the blood to detect the transmitted light. Given the
non-contact approach, by measuring two lights with different
wavelengths that penetrated after the finger, it will help tomeasure the target SpO2 value.
This non-contact approach uses an infrared laser loght of 980[nm] and a laser light of 640 [nm]. Recent studies confirmed thatnear-infrared light (i.e., 700 [nm] to 1,500 [nm]) exhibits highpermeability in living tissues. Oxygen concentrations in living
tissues are measured by using light in this region. Thus,
advancements are expected in terms of new non-invasive
measurement techniques (as shown in Table 1).
LMM is radiated by red and infrared diode laser excitedelements as shown in Fig.3. In the study, due to non-contact, thedifference in light transmitted through the finger (which is themedium over which light of two different wavelengths of output
is radiated) is measured, and the target SpO2 value is alsomeasured. In this study, LMM is used to realize the measurementin space. Experiments indicate that the light receiving element issignificantly affected by the surrounding light environment.
Additionally, the study involved developing a structure that
reduces the influence of the surrounding light environment byattaching a special cover and fabricating a light receiving
element module to the element.

2. System Architecture
2.1 Conventional SpO2 measurement method : PPM
Currently, contact sensors comprise of photo plethysmography(PPG) that uses conventional photoelectric volume pulse waves.
These types of sensors are incorporated into a probe and clip-on
device that should be attached to an earlobe or a fingertip. As
shown in Fig. 1, using a pulse oximeter, it will be performed thatthe finger interposes between two probes as shown later. Thenthe measurement value and the output value of the acquired data
are compared. The size of these devices approximately

(a)

(b)

Fig. 2 Illustration of the manner in which SpO2 value ismeasured in the proposed approach

Fig. 1 A pulse oximeter; (a): product, (b):the principle of thecontact SpO2 value measurement

439

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.50 No.3 （2021）

Table 1 Measurement principles of different lightemission systems

typically ranges from 97% to 99% for a healthy individual, and it
is largely considered that pulmonary function declines if thereference value of an individual equals or is lower than 90%.

3.2 Mechanism of derivation of SpO2 value using
Lambert-Beer's law
In this section we will treat the incident light in a specificconcentration of a solution. If the absorption coefficient of thegiven solution at a specific wavelength is determined inadvance, then it is possible to obtain the concentration of thesolution by measuring the incident light, transmitted light, andthe distance of the solution. Thus, arterial blood oxygen
saturation of SpO2 is expressed as follows:
2

⊿
⊿

・

・
＋⊿

・

(1)

This is followed by obtaining the maximum amplitude of eachhemoglobin change within a heartbeat:

⊿

＋⊿

・

・

(2)

⊿Coxy・L" -" ：Red laser and amount of the change⊿・：Infrared laser and amount of thechangeThe Deoxyhemoglobin estimation Hb (vein) involves
checking the waveform with an oscilloscope by using red laser
light and infrared laser light that are not coupled with oxygen.
Additionally, two changes, namely ∆Coxy and ∆Cdeoxy areobserved in the waveform of the oscilloscope when a finger isheld between the light-emitting element and the light-receiving
element. In the fore-mentioned case, the two components aretransmitted normally, and thus detection is possible.
As illustrated in Fig. 4, the Lambert-Beer law is used toobtain the incident light Iin to penetrate a solution with theconstant concentration to determine the transmitted light bymeasured absorbance of the solution. This is expressed asfollows:

Fig. 3 Conceptual diagram of our non-contact SpO2
measurement system

3. Deriving SpO2 Values by Irradiance Passing
through a Medium
3.1 Measurements of laser light

A = — log (I out / I in) = ε C L

In order to obtain SpO2 value, it is necessary to accurately
analyze waveforms and numerical values via measurements oflaser light. The principle of deriving SpO2 values is as follows: A
fingertip is irradiated with two lights, i.e., Oxy-hemoglobin andDeoxy-hemoglobin, that correspond to red light and infrared
light, respectively, based on the absorption characteristics of lightand from the ratio of the magnitude of the pulse wave oftransmitted light to arterial blood and vein to calculate absorption
characteristics. Theoretically, oxygen saturation corresponds to100% when the total hemoglobin contains oxygen and changes to
Oxy-hemoglobin. The SpO2 value, an indicator of the amount ofoxygen present in blood is then determined from the amplitude
ratio of the pulse wave due to light at wavelengths of 640 [nm]and 980 [nm] that are irradiated based on the oxygen saturationof arterial blood and venous blood, respectively.
With respect to the oxygen saturation of arterial blood andvenous blood, 70% of the gas in venous blood consists of red
darkened with oxygen. It should be noted that the numericalvalue of SpO2 is expressed as a percentage. The reference value(3)

The extinction coefficient of the solution is previously
determined at a specific wavelength epsilon.
Subsequently, Iin is used to determine concentration C of thesolution by measuring Iout via L. Lambert-Beer law is applied tothe scattered medium as the Modified Lambert-Beer Law asfollows:— log (I in /I out) = ε C L ＋ S(4)In the above equations, Iin is the initial light intensity, Iout is thelight intensity after pass through the solution, A represents
absorbance, ε represents the extinction coefficient of thesolution, C represents the concentration of the solution, L
represents the distance (i.e., the average optical path length), andS represents the attenuation of the light intensity due toscattering. The transmittance wavelength characteristics of red
light and infrared ray are shown in Fig. 5.

440

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.50 No.3 （2021）

Fig. 4

Vital signs obtained from the density of the given
liquid I

Fig. 6 Conceptual diagram of our signal processing
workflow

Fig. 5 Ttransmittance wavelength characteristics of red lightand infrared ray

4. Production of SpO2 Value Spatial Instrument
Prototype(a)

As depicted already, a device is used to detect SpO2 values
by using red laser (i.e., artery) and infrared laser (i.e., vein). The
device is used to detect normal values in a stable state. A
relationship exists between the oxidized hemoglobin
concentration of the artery at 640 [nm] and the reduced
hemoglobin concentration of the vein at 980 [nm] in relation to
the molecule (i.e., molar extinction coefficient) and wavelength.
Therefore, the standard deviation is a method of grasping thepeak of the waveform and averaging the number of received dataat each time interval by a fixed number. This is used to identify
the quality of the data and by using a numerical value of 25 orless. Specifically, the value of the ratio between the ACcomponent and the DC component is calculated from the visible
light and infrared light as the R-value of the SpO2 value.
With respect to the study specifications, the light-receiving
surface size corresponds to 5.5 [mm] × 4.8 [mm]. The reverse
voltage (RV) displayed an absolute maximum of 35 [V], thesensitivity wavelength range (λ) from 320 [nm] to 1100[nm], andthe maximum sensitivity wavelength (λp) receiving a goodcomponent and the signal by 980[nm].
As shown in Fig.6, this constitutes a device for detecting
SpO2 value by using red laser (artery) and infrared laser (vein).
A relationship exists between oxidized hemoglobin concentration,
Oxy-hemoglobin (640[nm] for artery) and reduced hemoglobin
concentration Deoxyhemoglobin (vein 980[nm]), the molecule(molar extinction coefficient) and the wavelength. The value ofthe ratio between the AC component and the DC component iscalculated as visible light and infrared light as corresponding to
the R value of the SpO2 value to be calculated.

(b)

Fig. 7 Prototype of non-contact SpO2 measuring device inoperation and measuring with (a) right and (b) left
index finger

Experiments on the effectiveness of the proposed method were
performed by linking the created program and the fabricatedboard to the laser beam module (as shown in Fig. 7). The results
indicated that the SpO2 value was effective and we confirmed
the effectiveness of the spatial measurement by non-contact
method. The experimental distance of 110 [mm] is between thelight source and the light receiving part, and the distance to thefinger is 110 [mm] minus finger thickness. In the waveform databy the oscilloscope, it shows that the scattering is large when thefinger is close to the light receiving portion.

441

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.50 No.3 （2021）

5. Verification of the Prototype Method Proposed
for Contactless Measurement Data

SpO2 measurement output is shown in Fig.9 (a) from 52 [s] to
222 [s], and in Fig.13 (b) from 1 [s] to 181 [s] by the dotted line.
The use of an output parameter variable of -3 allows the useof the commercially available one as shown in Table 3. The
output numerical values in those two figures are combined toshow that the space measurement prototype is normal.

Data comparison was performed by using a conventional
type SpO2 measuring instrument. It should be noted that theseveral people including authors served as human subjects inthe experiments. Table 2 and Fig. 8 show the results ofmeasuring SpO2 values by using a commercially available
device. In the figures, the basal SpO2 value corresponded to98.4% while the minimum SpO2 value corresponded to 97%. In
the measurement waveform shown in Fig. 9, the prototype

6. Conclusion
In this study, we aim to find the saturation value of SpO2 bycontactless space measurement method for knowing biological
data for applications such as medical care, nursing care,everyday life, field work and so on. We investigated theeffectiveness and characteristics of laser light and theeffectiveness of biometric measurement. The data measured
with the model proposed in this study is almost the same as thevalue of SpO2 obtained from a commercially available pulse
oximeter, and it was confirmed that constant and stablenumerical display was produced.
Finally, Fig.10 shows the equipment using two lasers. The
wavelengths of two lasers are 640nm and 980nm. By the way,
as the laser of 980nm is invisible, green laser (505-530nm) isused instead of the laser of 980nm, and as the laser of 640nm(red) is not so bright, red LED is used instead just for displaying
purpose. Furthermore, when considering a wide range ofTable 2 Data with respect to a commercially available pulse
oximeterTable 3 Spatial measurement of SpO2 and corrected saturation
value
(i)
124450124810124990125207125599125913126117126591
127240127804128270128973129339129681
129947130160130358130794131174131716131954132323133048134170134613135319135643136456136741137241137614138097138363Fig. 8 Measured waveform obtained from a commerciallyavailable pulse oximeter(a) Before correction

138895139279139885139986140435140581

(ii)
18
17
19
20
77
87
89
83
66
57
55
48
46
48
55
63
71
81
81
73
74
68
55
44
43
41
40
36
40
48
49
53
54

(iii)
1978
1973
2013
2050
1210
77
81
108
154
149
148
161
115
136
147
160
170
85
87
125
128
116
153
293
298
291
275
258
297
191
197
175
184

(iv)
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0

(v)
0.37
0.39
0.42
0.39
0.38
0.38
0.39
0.36
0.38
0.39
0.4
0.38
0.35
0.37
0.35
0.36
0.37
0.38
0.37
0.37
0.37
0.36
0.39
0.4
0.34
0.33
0.34
0.42
0.43
0.4
0.33
0.32
0.37

(vi)
101
100
100
100
101
100
100
101
100
100
100
101
101
101
101
101
101
101
101
101
101
101
100
100
102
102
101
100
99
100
102
102
101

(vii)
-3
-3
-3
-3
-3
-3
-3
-3
-3
-3
-3
-3
-3
-3
-3
-3
-3
-3
-3
-3
-3
-3
-3
-3
-3
-3
-3
-3
-3
-3
-3
-3
-3

(viii)
98
97
97
97
98
97
97
98
97
97
97
98
98
98
98
98
98
98
98
98
98
98
97
97
99
99
98
97
96
97
98
99
98

61
58
56
62
63
67

105
91
112
170
168
187

0
0
0
0
0
0

0.38
0.39
0.43
0.41
0.42
0.45

100
100
99
100
99
99

-3
-3
-3
-3
-3
-3

(ix)
97
97
96
97
98
96

Notes: (i)Observed time, (ii)Heart rate, (iii)Standard deviation(contact type-R), (iv)no data (v)Non-contact type-R, (vi)The
original S-value, (vii)Parameter, (viii)Output parameter / correctedwith variable / saturation value，(ix)Finger angle about 30 degrees /in refractive index change(b) After correction
Fig.9 Measured waveform obtained from the proposed
prototype SpO2 device

442

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.50 No.3 （2021）

Yanan GAO
She received the Bachelor degree in
informationengineerfrom
Qingdao
University of Science and Technology, China,
in 2012. She received Master degree in signal
and information process from The
Communication University of China and inwireless communication field from Waseda
University, Japan, in 2015 and 2018
respectively. Her research interests include
glucose measurement, machine learning andhuman body communication for body sensor
network, near field communication and some
applications about human healthcare and soon.
Fig.10Jiang LIU
She received M.S. and Ph.D. degrees in
information and telecommunications fromWaseda University in 2006 and 2012,
respectively. In the academic years 2009 to
2012, she was a research associate at Waseda
University. In 2012 she joined the Faculty of
Science and Engineering at Waseda
University as an assistant professor, and since2017 she has been an associate professor.
Currently, she is an associate professor at the
Global Center for Science and Engineering.
Her research focuses on Near Field
Communication,
OpticalWireless
Communications, Wireless Network Systems,
and their applications on 6G network design
and the healthcare industry. She is a senior
member of IEEE. She also serves as thesecretary of the Japan Division for theInstitution of Engineering and Technology(IET).

The equipment using two lasers

applications, the proposed method to obtain SpO2 values can beapplied to pets, wild and zoo animals, for health management.
Therefore, we believe that this research represents an importantand potentially pioneering contribution in the field of biologicalinformation.
This study has focused on realizing SpO2 measurements byusing non-contact space measurements, and the approach isvalidated to be successful through experiments. The result of
this study can be applied to medical care, elder care, and otherrelated fields. The effect of this technology will be enlarged inso-called With-Corona era.

References
1) Y, Nagao, M. Hatsuda, J. Liu, S. Shimamoto: “Using Light Sensing to
Acquire SpO2 Biological Information via a Non-contact Approach”,
International Conference on Mobile and Wireless Technology 2017
(ICMWT2017), pp. 259–268 (2017).
2) Y, Nagao, Y. Gao, J. Liu, S. Shimamoto: “Value Estimation of SpO2Using a Non-Contact Method : Comparison with a Contact Method”,
Trans. on IEVC, IIEEJ, Vol.7, No.2, pp. 142–150 (2019).

Shigeru SHIMAMOTO
He received the B.E. and M.E. degrees
fromtheUniversityofElectro-Communications, Tokyo, Japan, in
1985 and 1987, respectively. He received the
Ph.D. degree from Tohoku University,
Sendai, Jpan, in 1992. He was with NEC
Corporation from 1987 to 1991. From 1991 to
1992, he was a research associate in the
UniversityofElectro-Communications,Tokyo, Japan. He was a research associate inGunma University, Gunma, Japan, from 1992
to 1993, and was an associate professor, from1994 to 2000. In 2000, he became an
associate professor in the Graduate School of
Global Information and Telecommunication
Studies (GITS), Waseda Uni- versity, Tokyo,
Japan. Since 2001, he has been a professor in
the Graduate School of GITS, Waseda
University. He was a visiting professor of
E.E. at Stanford University in 2008.
Currently, he is a professor of department ofCommunication and Computer Engineeringin Waseda University and a director of Global
Information and Telecommunication Institute.
His main research interests include satellite
communications, mobile communications,
optical wireless communi- cations, sensor
networks, body area network, V2X
communications and vital sensing including
non-contact SPO2 sensing, non-contact,
respi- ration sensing, non-contact glucose
level sensing, non-contact blood pressure
sensing etc.

(Member)
Yoshimitsu NAGAO
He received the Master degree from WASEDA
University in Graduate School of International
Information and Telecommunications in 2003,
and received the Ph.D degree from WASEDA
University in July 2021. He has been Invitedresearcher at GITS research center from 2005, at
GITS faculty of Science and Engineering
Information Technology．His research field is tomeasure non-contacting space such as blood
oxygen concentration by light sensing andinformation analysis technology in non-contact
high precision human respiration monitoring by
DRM using radio wave to support healthy
longevity society ． He is a staff of Building
Monitoring Application Subcommittee engaged inlog house design and construction. He is amember of Architectural Institute of Japan,
IEICE, IET, and IEEE. He has been Chairpersonof common area study group on architecture andimage electronics (AIM) of IIEEJ from 2015．He
is IIEEJ financial director in 2021．

443

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.50 No.3 （2021）

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†（正会員） Suren JAYASURIYA†† 岩 口 尭 史††† 舩 冨 卓 哉††††
向 川 康 博†††† Srinivasa G. NARASIMHAN††††††東海大学，††Arizona State University，†††九州大学††††奈良先端科学技術大学院大学，†††††Carnegie Mellon University

Real-Time Human Vein Visualization
via Non-Epipolar Light Transport Acquisition and Analysis
Hiroyuki KUBO† (Member), Suren JAYASURIYA††, Takafumi IWAGUCHI†††, Takuya FUNATOMI††††
Yasuhiro MUKAIGAWA††††, Srinivasa G. NARASIMHAN††††††Tokai University, ††Arizona State University, †††Kyushu University,††††Nara Institute of Science and Technology, †††††Carnegie Mellon Universityなどが知られている．また，成分分離では光量が微弱となり概要がちで観測へのノイズの影響が深刻となるが，照明を多重化

本稿では，著者らによる論文 1)についてその概要を紹介すする Hadamard コードを利用した手法 9-10)や符号化露光による．本研究では，エピポーラ幾何に基づく時間同期式プロジ

るぼけの補償 11) などが対処法として挙げられる．近年では

ェクタ－カメラシステムを用いてシーンの Plane-to-Ray ライ

平行化されたプロジェクタ－カメラシステムを用いて直接光トトランスポートを計測する．本手法によって，従来は肌のと間接光がエピポーラ幾何学的に満たす性質の違いを利用し，表面での反射光に隠されて見ることが出来なかった肌内部に個別に取得する方法 12-13) が提案されている．Episcan3D12) は到達した散乱光だけを観測することにより，血管の位置を鮮

ラスタスキャン方式で映像をシーンに投影可能なレーザープ

明に可視化した映像を表示することが可能である． なお，本

ロジェクタとローリングシャッター方式のカメラとを時間的技術は 2020 年度画像電子技術賞を受賞した．

に同期させて撮影することで，エピポーラ光と非エピポーラ

1.

光を分離したイメージング（以下，エピポーラ画像，非エピ

はじめに

ポーラ画像）を実現した．

シーン中の光の伝搬（ライトトランスポート）は，反射や本稿では，Episcan3D のセットアップを用いて非エピポー

屈折，表面下散乱や相互反射など様々な要素から構成されてラ光として観測される間接光成分に対して，近距離で生じた

おり，コンピュータグラフィクス分野ではライトトランスポ

ものか遠距離からのものかを区別して取得する手法を提案すート理論として古くから定式化されている．より実際の計測ると共に，これを利用した解析の有用性を示す．

環境に即した照明と観測装置とを結ぶ光の伝搬を示す表現（いわゆるライトトランスポート行列）2-4) もしばしば用いられており，ライトトランスポートの計測を通じてシーンの様々な性質を推定することが可能であるが，膨大な計測回数
や時間，保存領域が必要になることが課題として知られている．そこでライトトランスポートの計測においてはいくつかの成分に大別したうえで，それぞれを個別に取得することが一般的であり，例えば偏光の違いを利用して拡散反射光成分と鏡面反射光成分とを分離する手法 5-7) や，空間的周波数の

図 1 本研究で使用するプロジェクタ－カメラシステムの違いを利用して直接光成分と大域光成分とに分離する手法 8)

概略図（文献 1）より引用）

444

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.50 No.3 （2021）

光学的性質がつぶさに表れる．従って，皮下の血管の分布を

図 1 は本研究で使用するプロジェクタ－カメラシステムを模式的に表している．プロジェクタとカメラは平行化して配鮮明に可視化することが可能である．

置されており，プロジェクタの照明とカメラの撮影はスキャ

2.2

ンラインで行われると見なす．ここでプロジェクタの照明とハードウェア

本研究では，Celluon 社製のプロジェクタ PicoPro，及び IDS

カメラの撮影のタイミングを同期すると，プロジェクタがあ社製のカメラ UI-3240CP を用いた（図 2）．なお，本カメラはるエピポーラ面に沿って照明を照射するときにカメラが同一

グローバルシャッターとローリングシャッターの両方を切りのエピポーラ面を撮影し，そのままエピポーラ面を共有しな替えて使用可能であり，さらにシャッターのトリガとしてプ

がら上下にスイープすることになる．このときにカメラで観ロジェクタの垂直同期信号を用いた．

測される光線にはエピポーラ光だけが含まれており，結果と2.3

してエピポーラ画像を得ることが出来る 12) ．この原理を発肌の内部状態の可視化

展させ，本研究では，プロジェクタとカメラのタイミングの同期遅延と露光時間とを制御して適切な Plane-to-Ray ライ

同期に意図的に遅延時間を挿入することで，あえて照明が照トトランスポートを取得することによって，肌の内部の可視射されていない領域を撮像する．照明の照射位置と観測位置化が可能である．図 3(a)に示すように，通常，肌に照明を当の距離を制御することで特定の性質を持った間接光を選択的てて観察すると肌の表面で直接に反射する光が強すぎて内部に取得することが可能となり，特に皮下の血管の可視化に有の血管は僅かにしか見えない．そこでこの直接光を避けるよ効であることを実際の実験を通じて検証する．

うに同期遅延時間を設定し近距離の間接光のみを観測したと

2.
2.1

ころ，図 3(b)に示すように肌の内部の血管がはっきりと可視

Plane-to-Ray ライトトランスポート

化されるようになった．また，商用の非接触型静脈可視化装

エピポーラ幾何とライトトランスポート行列

置を使用した結果を図 3(c)に示す．可視化性能の定量的な比較は難しいが，本手法は商用の製品と比較しても遜色の無い

図 1 に示すように，プロジェクタとカメラは平行化されて品質で血管の位置情報が見やすくなったと考えられる．

おり，またそれぞれはピンホールモデルであると仮定する．

本手法は観測の際にカメラから得られた画像に対して特段

プロジェクタのスクリーン座標系を(u; v)，カメラのスクリの画像処理を必要としないため，リアルタイムに実行できるーン座標系を(s; t) とおくとき，プロジェクタのある行uを通点が特徴である．本技術の応用として，高齢者への点滴におるエピポーラ平面に当てた照明がシーンから反射し，カメラける静脈路確保の補助などが挙げられる．

のピクセル(s; t) を通る光線として観測される．このとき，直接反射光はシーンで１度しか反射しないため，直接反射光

3.

は必ずプロジェクタで照明したuに対応するエピポーラ面をまとめ

本稿では，様々な性質の間接光を選択的に取得して得られ通って観測される．一方で，間接光はシーンで複数回の反射

る Plane-to-Ray ライトトランスポートの計測について述べ，や散乱を生じるため，間接光成分は必ずしもカメラと同じエ実験を通して半透明な物体の内部構造の可視化がリアルタイ

ピポーラ面に到達するわけではなく，むしろ大部分はプロジ

ムに実行可能であることを示した．本技術により肌の内部にェクタの照明と異なる行に対応するエピポーラ面を経由してある血管を可視化し，穿刺の補助など臨床現場への応用が可カメラで観測される 12)．このように観測される光伝搬を非エ能であると考えている．今後，血管の深さの推定や，脈拍なピポーラ光伝搬と呼び，シーンにおける直接光や間接光は，

どの時系列情報の推定に取り組んで行く予定である．

照明を当てるエピポーラ面とカメラで観測するエピポーラ面との相対的な距離によって特徴付けられることがわかる．
そこで本研究では，人の肌を被写体として適切な同期遅延時間を用いて取得された非エピポーラ光伝搬を計測する．これにより，肌の表面で生じる直接反射光成分をカットし，表面下散乱現象により肌の内部を経由する間接光成分を取得することが可能である．本来，肌内部の表面下散乱現象は直接
反射光成分と比較するとごく僅かであり，通常の写真撮影のように直接反射光と表面下散乱光が混じった状態の観測から，表面下散乱光の成分だけを演算によって取り出すのは困難である．本手法では，照明と観測の光学系を工夫することによって直接反射光成分がカメラに到達しないようになるため，

図 2 本研究で使用するプロジェクタ－カメラシステムの比較的小さな光量でしかない表面下散乱光もよく捉えること実機（文献 1）より引用）が可能である．皮下で生じる表面下散乱光には，皮下組織の445

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.50 No.3 （2021）

腕

肘

顔面

脚

腕
（darker-skin）

拳（darker-skin(a) 通常の写真(b) 本手法(c) 市販の静脈可視化装置

図 3 血管の可視化結果の比較（文献 1）より引用）：通常の写真(a)と比較して本手法(b)では明らかに血管が鮮明化されており，近赤外線を利用する方式の市販の静脈可視化装置の使用結果(c)とも遜色のない品質で可視化が実現されている

446

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.50 No.3 （2021）

謝辞

久 保 尋 之 （正会員）
2006 年 早稲田大学理工学部卒業．2008 年
同大学院博士前期課程修了．2011 年 同大学
院博士後期課程単位取得退学，2012 年同大学にて博士（工学）取得．2011 年より早稲田大学理工学術院助手．2012 年よりキヤノン株式会社勤務．2014 年より奈良先端科学
技術大学院大学助教，2020 年より東海大学
特任講師，現在に至る．コンピュータグラ
フィクス，コンピュータビジョンに関する研究に従事．

本研究は，日本学術振興会科研費 19H04138 及び科学技術振興機構 CREST JPMJCR1764 の助成を受けたものです．

参考文献
1) H. Kubo, S. Jayasuriya, T. Iwaguchi, T. Funatomi, Y. Mukaigawa, S.
G. Narasimhan : “ Programmable Non-Epipolar Indirect Light
Transport: Capture and Analysis, ” IEEE Trans. on Visualization and

Suren JAYASURIYA

Computer Graphics, Vol. 27, No. 4, pp. 2421-2436, 1 April (2021).

2014 年 University of Pittsburgh 卒業．2017
年 Cornel University にて博士号(Electricaland Computer Engineering) 取得．2018 年から Arizona State University 助教．コンピュテーショナルフォトグラフィ，コンピューテ
ショナルイメージング，コンピュータビジョン，イメージセンサに関する研究に従事

2) P. Debevec, T. Hawkins, C. Tchou, H.-P. Duiker, W. Sarokin, M.
Sagar: “Acquiring the reflectance field of a human face,” ACM
SIGGRAPH, 2000, pp.145–156 (2000).
3) C. M. Goral, K. E. Torrance, D. P. Greenberg, B. Battaile: “Modelingthe interaction of light between diffuse surfaces,” ACM SIGGRAPH
Computer Graphics, Vol. 18, No. 3. ACM, pp. 213–222 (1984)
4) R. Ng, R. Ramamoorthi, P. Hanrahan: “All frequency shadows using

岩 口 尭 史non-linear wavelet lighting approximation,” in ACM Transactions on

2014 年 大阪大学基礎工学部卒業，2016 年
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科博士前期課程修了，2019 年 同大学院博士後期課程修了．2019 年 4 月より九州大学シ
ステム情報科学研究院助教，現在に至る．
コンピュータビジョン，コンピュテーショ
ナルフォトグラフィに関する研究に従事．
博士（工学）．

Graphics (TOG), Vol. 22, No. 3. ACM, 2003, pp. 376–381 (2003).
5) S. Lin, Y. Li, S. B. Kang, X. Tong, H.-Y. Shum : “Diffuse-specularseparation and depth recovery from image sequences,” European
Conference on Computer Vision (ECCV). Springer, pp. 210–224(2002).
6) W.-C. Ma, T. Hawkins, P. Peers, C.-F. Chabert, M. Weiss, P. Debevec,

舩 冨 卓 哉“Rapid acquisition of specular and diffuse normal maps from2002 年 京都大学工学部情報学科卒業．2004
年京都大学大学院情報学研究科修士課程修了．2006 年 日本学術振興会特別研究員
DC2．2007 年 京都大学大学院情報学研究科
博士後期課程修了． 2007 年 京都大学学術
情報メディアセンター助教．2014 年 Stanford
University，Computer Science Department 客員助教．
2015 年 奈良先端科学技術大学院大学准教授，2020 年 JST さきがけ研究員(兼任)，
現在に至る．3 次元モデル，コンピュテーショナルフォトグラフィに関する研究に従事．博士（情報学）．IEEE, 電子情報通信学会各会員．

polarized spherical gradient illumination,” Proc. of the 18th
Eurographics Conference on Rendering Techniques, pp. 183–194(2007).
7) S. K. Nayar, X.-S. Fang, T. Boult: “Separation of reflection
components using color and polarization,” International Journal ofComputer Vision, Vol. 21, No. 3, pp. 163–186 (1997).
8) S. K. Nayar, G. Krishnan, M. D. Grossberg, R. Raskar: “Fastseparation of direct and global components of a scene using highfrequency illumination,” ACM Trans. on Graphics (TOG), Vol. 25,

向 川 康 博No. 3. ACM, pp. 935–944 (2006).

1997 年 筑波大学大学院博士課程工学研究科修了．同年～2002 年岡山大学助手．2003～2004 年 筑波大学講師．2004～2014 年大阪大学准教授．うち，2009～2010 年 MIT
Media Lab 客員准教授．2014 年 2 月より奈良先端科学技術大学院大学教授．コンピュータビジョン，コンピュテーショナルフォ
トグラフィの研究に従事．博士（工学）．
IEEE, 情報処理学会，電子情報通信学会，
日本バーチャルリアリティ学会各会員．

9) Y. Y. Schechner, S. K. Nayar, N. Belhumeur: “Multiplexing for
optimal lighting,” IEEE Trans. on Pattern Analysis and MachineIntelligence, Vol. 29, No. 8, pp. 1339–1354 (2007).
10) N. Ratner, Y. Y. Schechner : “Illumination Multiplexing within
Fundamental Limits,” 2007 IEEE Conference on Computer Vision
and Pattern Recognition. 6, pp. 1–8 (2007).
11) R. Raskar, A. Agrawal, J. Tumblin :“Coded exposure photography,”

Srinivasa G. NARASIMHANACM Transactions on Graphics, Vol. 25, No. 3, p. 795, 7 (2006).

2003 年 Columbia University にて博士号取得，現在 Carnegie Mellon University 教授．
コンピュータビジョン，コンピュータグラ
フィクス，ロボティックス，農業，医用画像に関する研究に従事．

12) M. O’Toole, S. Achar, S. G. Narasimhan, K. N. Kutulakos:“Homogeneous codes for energy-efficient illumination and imaging,”
ACM Transactions on Graphics (TOG), Vol. 34, No. 4, p. 35 (2015).
13) M. O’Toole, J. Mather, and K. N. Kutulakos, “3d shape and indirect
appearance by structured light transport,” IEEE Conference on
Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), pp. 3246–3253(2014).

447

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.50 No.3 （2021）

ホロ HMD のすすめ
坂本 雄児
北海道大学大学院 情報科学研究院

Encouragement for Holo-HMDs
Yuji Sakamoto
Graduate School of Information Science and Technology, Hokkaido University1.

問題が発生する．実世界で作業中の奥行きは，固定されていはじめにる像の奥行きとは必ずしも一致しない．このため，目はこのホログラフィ技術を用いた頭部装着型ディスプレイ（ホロ2 つの奥行きを合わせるように，焦点調整が頻繁に行われる．

HMD）は次世代の HMD として期待されている．一般にはホこれらによって，眼精疲労が発生することが知られている．

ログラフィと言うと，難しい技術と考えられているが，本稿一方，ホログラフィ技術は像を自由な奥行きに表示が可能

ではホロ HMD は比較的簡単に実現できることを理解してもであるため，先程の例のように輻輳調節矛盾や頻繁な焦点調

らうことを目的とする．

整の発生を心配する必要がない．これらの利点から，次世代

近年，AR や VR の技術が様々な分野で応用されてきていの HMD はホログラフィの技術を用いたものとなると考えらる．しかし，現在実用化されている多くの HMD では長時間れている． しかし，ホログラフィは通常のディスプレイと全の利用により眼精疲労が発生することが知られている 1)．そく異なる原理であるため，製作は非常に難しい印象がある．

の原因の一つは，3 次元的な表示で発生する輻輳調節矛盾で本稿ではこの印象を覆すべく，ホロ HMD の設計法も含めたある．現在の HMD では 3 次元表示を行う際，左右の目に見説明を行う．

える映像の違い（視差）を用いたステレオグラムと呼ばれる2.

方式を採用している．図１に示すように，ステレオグラム式

ホロ HMDの HMD は液晶などに表示された映像をレンズなどを用いてホロ HMD の実際の例を最初に示そう．図 2 に当研究室で開1〜2ｍ程度の特定の奥行きに虚像を光学的に表示している．

発したホロ HMD を示すが，意外と小さいことがわかると思一方，視差を利用して表現するため，焦点距離は固定された

う．また，重量も 110g で，現在のところ世界最小最軽量であ

奥行きに，脳内の立体認識は視差による奥行きに決まることる 3)．

から，この間に矛盾が発生する 2)．また，AR での応用のよう

このホロ HMD は単眼用で，AR での利用を考え光学的なシに，実世界の風景と映像を光学的に重畳する場合はまた別のースルー方式をとっている．表示像は赤色のモノカラーで，

図 1 輻輳調節矛盾：光学的奥行きと視差により人間の脳が認知する奥行きの間に矛盾が発生する

図 2 ホロ HMD 外観

448

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.50 No.3 （2021）

表示奥行きを 0.1m〜∞に連続的に変化させることができる．

限られる問題もある．現代のデジタルカメラのように屋外でまた，像自体は複数の奥行きにも同時に表示することができ

簡単に撮影するようなことはできない．

る．人間が対象の物体を観察する時，目の焦点は自動的にこそこで考えられたのは，ホログラムの撮影を CCD や表示をの物体の奥行きに調節されるが，その際，離れた奥行きにあ液晶などの電子デバイスに置き換える方法で，これを電子ホる物体はボケて見えている．ホロ HMD はこの効果を表現す

ログラフィと呼ぶ．これによって，電気通信による遠隔へのることができ，焦点が合う像とボケた像が目の焦点調整とともに変化する．
AR 用途では，作業する対象の奥行きに像を表示することによって，頻繁な焦点調整の発生を抑えることができる．また，像を誘導したい奥行きに表示することによって，対象を指定することも可能となる．その他に，視力に問題がある人に対し，その人に合わせた奥行きの像の表示なども可能である．以下では，このホロ HMD の原理となるホログラフィについて説明する．

3.

ホログラフィ

3.1 ホログラフィにおける撮影と表示
ホログラフィは立体写真技術として応用され，発展してきた．撮影された写真にあたるものがホログラムと呼ばれ，通常はガラス乾板またはフィルムである．非常に優れたホログ

図 3 ホログラムの例：非常にリアルな立体像をラムでは，撮影した対象があたかもそこに存在するかのよう見ることができ，近くで見てもそこに実際に立体的に見える（図 3）4)．

の蝶の標本があるように見える

図 4 と図 5 に，ホログラフィの撮影と表示方法の概略を示す．撮影においては，レーザーによる照明が必要で，暗室で撮影される．通常の写真では像自体が写真乾板に記録されるが，ホログラムには，レーザー光を用いた干渉縞が記録されている点が大きく異なる 5)．ホログラム自体はややくすんだガラス板にしか見えないが，拡大すると 1μm 以下の非常に細かい縞（干渉縞）が写真乾板上に記録されている．これに撮影した際に用いたレーザーを同じ位置から照明することによって，ホログラムから光波が発生される（図 5）6)．この
波面は，理論的には撮影された物体が発生していた光と同一であり，本来の物体があるのか，ホログラムが作り出した像

図 4 ホログラムの撮影：レーザーを用いて写真であるのか区別できない．つまり人間は本来ないはずの物体

乾板上に干渉縞を記録するを立体像として見ることになる．もちろん，視点を移動させると視差が発生する他，像の奥行きに目の焦点調節も行われる．このため，ホログラフィは人間の立体認識を全て満たす
究極の立体映像写真であると言われる．

3.2 計算機合成ホログラム
このように優れたホログラフィではあるが，1960 年代から
70 年代にかけては多く作成されたものの，その後下火になっている 7)．この原因は，撮影が非常に困難であることによる．
上記の撮影プロセスにおいてわかるように，レーザー光を使用する必要がある他，暗室で撮影する必要がある．また，干渉を記録するため撮影時の振動を非常に嫌い，光学除振台が図 5 ホログラムからの表示：ホログラムを照明必要になるなど，撮影装置が非常に大きくなり，撮影環境がすることによって立体像が表示される

449

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.50 No.3 （2021）

図 6 フーリエ変換光学系を用いた電子ホログラフィの表示光学系
干渉縞情報の通信，データのディジタル的保存が可能となるって，小さなオリジナル像をルーペの原理で拡大された像と8,9)．さらに一歩進めてコンピュータ内部で撮影プロセスを光して見ることができる．視点をレンズの焦点距離に置くこと

波の計算シミュレーションに置き換えて干渉縞（以下，ホロで，フーリエ変換されたホログラム面のパターンが，目の直グラムデータ）を得ようとするものが計算機合成ホログラム

前の波面となることからフーリエ変換光学系と呼ばれる 11)．

である 10)．一般の画像に対するコンピュータグラフィックス

通常，レンズなどを用いて像を拡大すると視域が狭くな(CG)に対応する考え方であり，仮想の情景を立体像として表るトレードオフの関係がある．このため FTOS を用いた表示

示することが可能となる．VR や AR で表示される像が CG でシステムでは視点位置が限られ，像の周囲の様々な方向から生成された像であるように，ホロ HMD ではこの計算機合成

見る用途には向かない．しかし，HMD では目の位置がディホログラムを用いてホログラムデータを生成する．

スプレイに対して固定されているため，視域は比較的小さな

4.

もので済む．このため FTOS はホロ HMD に適していると言ホロ HMD の光学系

える 12,13)．また，FTOS の光学系では，視野が表示デバイス

ここまで説明してきたように，ホログラフィは光学系と計のピクセル間隔に関係なく，表示デバイスのサイズのみで決算プロセスの両方が必要となってくる．まずは光学系についまる特徴がある．具体的には，表示デバイスのサイズ L とレて説明をしよう．

ンズの焦点距離 f から，視野角θは4.1 光学系の概要

  2 tanିଵ

表示光学系の基本は，図 6 に示すように非常に単純で，ホ

௅
ଶ௙

(1)

ログラムを表示する電子デバイスと再生照明光を発生する光で表される．ピクセル間隔の小さな表示デバイスは入手が困

源（レンズを用いて平行光でホログラムを照明） の組み合わ難であるのに対し，大きなサイズのものは比較的容易に入手せとなる．この方法ではホログラムの干渉縞間隔が 1 渉 m 以

できることを考えると，実用的な特徴と言える．一方，ピク下と非常に狭く，表示デバイスに必要とされるピクセル間隔

セル間隔 d は視域 w に影響を与え，が 1,000 line/mm 以上と極めて解像度の高いものとなる．一方，
現在市販されている液晶や DMD などのピクセル間隔は狭い
ものでも 300 line/mm 程度であり，十分な解像度が得られな
い．この様な電子デバイスを用いると，表示できる物体の大



tan



sinିଵ

ఒ
ଶௗ

(2)

となる．ここで，λは照明光の波長である．なお，視域が瞳きさ（視野）が小さくなるとともに，視点を動かして像を正のサイズ以下になると，再生像の解像度を減少させるため，しく観察できる領域（視域）も狭くなる（視域は HMD では

瞳のサイズより大きく設計することが望ましい．

アイボックスと言われることもある）．例えば，100 line/mm

4.2 光学系の実際程度の液晶を用いると，像の視野は数度程度になる．これは

当研究室で製作したホロ HMD の光学系を図 7 に示す．実

現在の HMD が 180 度近いことを考えると，非常に小さな値

世界の情景に，ホログラフィによる像をハーフミラーで重ねと言わざるを得ない．

合わせるシースルー型 AR 用の HMD となっている 3)．

そこで，レンズなどを用いて視野・視域を拡大する様々な基本的な構成は前節と同様で，レーザーダイオードで照明試みがある．ここでは我々の研究室で研究してきたフーリエ変換光学系(Fourier Transfer Optical System: FTOS)を用いた方光を発生させ，
これをレンズを通して液晶を通過させている．

式について説明する．FTOS 方式では図 5 で示した基本的な

ただし，前節の説明では，2 枚のレンズを用いていたが，両ホログラフィの再生システムに，レンズ１枚（レンズ 2）が方の焦点距離を合成した 1 枚のレンズに換えている．液晶を表示デバイスより視点側に追加されている．このレンズによ通った光は，ミラーとハーフミラーで瞳の方向に導かれる．

450

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.50 No.3 （2021）

表１ 液晶の諸元

物体のデータから計算される．この過程は次の 3 ステップから構成される 10)．
(1) 仮想物体の設計(2) 仮想物体が発する光波がホログラム面へ伝搬した光波（物体光）の計算(3) この物体光と参照光との干渉の計算
図 7 ホロ HMD の光学系

以下ではこれを順に説明するが，コンピュータグラフィックスと類似の考え方が多い．しかし，コンピュータグラフィッ

また，目の直前にバリアが入れられており，視域外からの不クスでは光を光線で考えるが，ホログラフィでは波と考え，要な光が瞳に入るのを防ぐとともに，ホログラフィ特有の 0複素計算となる点に注意されたい．

次光をカットしている．詳細については文献 12)を参照頂き

5.1 物体光計算の概要

たい．
液晶はピクセル間隔の狭いものが必要とされるが，FTOS

上記(1)の仮想物体の設計はコンピュータグラフィックスを用いることによってこの条件はかなり緩和される．製作しのモデリングソフトを用いる．一般に，このデータは物体をた装置では AR 用 HMD に使われている液晶を用いており，ポリゴンと呼ばれる多角形で表面が覆われているものとして

表 1 にその仕様を示す．近年は，これよりも画素数も多く，表している．このポリゴンデータから(2)の物体光の計算法はピクセル間隔の狭い液晶も入手できるようになってきている． 様々提案されているが，ここでは点光源法を紹介する．
特に 4Kpixel の液晶であれば，ホロ HMD で利用するには十点光源法では，ポリゴン上に密に点を配置し，これが光源

分な画素数となるため，今後の低価格化を期待したい．

として光波を発しているものとするものである．コンピュー液晶のパラメータが決まると，次にレンズの焦点距離 f をタグラフィックスのポイントクラウドと同じ考え方である．

決めることにより全体の設計ができる．まず，前述の様に視この方法を用いると，ホログラム面上の光波の分布 ul は域が瞳をカバーする設計をする．平均的な瞳の大きさを 4mm

௟  ∑௟௠ ௠  ି௝௞௥೗೘ ାఘとすると，式(2)より，f は 80mm 程度となる．f の決定は式(1)より，視野にも関係し，f を大きくすると視野が狭くなる．

(3)で表される．ここで，添字の l はホログラム面上の位置を表

そこで，f = 80mm を採用している．これによって，視野は式

す番号，m は点光源番号，rlm はこの 2 点間の距離，k は波数(1)より 11°となる．また，レンズは二つのレンズを合成したである．この式は，各点光源から複素振幅 gm の球面光が発しものとしているため，合成された焦点距離は 40mm である．

ており，この合成がホログラム面上の光波であることを示し

目の直前に配置されたバリアには視域に対応する 4mm の開ている．

口を開けている．ただし，詳細は省くが水平方向は 4mm で点光源の明るさは，物体を照らす照明光が物体表面で反射あるが，鉛直方向は 2mm としている．

したものと考えるので，CG で用いられる Phong の反射モデ

筐体は 3D プリンタを用いて製作している．光軸に対するルなどを用いて決定される．また，各点光源には 0 から 2π

レンズやミラー，ハーフミラーの取り付けの精度は，ある程の一様でランダムな位相ρが掛けられている．これは，物体度必要であるが，3D プリンタで製作されたものを特に修正す表面の拡散反射とするための項で，物体表面の凹凸に対応しることなく用いている．これらの光学部品の取り付け位置のている．

誤差は，最終的に目に入る光の位置に影響を与える．ここで最後に，求められた物体光 ul と参照光 Rl の干渉をは，像を再生しながら，バリアの水平，鉛直位置を調整して

௟ ＝|௟ ௟ |ଶ

いる．特にバリア上に収束する 0 次光をカットするように調整することが重要となる．

5.

(4)

で求める．これによって干渉縞が得られることになり，これがホログラムに表示するホログラムムデータとなる．表示デホログラムデータの計算

バイスにはホログラムデータを表示デバイスのダイナミック
レンジに変換して表示される．

ホログラムデータは，コンピュータ内に記述された仮想451

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.50 No.3 （2021）

5.2 物体位置の補正
前節では点光源法を説明したが，FTOS ではルーペの拡大効果が入るため，最終的に観察できる像は拡大されたものとなる（図 7）．そこで，希望の大きさに像を表示するために，逆に縮小した像（オリジナルの小さな像）を計算に用いる必要がある．希望の像の点を(x,y,z)とし，オリジナルの小さな像の点位置(x’,y’,z’)とすると，両者の関係は
′ 
ᇱ 





 ᇱ

,  ᇱ  ᇱ

で表される．この式を用いて，(2)の物体光の計算前に点光源

図 8 ホログラムデータの計算時間トレンドの位置を前もって縮小してから計算に用いる．
5.3 計算の実装が期待され，ホロ HMD は現在，活発に研究が行われている

式(3)で示された点光源法の計算は，（点光源数）×（ホロ分野の一つである 15-20）．

グラム面のピクセル数）に比例する．表示デバイスが 100 万従来の光学系では，光学系の組み立て誤差やレンズの持つ

pixel 以上あることを考えると，かなりの量となる．その他の収差などを防ぐために複雑で高価な光学部品を用いる必要が干渉や位置補正の計算は，これに比べると無視できる程度であった．一方，計算機合成ホログラムでは，ホログラムデー

ある．

タの計算時点でこれらの誤差や収差の補正が可能となるため

これらの計算は C，C++言語などによって記述され，Central
Processing Unit (CPU)によって計算されることが多かったが，近年は Graphics Processing Unit (GPU)を用いた超並列計算に

19,21)，現在の HMD よりも安価で小型・軽量なシステムが作れる可能性がある．
また，光のコントロールによって，目に異常のある利用者

移りつつある．これは，点光源またはホログラム面の pixelに対して個人の目の光学的特性に合わせた補正が可能となる．

における計算の並列性が高いことにより，計算コアが多数あ

例えば，近視や老眼などの屈折異常に対しては目の焦点距離

る GPU との相性が良いことによる．

に合わせた奥行きに像を表示し，乱視に対しては軸に合わせ

図 8 に著者が論文などで調べた近年の計算時間のトレンド

た焦点距離補正をすることによって 19)，眼鏡やコンタクトを

を示す．
ここで，
縦軸は100 万pixel の表示デバイスにおいて，
1 点の点光源を計算するのに要する時間である．この図より，2010 年頃に CPU から GPU への切り替わりが起きていること使わなくともはっきりとした像が見える HMD を作ることができる．
さらに，この技術は HMD だけではなく，ロボット手術やがわかる．また，10 年間で 100 倍以上の高速化がなされてい立体内視鏡などの接眼タイプのシステムへの応用も考えられることは注目すべき点である．これはコンピュータハードウ
ェアの高速化とともに，研究者による高速化アルゴリズムのる．現在これらのシステムはステレオカメラを用いて視差をで計算できる点光源は数千点程度である．これは，文字や簡盾による疲労の他に，視差のみでは立体の把握が困難な立体研究の成果との相乗効果によって実現されてきたものである． 持った映像を撮影することによって，3D 表示を実現している．
このホログラフィの技術を用いることによって，輻輳調節矛
このような高速化にもかかわらず，現状ではリアルタイム
弱視などの解決も期待できる．

単な図形の表示で良い AR 用途では実用的な値である 14)．しかし，VR 用途では広い視野全体を計算する必要があるため，

7.

計算時間は十分とは言えず，さらに 1,000 倍程度の高速化が本稿では，ホロ HMD の原理とその実装について紹介した．

必要となる．

6.

むすび

光学系は意外と単純であり，ホログラムデータの計算法も基

将来性

本は簡単であることを示した．また，光をコントロールする

光学系が比較的単純な構成である一方，この光学系に合わ技術であるホログラフィは様々な可能性があることもわかっていただけたものと思う．本稿を読んでいただいた方には，せたホログラムデータの計算アルゴリズムが必須であること

ホロ HMD に興味を持って頂く機会になれば幸いである．

がわかっていただけたと思う．このことは，ホログラフィの原理が光をコントロールする技術であり，ホログラムデータ
自体に多様な光学的特性を含ませることができることによる．
これによって従来の HMD では実現できなかった様々な応用

参考文献
1)

伊福部 達，他：“立体映像の人体影響を探る”，エム・アール・
システム研究所 (2001).

452

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.50 No.3 （2021）

2)

3)

21)

奥山文雄, 八名和夫, 池田貴司, 小山田健二: “立体映像による

押野見達哉，坂本雄児：“再生像からの色収差モデル推定に基眼のピント調節と輻輳”, テレビジョン学会技術報告 20(24),

づく計算機合成ホログラムの補正,”3 次元画像コンファレンス

pp.13–18 (1996). 4) https://www.magicleap.com/

2020, 6-2 (2020).

浄土哲平，坂本雄児：“電子ホログラフィを用いた小型ヘッド
マウントディスプレイの改善, ”令和 2 年度 電気・情報関係学会北海道支部連合大会，62 (2020).

4)
5)

S. A. Benton, V. M. Bove Jr. , Holographic Imaging, John Wiley &坂本 雄児

Sons, New York, (2008).

1983 年 北海道大学工学部電気工学科卒
業，1988 年 同大学大学院博士課程修了，
同年 株式会社日立製作所中央研究所入社．1990 年 北海道大学情報工学科助手，
1994 年 室蘭工業大学助教授，
2000 年 北海道大学大学院工学研究科助教授．現
在，同大学大学院情報科学研究院 教授.
計算機合成ホログラム，3D 画像処理，コンピュータグラフィックス，ディジタ
ル無線通信に関する研究に従事．工博.
電子情報通信学会，OSA 会員．

D. Gabor, “A New Microscopic Principle,” Nature 161, pp.777–778(1948).

6)

F. Unterseher, etc., Holography Handbook, Ross Books, 1982.

7)

S. F. Johnston, Holographic Visions: A History of New Science,
Oxford University Press, 2006.

8)

本田捷夫：
“通信・放送機構における高度立体動画像通信プロ
ジェクトの成果，”映情学技報，Vol.21，No.66，pp.21–25 (1997).

9)

P. St-Hilaire, S. A. Benton, M. E. Lucente, P. M. Hubel, “Color
Images with the MIT Holographic Video Display,” Practical
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10)

J. P. Waters: “Holographic Image Synthesis Utilizing Theoretical
Methods,” Applied Physics Letters. 9, pp.405–407 (1966).

11)

T. Ichikawa, K. Yamaguchi, Y. Sakamoto: “Realistic Expression for
Full-Parallax Computer-Generated Holograms with the Ray-Tracing
Method,” Applied Optics, Vol.52, No.1, pp.A201–A209 (2013).

12)

E. Murakami, Y. Oguro, Y. Sakamoto: “Study on Compact
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Augmented Reality,”IEICE Trans. on Electronics, Vol. E100.C, Issue
11, pp. 965–971 (2017).

13)

T. Yoneyama, E. Murakami, Y. Oguro, H. Kubo, K. Yamaguchi, Y.
Sakamoto: “Holographic Head-Mounted Display with Correct
Accommodation and Vergence Stimuli,”Optical Engineering, Vol. 57,
No. 6, 061619 (2018).

14)

酒井 勇翔，坂本 雄児：“加速度センサを用いたヘッドトラッ
キングシステムにおける計算機合成ホログラムのリアルタイ
ム表示,”3 次元画像コンファレンス 2019, 2-3 (2019).

15)

Q. Gao, J. Liu, X. Duan, T. Zhao, X. Li, P. Liu:“Compact
See-Through 3D Head-Mounted Display Based on Wavefront
Modulation with Holographic Grating Filter,”Optics Express, Vol. 25,
Issue 7, pp. 8412–8424 (2017).

16)

Q. Gao, J. Liu, J. Han, X. Li: “Monocular 3D See-ThroughHead-Mounted Display via Complex Amplitude Modulation,”Optics
Express Vol. 24, Issue 15, pp. 17372–17383 (2016).

17)

P. Sun, S. Chang, S. Liu, X. Tao, C. Wang, Z. Zheng:“Holographic
Near-eye Display System Based on Double-Convergence Light
Gerchberg-Saxton Algorithm,”Optics Express Vol. 26, Issue 8, pp.
10140–10151 (2018).

18)

J. Yang, P. Twardowski, P. Gérard, J. Fontaine:“Design of a Large
Field-of-View See-Through Near to Eye Display with Two
Geometrical Waveguides,”Optics Letters Vol. 41, Issue 23, pp. 5426–
5429 (2016).

19)

A. Georgiou, J. Kollin : “Holographic Near-eye Displays for Virtualand Augmented Reality, ”ACM Trans. on Graphics SIGGRAPH
2017 Papers, pp.85:1-85:16 (2017)20)

K. Furuta, Y. Sakamoto: “Compact Binocular Holographic
Head-Mounted Display Using Viewing Zone Expansion Method with
Multiple Light Sources,”The 26th International Display Workshops(IDW ’19), 3Dp1/3DSAp1-1 (2019).

453

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.50 No.3 （2021）

長瀬産業株式会社 NVC（New Value Creation）室金田 北洋（正会員）
長瀬産業株式会社

New Value Creation Office, NAGASE & CO., LTD.
Kitahiro KANEDA (Member)
NAGASE & CO., LTD.

1.

人造染料（合成染料）の輸入販売を開始．明治に入り，1893

はじめに

年に経済の中心であった大阪に支店を設立，1898 年に本店を長瀕産業株式会社は，2032 年に創業 200 年を迎える国内最大阪に移転し，徐々に商売の規模を拡大してゆく．当時，貿大手の化学系専門商社である．
商社でありながら製造・加工，

易は神戸の外国居留地にある「外交商館」が主に担っていた研究開発の機能を有し，常に時代の先を読むことで柔軟に事が，良い条件での取引ができないなどの難しさがあった．こ業の転換を果たしてきたことがその成長の原動力であり，ユの状況を打開する足掛かりを作ったのが株式会社初代社長，

ニークなビジネスモデルともなっている．図 1 にそのビジネ

長瀬伝三郎である．伝三郎は，実弟・長瀬伝次郎を欧州に派

スモデルの概念図を示す．各機能を融合してビジネスをデザ遣し，1901 年（明治 34 年）に絹織物の産地であったフラン

インするビジネスデザイナーにおいて，見つけ，育み，拡げ

ス・リヨン に出張所を開設．当時有数の化学メーカーだった

る，がその根本を成している．

スイスのバーゼル化学工業（以下，チバ社）との直取引への

近年は，食品素材事業を強化しているほか，昨秋サービス道を開いた．早くから海外に進出したことは，長瀬産業が化ローンチした AI を 利用した新規素材探索システム ，

学業界における商社としての基盤を早期に固める大きな一歩

TABRASA®や，5G/6G といった次世代通信関連事業の推進なとなった．

ど, 専門商社の枠を超え, 新たなビジネス領域を探索し続け

その後，世界不況，関東大震災による不況に苦しむが，逆ている．

境の中での次の一手が米国イーストマン・コダック社との提このような DNA がどのように形成されてきたのか，少々携であった．従来ビジネスの主軸であった化学品とは一線を長くなるがその歴史を紐解いてみたい．長瀬産業は，1832 年

画す映画用生フィルムなどの輸入・販売事業は，競合との激（天保 3 年）に初代長瀬伝兵衛が京都・西陣で創業した「鱗しい競争もあり当初は採算が取れなかったものの，やがてフ形屋」に端を発する．発足当初は，染色・織物をはじめとすィルム販売国内シェア一位となりビジネスの柱に成長した．

る各種工芸の職人に，主に紅花，澱粉やふのりなどを販売す

このほかにも 1927 年にデュポン社，1930 年にはユニオン ・る染料問屋であった．その後，当時の日本にはまだなかった

カーバイド社(UCC) の総代理店となり，海外の大手ケミカルメーカーとの提携が進む．
長瀬産業では，1950 年から輸入を開始したチバ社のエポキ
シ樹脂「アラルダイト」について，チバ社の技術に基づいて
尼崎東工場で製造を行っていたが，1970 年にアラルダイトの生産と販売に専念する「長瀬チバ株式会社」を設立した．同
じ頃，1968 年から代理店契約を結んでいたゼネラル・エレク
トリック社との間でも，折半出資による合弁会社「エンジニアリング・プラスチック株式会社」を設立．こうした機会を通じて培われた製造技術は，今もグループ内の各メーカーに受け継がれている．
製造機能に加え，NAGASE グループに欠かせないのが，研究・開発機能である．1990 年に開設されたナガセ R＆D セン
ターでは，遺伝子工学，酵素工学・代謝工学，バイオインフ

図 1 ビジネスデザイナ―ォマティクスを駆使した物質生産技術で様々な社会課題に立454

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.50 No.3 （2021）

ち向っている．また，2007 年には樹脂や顔料をはじめとしたイオ と 専門分野が異なり，それぞれが民間企業での研究開発

原材料の機能評価や用途開発，最終製品の処方開発までを行経験を持つ 4 人の工学博士（筆者もその一人）が集い，日々うことができる研究施設としてナガセアプリケーションワー

様々な議論が飛び交う中からビジネスのアイデアが生み出さ

クショップ（NAW）もオープンしている．こうした長瀬産業

れている．NVC 室が 2019 年 5 月に立ち上げた事業部横断のならではの独自機能や様々な役割で，顧客への価値提供を目

技術コミュニティ活動である，NAGASE・テクニカル・バイ

指している．
このような中で設立されたのが本稿で紹介する，

タリティプログラムもそのような中から生まれた活動で，「次

New Value Creation（以後 NVC）室である．図 2 に NAGASE

世代ワイヤレス通信（5G/6G）」「3D プリンター」「ヘルステ

グループ内でのその位置付けを示す．

ック」「センシング技術」「バイオミメティクス（生体模倣）」

2.

をテーマとしたクロスファンクショナルな事業創出活動が，NVC 室

自ら手を上げた有志によって進められている．

NVC室は，NAGASE グループのイノベーションを推進し，

NVC 室は，図 3 に示すように，『顧客価値』創造に貢献，

新しい価値を創造することで将来のビジネスの核となる新しValue-Chain 横断による価値創造，をビジョンとして，All

い価値を作ることを目的として，2017 年 4 月に設立された．

NAGASE で新しい価値を創造する，をミッションとして掲げ

発足当初から室長である折井靖光氏は，以下のように語る．

ている．

“NVC 室は，NAGASE グループに潜むポテンシャルを顕顧客価値としては二つの視点からアプローチをしている．

在化し，イノベーションを推進していくことを目的に発足し一つはこれまでの産業資源である石油から生み出される化学

た社長直轄組織です．5〜10 年，そのさらに先を見据えたビ品原材料の Value-Chain をより安全に，効率的に提供する事にジネスを創出するため，様々な取り組みを行っています．IoT

よる価値，もう一つは，これからの産業資源であるビッグデや AI といった先端産業の潮流と，長瀬産業が培ってきた材ータをその収集からサービスへシームレスにつなぎ合わせる

料・素材に関する知見を掛け合わせ，市場に先駆けた新規ビ

事による価値，である．NVC 室では，それらを提供価値としジネスを生み出すことを目指しています”

た新しいビジネスを創造すべく，社内横断組織，社外パート

折井氏は，元日本 IBM 社員で 2016 年に長瀬産業に入社しナーなどあらゆるリソースを駆使して活動を行っている．そた．NVC 室の設置に先立ち，NAGASE グループを，米国 IBMの活動テーマを以下で簡単に紹介する．

社が異業種企業との研究開発促進の目的で立ち上げた IT 基・TABRASA®

礎研究コンソーシアムである「IBM Research Frontiers Instituteマテリアルズインフォマティクス(以後 MI)とは，最先端（RFI）」の設立メンバーの一つとして導いた立役者である．

のデータ処理技術と材料科学を融合した材料開発技術で，これを契機とし，その後事業部横断によるイノベーション創近年注目されている．長瀬産業は 2020 年 11 月に 2 つの異出に向けて人財を育成し，グループ内に情報を発信する組織なるアプローチにより MI を実現する，SaaS 型サービス，が必要であるとの想いが NAGASE グループの中で生まれる

TABRASA®をリリースした．これは，NVC 室と IBM 社がこととなり，NVC 室という形で結実したのである．

開発した最先端の AI 機能を MI に適用することにより，材

NVC 室のスローガンは，“Bio-Inspired Technologies”で，そ料開発の革新性と効率性を高める本格的な商用サービスの原動力は，「知」の融合である．半 導体， AI， 電 気，バである．
Vision1:『顧客価値』創造に貢献
Mission : All NAGASEで新しい価値を創造する

収集

処理

機能化

論文・実験データ

自然言語処理ナレッジグラフ

IoTセンサーニューラルネットワーク

ディープラーニング

匂いセンサー
画像センサー
味覚センサー

リザバーコンピュータ

超高速検索エンジン

サービス
Software as a Service
Platform as a service

Materials Informatics
次世代半導体

Vision2：Value-Chain
横断による価値創出

研究・開発部門へのチャンネル獲得

原材料

加工材料

機能素材

一次製品

Block Chain

エンドユーザー

Block Chainによる安心・安全という「価値」提供

図 3 NVC 室ビジョンとミッション

図 2 NVC 室位置付け

455

売上

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.50 No.3 （2021）

・ Axonerve™

として，既存ビジネスの保全，さらには新たなビジネスのAxonerve™は，axon（軸索）と nerve（神経）を組み合わ創出に役立てようと動き始めている．
2020 年 2 月には NVCせた造語で，FPGA に実装可能な高速検索アルゴリズムエ

室が主導して部門横断のプロジェクト「ブロックチェーン

ンジン IP コアである．AI，IoT，5G などの技術革新を支え推進チーム」が立ち上げられた．現在複数のテーマが議論

るデータセンタでは，大規模かつリアルタイムのデータ処されており，それほど遠くない将来，長瀬産業発で，理が重要になっており，近年，ハードウェアによる処理の

TABRASA®のような新たなサービスが提供される予定で高速化がトレンドになりつつある．このような中で，国内ある．

研究機関と NVC 室が独自開発した「検索」に特化した半以上述べてきたように，NVC 室ではそのビジョン，ミッシ

導体用設計技術「Axonerve™ IP コア」を使い，ハードウェョンに従って，日々新たな取り組みを行っている．次章におア（FPGA）を使った計算処理アクセラレータの一つとしいては，TABRASA®，味覚センサーHyperTaste に関しての取て展開するべく，FPGA ベンダー，開発プラットフォーム

り組みを紹介したい．

ベンダーとともに市場開拓に取り組んでいる．

3.

・ IoT センサー
IoT 時代のビッグデータは世の中のあらゆるセンサーか

取組み紹介

3.1 新規素材探索サービス TABRASA®

ら生み出されるようになってくる．現状ではそのデータの前述したように，NVC 室は，IBM 社と MI を支援するシス

多くは川下側のサービスプロバイダーにより収集，分析さテムの開発を行い，TABRASA®ブランドとして昨年 11 月よれて新たなサービスに変換され，提供されている．NVC 室

り，化学・素材メーカー等に向けてサービスを始めている．

では，新たな価値に繋がるデータ収集手段として，脳に直図 4 はその全体概要である．

結する人間の五感に近いセンサーを開発，次に述べる人間の脳をお手本とする次世代半導体技術で処理し，自らサービスの提供を行う事を目指している．そのためのセンサーとして現在，主に液体を対象とした味覚センサー，固体を対象とした視覚センサー，気体を対象とした匂いセンサーと，社内を巻き込みながら，それらを応用したデータビジネスの検討に取り組んでいる．
・ 次世代半導体
新たな産業資源であるビッグデータを取り扱うには膨大なエネルギーが必要となっている．NVC 室ではこの社会課題に着目し，ビッグデータを効率的に扱うために，従来のコンピューター技術，左脳の機能の進化に加えて，右脳の機能を実現し，ハイブリッド化し，全体的にコンピュー

図 4 TABRASA®全体概要

ターの性能を上げるアプローチを掲げている．それが次世
代半導体テーマである．人間の脳を模倣した全く新しいデバイス，コンピューターが苦手としている，動的データを社内外に存在する
文書情報をデジタル化

解析するための画期的なデバイス，左脳の進化を加速させ

自然言語処理によりキーワードと関連性を抽出

研究者の知識をもとに情報を有機的に連携した知識群構築

る新たな実装手法の検討を，社内外の協力を得ながら進めている．
・ ブロックチェーン
ブロックチェーンは，ネットワークに接続した複数のコンピューターとデータを共有することにより，あらゆるデータに改ざん耐性やトレーサビリティを与えることを可能にする．この技術は，単に送金システムにとどまらず，

1

研究開発の革新性向上

様々な知識が、網羅的に有機的に連携されているナレッジグラフ
からデータの関連性を問いかけることで、研究者のバイアスなく、抜
け漏れなく、知識の探索が可能になります。

2

研究開発の効率化

あらかじめ文書を読ませておくことで、研究の過程で様々な文書を読む時間が削減されます。また、確度が高いテーマ設定を行うこと
でトライ＆エラーの回数削減が期待できます。

3

研究者の知識継承

様々な経済活動を取り込むプラットフォーム，すなわち価値のインフラ技術と言えよう．データに価値を与えること

様々な知識が格納されたナレッジグラフは研究者の暗黙知が体現されたものになります。ナレッジグラフにより知識を集めていくことで研究者の知識を継承していくことが可能になります。

をビジョンの一つに掲げている NVC 室は，ブロックチェーンに当初から注目しており，NAGASE グループにおける

図 5 Cognitive アプローチ

DX（デジタルトランスフォーメーション）の新たな打ち手

456

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.50 No.3 （2021）

分子構造と物性の学習データを読み込み条件を設定し回帰モデルを構築

所望の物性を達成する
分子構造を生成

図7

HyperTaste

図 6 Analytics アプローチ

3.2 味覚センサー HyperTasteTABRASA®の特長は，以下の 2 点である．
①

HyperTaste は IBM 社が 2017 年より研究を行っているデー

SaaS とコンサルティングを合わせたサービス

タドリブン型の味覚センサー技術である．
2021 年 5 月 18 日，

顧客はクラウドにアクセスし，IBM と開発した MI エン

長瀬産業は，IBM 社との間でこの味覚センサー技術を，主にジンを使用することが出来る．導入に際しては長瀬産業の液体向けの化学品分析サービスとして実用化する共同研究に

データサイエンティストが，MI のゴール設定から推進，立関してのプレスリリースを行った．これは NVC 室が主導し上げまでサポートする．

て現在進めているプロジェクトである．まずは，2023 年度中②

をめどに，グループ会社が取り扱う化学品や食品素材の取引

Cognitive アプローチと Analytics アプローチ

2 種類の異なるアプローチを用いることにより顧客の MIに活用し，グループのサプライチェーンの安心・安全，スピ実現を支援する．

ード，安定供給を支えることを目指している．また，将来的にはグループ外にもサービスとして提供する予定である．

Cognitive：論文や特許，社内ドキュメントなどの大量の文書情報を構造データ化．自然言語処理により抽出した情HyperTaste は味覚成分の組み合わせを学習することで味覚報をもとにナレッジグラフと呼ばれる人間の知識形態ををデータ化する学習型 AI センサーで，電気化学ポテンシャ

模した知識データベースを構築する．そうする事によりそル（液体中のイオン分布によるセンシング電極の電圧）の変

こから知識を探索や新たな洞察を得ることが可能となる．

化から液体中のイオン等の成分を分析する機能を化学品の精図 5 はその流れと特徴を示している．

度測定に応用する．

Analytics：図 6 に示すように，Analytics アプローチは，

長瀬産業と IBM 社が共同開発するセンサーはポータブル

低中分子構造と物性値のデータから回帰モデルを構築し，な手のひらサイズの装置をスマートフォンに連携可能にした

逆解析により所望の物性から分子構造の生成まで行うこもので，現場でほぼリアルタイムでの測定が可能（図 7 はそとを可能とするものである．最低限のデータサイエンス知の外観と動作イメージ）．2020 年 1 月から始まった第 1 期の識があれば誰でも活用できる操作性にも優れた機械学習

共同研究で 6 つの元素を ppm レベル（0.000 1%）まで測定すツールである．

る技術を実験フェーズで確立しており 3)，2022 年 1 月までの以上が特徴であるが，TABRASA®を利用することにより，

第 2 期においてさらに多様な化学品を対象に現場での検証を

顧客は以下のようなメリットを享受することが可能になる．

重ね，数種類の元素を ppb レベル（0.000 000 1%）まで測定できる精度に向上させる予定である．

・研究員がノーコードで利用可能なため，研究者自身で MI

4のサイクルを回せるようになり，社内で継続的に MI を行

おわりに

NVC室 で は ，「 時 間 は 未 来か ら 現 在 ，過 去 へ と 流 れう仕組みの構築につながる．

る 」という言 葉が大切にさ れている ．これは折 井氏が・莫大なシステム投資やデータサイエンティストの雇用をす

日本 IBM時代に 先輩から学 んだ言葉 だと言う． 目指す

ることなく MI を開始できる．

べき未来から逆算をして今成すべきことに向き合・Cognitive と Analytics の異なるアプローチからより有効なMI を実施できる．

う・・・そんな常 に未来を見据 えた処し方 が，人生を昨今の社会環境の変化を考えると，今後新材料開発の必要

面白 くするし ，会社を元気 にする．今失敗をし たとし性の高まり・素材開発の競争激化は避けようがない．

ても ，未来 で成功すれば それらはす べ て成功の ためのTABRASA®に代表される MI 技術はそうした新素材の探索・糧と して上書き されてゆくの である ．それがで きなけ

設計における開発スピード向上には必須のツールとなり，今れば ，失敗 は失敗のまま ．NVC室では ，成功の 糧とな

後の企業競争力の源泉となることは間違いないと信じている． る挑 戦と失敗を いくつもし続 け，我 々の思い描 く未来

457

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.50 No.3 （2021）

参考文献

を現実にできるビジネスを創り上げてゆきたいと常に考 えている． 図 8に グループ企 業広告を掲 げる．

1) 長瀬産業 HP, https://www.nagase.co.jp/glance/2032 年 に創業 200 年 を迎える長 瀬産業．そ の先を

2) TABRASA HP, https://tabrasa.jp/

見据 えて， NVC 室の 挑戦に終わりはない．

3) G. Gabrieli, R. Hu, K. Matsumoto, Y. Temiz, S. Bissig, R. Heller, A.
Lòpez, J. Barroso, K. Kaneda, Y. Orii, P. W. Ruch:“Quantification ofMulti-Ion Mixtures Using A Machine Learning Assisted Integrated
Electronic Tongue Leveraging Mobile and Cloud Platforms”, 18th
International Meeting on Chemical Sensors (2021).

金田 北洋

(正会員)

昭和 59 年 早稲田大学理工学部機械工学科卒業．昭和 61 年 同大学院修士課程修了．
同年 キヤノン株式会社入社．平成 7 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 NVC 室，東京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，ブロックチェーンの研究・製品応用開発に従事．
画像電子学会，情報処理学会，電子情報通信学会各会員図8 2021年度NAGASEグループ企業広告©イリヤ・クブシノブ Ilya Kuvshinov

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The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.50 No.3 （2021）

MOCHA：Bluetooth ビーコンを用いた学内位置情報サービスの開発・運用－ウィズコロナ・アフターコロナに向けた安心・安全・便利なキャンパスを目指して－西山 勇毅† 川原 圭博§ 瀬崎 薫‡†（正会員）†東京大学 生産技術研究所 §東京大学 大学院工学系研究科 ‡東京大学 空間情報科学研究センター

MOCHA: Developing and Operating a Location-Based Service
in a University Campus Using Bluetooth Beacons－Toward a Safe, Secure, and Comfortable Campus in with- and after-COVID-19－
Yuuki NISHIYAMA† , Yoshihiro KAWAHARA§, Kaoru SEZAKI(Member)‡†† Institute of Industrial Science, The University of Tokyo，§ Graduate School of Engineering, The University of Tokyo‡ Center for Spatial Information Science, The University of Tokyo

1. はじめにについて通知を受け取ることができるシステムである．
COCOA では，スマートフォンに搭載された Bluetooth を用

新型コロナウイルス感染症（COVID-19）の世界的な感

いて，近接するスマートフォン同士で自動的に ID（一時間

染拡大により，
感染症予防策の一つとして多くの大学では，おきに更新）を交換し，端末内にのみ保存する．新型コロオンライン授業や対面とオンライン授業を併用するハイブ

ナウイルス検査で陽性で判断された患者は自身の ID を公

リッド授業を用いて教育・研究機会を提供してきた 1)．2021

開することができ，公開された ID と各端末に保存された

年に入ってからは，多くの大学では，完全オンライン授業

ID を照合することにより，各ユーザの匿名性を担保した上からハイブリッド・対面授業に移行しつつある．しかし，で濃厚接触の可能性を通知し，行動変容を促すことができ

COVID-19 は常に変異しており，感染症の再流行も懸念さる．
しかし，
大学キャンパス内で COCOA を利用する場合，れている．本格的な対面授業や研究活動の再開に向けて，施設管理者は感染者の移動経路や滞在場所を知ることがで

学内管理施設における安心・安全の確保のためには，施設

きず，安全管理という面においては，COCOA を導入する

内における人々の滞在状況や人流・接触状況などを把握でだけでは不十分であると考えられる．スマートフォンに搭

きることが望ましい．また，これらの情報は，アフターコ

載された位置情報センサ（GPS：Global Positioning System）

ロナにおいても，部屋の予約や道案内，場所に応じたリマを用いることで，自動的に位置情報を記録できる 4)．しか

インド機能などの DX 基盤としても活用できる．一方で，し，GPS は衛星からの信号を用いて位置情報を推定するた

位置情報利用におけるプライバシーの確保やインセンティ

め，GPS だけでは室内での正確な位置情報を記録すること

ブ設計，開発・運用体制など実現には，技術以外にも多くは難しい．

の課題が存在する．

屋内での混雑情報の計測手法として，Wi-Fi アクセスポ

東京大学では，教職員・学生が協力してコロナ禍の中でイ ン ト に 接 続 さ れ た 端 末 数 や ， COCOA が 発 信 す るも安心・安全にキャンパスで生活できる環境作りを行なっ

Bluetooth 信号をモニタリングすることで，混雑度合いを把てきた．本記事では，東京大学の内のプロジェクトの一つ握する取り組みも行われている 5) が，装置の設置場所の制である MOCHA（Mobile Check-in Application）2) を題材に，

限やオプト・イン/アウトでの情報提供には課題が残る．

本プロジェクトのコンセプトと実現の経緯，そして現状と今後の展開について紹介する．

3. MOCHA：Mobile Check-in Application

2.大学における感染症予防関連システム

3.1 提供サービス

厚生労働省が運用する新型コロナウイルス接触確認アプ

MOCHA は，キャンパス内の構成員向けのスマートフォ

リ（COCOA：COVID-19 Contact-Confirming Application）3）

ンアプリケーションで，図 1 に示すようにキャンパス滞在

は，新型コロナウイルス感染症の陽性者と接触した可能性

時における移動・滞在場所を自動的に検知し，ユーザがあ459

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.50 No.3 （2021）

図 1 MOCHA の仕組み
MOCHA は，ウィズコロナ環境では，プライバシーに配慮しながら COCOA の機能を補うことができる．特に，工学部では，MOCHA と連携して，陽性者が登校していた際に同室した人には，無料で抗原定量検査を提供しており，それが安心して活動できる環境の一つになっている 6) ．ア
フターコロナ環境では，大学のキャンパスにおける位置情報サービス基盤として機能することを目的に設計され，安心・安全・便利なキャンパスの実現に向け，日々拡張が続けられている．

3.2 開発プロセス
MOCHA の開発は，2020 年 5 月から有志の教員でシス
テムのデザインを開始し，7 月から MOCHA のプロトタイ
プの実装を開始した．8 月頃からは，学生もアプリ開発に
図 2 MOCHA のスクリーンショット

参加し，コーディングだけでなくプロモーションやデザイ
ン，多言語対応，利用規約担当のグループを作成し，アプ

らかじめ同意した条件により収集情報を記録するアプリ

リ・リリースに向けた準備を進めた．MOCHA のアプリ名

ケーションである．教室等の公共スペースに設置したやアイコン，カラーリング，部屋の詳細情報（コンセント

Bluetooth ビーコンを，
MOCHA が自動的に検知することで，数）など，学生のアイディアが多数実装されている．最終

屋内での位置情報を検知（図 2）できる．検知した位置情

的に 9 月末に試験運用を開始し，11 月に本格的に MOCHA

報を用いて，MOCHA では，現在以下のサービスを提供しの運用を開始した．

ている：

2021 年 7 月時点で，対面を重視する工学部を中心に 5347

 滞在記録：自身が滞在した場所の記録・確認

名の学生・教員が MOCHA を利用し，1573 個のビーコン

 混雑情報の提供：教室や食堂の混雑度をリアルタイム

が教室等の部屋に設置されている．また研究科や研究室・に表示

学生団体単位で作成できるチャンネルは，100 チャンネル 予約機能：教室や図書館の利用予約，教室のコンセン

以上登録されており，積極的に活用されている．

ト数確認

3.3 システム構成

 クローズ共有：チャンネルをフォローすることで，教MOCHA はスマートフォンアプリと認証サービス，サー室やサークルの部室，研究室などチャンネルに紐づいバから構成されている（図 3）．スマートフォンアプリは，た場所への入室情報を事前許可したユーザと共有

クロスプラットフォーム UI 開発フレームワークの Flutter 濃厚接触者可能者への通知：PCR 検査の陽性者から申を用いて開発されており，iOS と Android の二大オペレー請があった場合に，濃厚接触の可能性があるユーザにティングシステムで動作し，各アプリストアからダウンロ

対してプッシュ通知を送信

460

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.50 No.3 （2021）ている．開発からこれまでは，「安心・安全なキャンパス」に焦点を当てた活動を行なってきたが，今後はアフターコ
ロナを見据えた「安心・安全で便利なキャンパス」に向けた活動を行う．具体的には，MOCHA API の一部公開や，
MOCHA の位置情報基盤を用いたハッカソンなどが計画さ
れている．

参考文献
1)

図 3 MOCHA のシステム構成図

2)

ードできる．MOCHA のスマートフォンアプリは，Bluetooth

3)

ビーコンの規格の一つである iBeacon を毎秒バックグラン
4)

ドでスキャンし，ビーコン ID と電波強度を収集する．各
ビーコンは，設置された部屋の BIM（Building Information
Model）の部屋番号と紐づいており，一分間の平均電波強度が最も強いビーコンを滞在場所としてサーバに保存する．
東京大学の構成員には Google Workspace アカウントが配5)布されており，それらを用いてログインすることで，学内者の承認を行なっている．

6)

MOCHA のサーバは，Amazon Web Services (AWS)上に設置しユーザ数に応じてサーバの容量・パフォーマンスを柔軟に変更できるように設計されている．

文部科学省調査，コロナ対応の現状，課題，今後の方針につい てhttps://www.mext.go.jp/content/20200924-mxt_keikaku000010097_3.pdf (2021.7.1)
東 京 大 学 , MOCHA (Mobile Check-in Application)
https://mocha.t.u-tokyo.ac.jp/ (2021.7.1)
厚 生 労 働 省 , COCOA (COVID-19 Contact-Confirmation
Application)
https://www.mhlw.go.jp/stf/seisakunitsuite/bunya/cocoa_00138.html (2021.7.1)
Y. Nishiyama, T. Yonezawa, K. Sezaki: “SelfGuard:
semi-automated activity tracking for enhancing self-protection
against the COVID-19 pandemic: poster abstract”. Proc. of the 18th
Conference on Embedded Networked Sensor Systems (SenSys '20).
Association for Computing Machinery, New York, NY, USA,
780–781. DOI:https://doi.org/10.1145/3384419.3430592
東京大学, FSI データプラットフォームイニシアティブ・キャ
ンパスデータＷＧ
https://sites.google.com/g.ecc.u-tokyo.ac.jp/campus-data(2021.7.1)
MOCHA ： 新 型 コ ロ ナ ウ イ ル ス に 感 染 確 認 時 の 対 応
https://mocha.t.u-tokyo.ac.jp/report (2021.7.1)

西山 勇毅

3.4 MOCHA の活動からの学び

2012 年 慶應義塾大学環境情報学部卒業．2017
年 同大学大学院 政策・メディア研究科 後期博士課程修了．博士（政策・メディア）．同年 同
大学院同研究科 特任助教．2018-2019 年オウル
大学ユビキタスコンピューティング研究所ポス
ドク研究員．2019 年より東京大学生産技術研究所助教．ユビキタスコンピューティング，モバ
イル・ウェアラブルセンシング，ヒューマン・
コンピュータ・インタラクションの研究に従事．

MOCHA のソフトウェア開発は，既存のフレームワーク
やライブラリ，クラウドサービスを活用することにより，構想から実装・プロタイプの提供まで非常に短期間で実現している．また，Slack や Google Drive, GitHub，Figma などのクラウドでの共同作業支援基盤の活用により，物理的に開発メンバが集まること無く，ほぼ全ての開発工程を遠隔川原 圭博

で実現できたことは新たな気付きであった．
MOCHA では，2000 年 東京大学工学部電子情報工学科卒業．
2005 年 同大学大学院博士課程修了．博士（情報理工学）．同年 同大学院情報理工学系研究科
助手．2011-2013 年 ジョージア工科大学客員研究員およびMIT Media Lab 客員教員を兼任．
2019年より同大工学系研究科・教授．同大インクルー
シブ工学連携研究機構 機構長兼任．ユビキタス
コンピューティング・デジタルファブリケー
ションの研究に従事．

位置情報というプライバシー性の高いデータを扱うため，データの取扱方法や利用規約，プロモーションまで，多くの議論を重ねながらプロジェクトを進めてきた．特に，アプリの目的やデータの利用方法に関する誤解やニーズの不一致を最小限にするために，アプリの実装段階から主なユーザ層となる学生と共にプロジェクトを進めることで，

瀬崎 薫 (正会員)

お互いの理解を深める取り組みを行なった．これらの仕組

1984 年 東京大学工学部電気工学科卒業．1989
年 同大学大学院博士課程修了．工博．同年 東京大学生産技術研究所講師．現在，東京大学空間情報科学研究センター センター長・教授．
2000-2003 年 国立情報学研究所客員助教授．
2001-2008 年 電気通信事業紛争処理委員会特別委員．1996-1997 年 UCSD 客員研究員．電子情報通信学会ネットワークシステム研究会，アドホックネットワーク研究会幹事，和文論文誌編
集 委 員 を 歴 任 ． 2002 年 よ り ISO/TC211
WG8Expert．2010 年より IEEE COMSOC eHealthCommittee Steering member．情報通信ネットワー
ク，センサネットワーク，LBS の研究に従事．

みが，結果的にスムーズなアプリ・リリースに繋がったと考察している．

4. むすび
筆者らが中心になって開発した東京大学内のプロジェク
トの一つである MOCHA（Mobile Check-in Application）2) を題材に，プロジェクトのコンセプトと実現の経緯，並びに現状について紹介した．
現在，
MOCHA の一部の機能のオー
プンソース化を進めており，他大学への提供の準備も進め

461

The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan Vol.50 No.3 （2021）

ビジュアルテキスト パターン認識
著者：荒井秀一 （東京都市大学教授，工博）
発行：森北出版株式会社
判型：菊判

発行年月日：2021 年 3 月 30 日

ページ数：272 ページ

ISBN：978-4-627-88091-7

定価：3,200 円（税抜）

本書は，パターン認識技術に関する書籍として，大学低学年の読者を想定し，読み易く解説した書籍である．統計的パターン認識技術の基礎理論の導出過程が詳細に，かつその数学的な意味も丁寧に説明されている．また，タイトルにある
ように，図と式を利用して意味を可視化しているほか，扱った式と式の関係を明示し，多くの例題を通じて理解が深められるよう工夫している．さらに，Python のサンプルグラムが利用できるので，実際にプログラムを動かしながら理解を深めることができるのも魅力の一つとなっている．本書は以下のように 10 章から構成されている．
1 章: パターン認識とは
2 章: 線形識別モデルと学習
3 章: 誤差評価に基づく学習
4 章: 事後確率最大化(MAP)基準による識別5 章: パラメトリックな学習
6 章: ベイズ推定
7 章: クラス依存確率密度を正規分布でモデル化した MAP 推定
8 章: ニューラルネットワーク(feed forward 型)
9 章: サポートベクトルマシン
10 章: 期待損失最小化(リスク最小化)識別各章について概説すると，1 章では，「カテゴリ／クラス」と「知識」について説明し，パターン認識処理の流れ，シス
テム設計(データ収集，特徴選択，モデル選択，識別器の学習)，コンピュータではどのようにパターン認識を実現しているかについての基本的な仕組みと性能評価指標を示している．また，識別モデルとしては，最近傍決定則やそれに基づく多数決則などを扱っている．2 章では，その他の識別モデルとして，識別関数法を扱い，その基礎となる線形識別関数について説明している．識別関数法で認識を行うにはクラスごとに識別関数を設計する必要があり，機械学習を用いるが，識別関数の学習方法として重要な，誤り訂正学習法，パーセプトロンの学習規則を説明している．この 2 章では学習パターンが間違わないよう識別関数を学習するものであるのに対し，続く 3 章では，識別関数において目標となる値（教師信号）との誤差を最小にする「評価関数最小化法」を扱っている．また，評価関数を最小化する，最小二乗法(LSM)，最急
降下法，Widrow-Hoff の学習規則について説明し，例題として，重みベクトルの求め方を示している．4 章では，事前知識と特徴量から得た情報を合わせて識別を行う基準として，「事後確率最大化基準(MAP)」について説明している．MAP 推定については例題を取り上げ，簡単な識別器の構築方法として，ヒストグラムを用いてクラス依存確率を離散的に求める方法とその問題点について述べている．5 章では，有限個の学習パターンからモデルパラメタを推定するパラメトリックな学習を扱っており，推定手法としては，5 章では最尤推定を，続く 6 章では，最尤推定法・MAP 推定と比較しながらベイズ推定を説明している．7 章では，MAP 推定において識別関数から識別境界を解析的に求める場合を示し，学習データ
を決めて識別境界を求める例題として，特徴空間が 1 次元の場合と 2 次元の場合とを扱っている．8 章では，多層ニュー
ラルネットワーク(feed forward 型)の学習法として，線形識別関数とニューロン，活性化関数，ニューラルネットワーク構
造，学習，誤差逆伝搬法などについて説明している．9 章では，線形識別器としてサポートベクトルマシン(SVM)を取り上げ，マージン最大化，非線形識別関数，SVM の解法，カーネル法による非線形 SVM の解法，SVM の例題などを扱っている．最後の 10 章では，起こり得る利益や損害が認識結果に影響を及ぼす認識モデルとして，期待損失最小化（リスク最小化）識別について説明している．全体を読むと，教師なし学習に関しては必ずしも網羅できていないともいえるが，これまで提案されてきた様々なパターン認識技術を互いに関連付けて体系的に説明しており，パターン認識の基礎理論を理解するのには十分な内容である．この分野の現状を把握し，さらにその中の研究に取り組んで行きたいと考えている方には，
是非，参考にしていただきたい一冊と考える．

（編集委員長 児玉明 記）462

理事会だより
第 316 回理事会

１．⽇時：2021 年 4 ⽉ 16 ⽇（⾦）18:30-20:30
２．場所：Zoom によるオンライン開催
３．出席者：理事 17 名
総出席者：23 名
【会⻑】

⽥中

【副会⻑】

吉⽥，⼟橋，児⽟，⽵島

【編集】

関野，上倉

【企画】

⾕⼝，深⾒，北【財務】

⻑⾕川，⽥中

【総務】

⽵村，安藤

【地⽅】

久保

【技術専⾨】⼤⻄，盛岡
【監事】

伊藤

＜IEVC2021＞内⽥実⾏委員⻑、⾦⽥副実⾏委員⻑
＜事業企画室⻑＞松本室⻑
＜制度検討 WG 主査＞⼩野元会⻑
＜事務局＞浮ケ⾕事務局⻑
４．議題・資料担当
吉⽥副会⻑＞

付番⾴

316-001-1

1（１） 前回議事録確認

＜司会者

承認事項

担当

付番

⾴

（２）議題１：IEVC2021 準備状況

＜内⽥ IEVC2021 委員⻑＞

316-002-1

5＜児⽟副会⻑＞

316-003-1

7（４）議題３：AIS2021 の準備状況＜⼤⻄技術専⾨理事＞

316-004-1

9（５）議題４：2020 年度決算にむけて＜事務局＞

316-005-1 12（６）議題 5：2021 年度暫定予算＜事務局＞

316-006-1 18（３）議題２：2021 年 第 49 回年次⼤会準備状況（７）議題 6：2021 年度職員給与及び事務局⻑委託費の件＜⽥中財務理事＞

316-007-1 19（８）議題 7：2021 年度予算について＜事務局＞

316-008-1 20（９）議題 8：アレキサンダー・ベイン賞

選定⼿続き規定の⼀部改訂について＜事務局＞

316-009-1 21（10）議題 9：第 50 回総会資料の作成について＜事務局＞（11）議題 10：次期会期期間中の理事会⽇程について

463

316-010-1 -＜⽥中会⻑＞

316-011-1 22（12）報告１：編集委員会報告＜児⽟副会⻑＞

316-012-1 24（13）報告２：企画委員会報告＜⾕⼝企画委員⻑＞

316-013-1 28（14）報告３：セミナー委員会報告＜深⾒セミナー委員⻑＞

316-014-1 32

報告事項（15）報告４：次期理事後任候補の推薦状況＜事務局＞

316-015-1 44（16）報告５：フェロー、ペイン賞、技術賞、推薦状況＜事務局＞

316-016-1 46（17）報告６：今年度理事会⽇程について ＜事務局＞

316-017-1 52

５．議事（司会：吉⽥副会⻑、議事録：安藤総務理事）

第 317 回理事会

１． 日時：2021 年 5 月 14 日（金）18:30-20:30
２． 場所：Zoom によるオンライン開催
３． 出席者：理事 19 名
出席者：24 名【会長】 田中【副会長】 吉田，土橋，児玉，竹島【編集】 関野【企画】 谷口，深見，柿本，上条，北【財務】 田中【総務】 竹村，安藤，宮崎【技術専門】大西，石原，盛岡【地方】 久保【監事】＜事務局＞浮ヶ谷事務局長<オブザーバー>内田 IVEC2021 実行委員長，金田 IEVC2021 副実行委員長，事業企画室長 松本元会長，制度検討 WG 主査 小野元会長
４． 議題・資料
事項

担当

付番

頁

＜土橋副会長＞317-001-1

1（２）議題 1：2020 年度決算について<事務局>

317-002-1

6（３）議題 2：IEVC2021 準備状況

<内田 IEVC2021 委員長>

317-003-1

13（４）議題 3：第 49 回年次大会準備状況<児玉副会長>317-004-1

15（５）議題 4：AIS2021 の準備状況<大西技術専門理事>

317-005-1

17（６）議題 5：画像電子学会 研究会若手奨励賞の制定について<谷口企画委員長>

317-006-1

20（１）前回議事録確認

議題

464

（７）議題 6：画像電子学会 技術賞第 1 次候補選定結果報告<石原技術専門理事>

317-007-1

21（8）議題 7：画像電子学会 技術賞の選定規定に関する改定のポイント<石原技術専門理事>

317-008-1

22（9）議題 8：第 50 回総会資料の準備状況について(議案・予算・各事業報告) <事務局>

317-009-1

23（10）議題 9：次期会期期間中の理事会日程について<田中会長>

317-010-128（11）報告１：編集委員会報告＜児玉副会長＞317-011-1

29（12）報告２：企画委員会報告<谷口企画委員長>

317-012-132（13）報告３：セミナー委員会報告<深見セミナー委員長>

317-013-1

35（14）報告４：次期理事後任候補の推薦状況<事務局>

317-014-1

36（15）報告５：フェロー、ベイン賞、技術賞 推薦依頼

<事務局>

317-015-137（16）報告６：今年度理事会日程について<事務局>

317-016-1

38

報告

５． 議事（司会：土橋副会長、議事録：竹村総務理事）

協賛案内<協賛のお知らせ>
会合名

ACM CHI 2021

SS112021(第27回画像センシングシンポ
ジウム)

3次元画像コンファレンス2021

開催日時

開催場所

2021/ 5 /8 ～13

パシフィコ横浜
North 他

2021/6/9～112021/7/１－2

オンライン開催

オンライン開催(ZOOM)

主 催

連絡先

Association of
北村喜文(東北大学教授）
Computing Machinery (略 東北大学電気通信研究所〒9 80 8577 仙台市青葉区片平 2 1 1
称 : ACM)

画像センシング研究会

3次元画像コンファレンス
2021実行委員会

465〒169-0073
東京都新宿区百人町2-21-27
画像センシング技術研究会事務局
アドコム･メディア(株)内ＴＥＬ ０３-3367-0571
ssii-jimｕ@ａｄｃｏｍ-ｍｅｄｉａ.ｃｏ.jp〒169-0073
東京都新宿区百人町2-21-27
アドコム・メディア(株) ※気付
3次元画像コンファレンス2019 実行委員会
info@3d-conf.org
TEL: 03-3367-0571

参加費/その他

http://chi2021.acm.org/

https://confit.atlas.jp/gu
ide/event/ssii2021/top

http://www.3dconf.org/

画像電子学会アーカイブⅡ（1972-2019） 頒布のご案内
一般社団法人 画像電子学会
日頃は画像電子学会の活動にご参加，並びにご支援を賜り誠に有難うございます．当学会では，
2012 年 1 月号の画像電子学会誌（Vol.41, No.1，通巻 216 号）より，完全電子化して発行しておりますが，電子化以前の学会誌についても電子データとして提供して欲しいとのご要望を受け，「画像電子学会学会誌アーカイブ 2015」を，2015 年 3 月に頒布いたしました．このアーカイブには，画像電子学会誌の創刊第 1 号より通巻 215 号（2011 年 11 月号)までの掲載論文や解説等を含む全記事と，当学会の年次大会資料(1973 年~2007 年)，研究会資料（第 1 回～第 250 回：2010 年 3 月実施）等を収めております．今回，アーカイブ 2015 に収録の最新内容から約 10 年が経ちましたのを機に，
第 2 回目のアーカイブとして，「画像電子学会アーカイブⅡ（1972-2019）」の提供を企画し，2021 年 2
月より頒布を開始いたしましたので，ご案内申し上げます．
今回のアーカイブⅡでは，前回のアーカイブからシームレスに検索が可能となるように前回のアーカ
イブの内容をすべて含む構成とし，当学会が発行しております学会誌，英文論文誌（2013 年 12 月創刊），年次大会予稿，研究会資料等について創刊（初回）から 2019 年発行分までのすべてを収め，さらに画像電子学会の前身である電写研究会（1954～1971）資料など，画像電子関連の歴史的情報も新たに収めております．また，前回のアーカイブ 2015 では学会誌検索のみで可能であった「論文の題名と著者」による検索対象を他の資料（年次大会，研究会資料等）にまで拡大し，検索の利便性を高めています．
このように本アーカイブⅡは，当学会及びその前身の 65 年に及ぶ活動の全記録であると同時に，印刷，ファクシミリ，画像処理，画像符号化，コンピュータグラフィックス等，日本の画像電子関連研究・開発におけるこれまでの歩みの全貌を把握できる歴史的資産ともいえるものであります．したがって，
画像電子学会会員（個人，組織）の皆様のみならず，非会員の方々にも購入をご検討頂けるようにいたしました．なお今回，検索機能の強化を図った関係で，前回のアーカイブの内容も含めたデータ構
成としておりますため，前回との差分データのみの提供要請にはお応えせず，前回購入された方には，差分データ相当の特別割引価格にて新アーカイブをご提供致します．この結果，会員種別・前回
アーカイブ購入の有無等により異なる価格設定となりますので，詳しくは以下をご参照ください．奮ってのお申し込みをお待ちしております．
画像電子学会アーカイブⅡ（1972-2019）の内容，頒布価格，ご注文方法等につきましては，次に示す通りです．
■アーカイブⅡ（1972-2019）の主な内容
・学会誌
電写研究会（1954～1971）(画像電子学会の前身の学会誌).
画像電子学会誌：Vol.1, No.1(1972)～Vol.48, No.4(2019).
英文論文誌： Vol.1, No.1(2013)～Vol.7, No.2(2019)
・年次大会

年次大会予稿集 No.1(1973)～No.47(2019) ＊・研究会 第 1 種研究会講演予稿集 No.1(1972)～No.290(2019) ＊.
第 2 種研究会講演予稿集 1992～2019・その他 シンポジウム，画像関連連合会 秋季大会等

466

〇タイトルと著者名を一覧化した目次付きで，目次から当該論文・記事の参照が可能．
（＊の一部は PDF によるリンク機能により 2 段階検索で論文参照可能）〇スキャン PDF は埋込みテキスト付き（OCR 機能）のため，全体アーカイブの全文検索も可能．
■提供媒体：大容量 USB
■頒布価格
・会員価格
・前回のアーカイブを購入された方
19,000 円
・新規に購入される方
48,800 円
・非会員価格108,800 円
・法人価格（図書館等で貸出等を可能とする価格）
賛助会員もしくは特殊会員のみ
69,000 円■ご注文方法１．下記の Web ページよりお申し込みください。
https://www.iieej.org/archive-2/
もしくは、
２．下記切取り線以下の内容を，メールに転記し，subject を［アーカイブⅡ（1972-2019）注文］として
下記アドレス（hensyu@iieej.org）にお送りください．2021 年 2 月より頒布を開始しています．
■問合せ先〒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 号室
TEL 03-5615-2893 FAX 03-5615-2894
E-mail:hensyu@iieej.org－－－－切り取り線－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－
E-mail：hensyu@iieej.org

2021 年

月日

画像電子学会アーカイブⅡ（1972-2019）を注文します．
お名前

ご所属

E-mail
下記のうち該当する項目に（〇）を付けてください．
（ ）アーカイブ 2015 を購入済の会員（ ）今回新規購入の会員（ ）非会員による購入（ ）賛助会員もしくは特殊会員による購入

19,000 円
48,800 円
108,800 円
69,000 円

以前のアーカイブ購入後に住所等が変更になった場合及び新規購入,非会員，賛助会員／特殊会員の方は下記も必ずご記入下さい．
ご送付先住所
お電話番号／FAX 番号467

2021年度画像電子学会研究会等予定
研究会等名

開催日

場所

IEVC2021

9月8日（水）～11日（土）北海道 知床（斜里）夢ホール知床
現地開催＋オンライン併用のハイブリッド予定

テーマ

Visual Computing 2021

9月28日（火）～10月 慶應技術大学日吉キャンパス VC全般
1日（金）
来往舎 オンサイトorハイブリッ
ドorオンライン

第297回研究会

10月27日(水）～28
日（木）ハイブリッド開催（大阪工業大学枚方キャンパス＋
副：オンライン）ビジュアルコンピューティング
ワークショップ2021

未定

未定

締切

記事

申込締切済
原稿締切：7/9（金）画像一般

申込締切：9/1（水）原稿締切：10/6（水）共催

第2回デジタルミュージアム・人 9月または10月予定 未定
文学（DMH）研究会
第50回VMA研究会

10月予定

未定

第15回安全な暮らしのための情報技術研究会

未定

未定

見学会

未定

未定

第2回ドローンセミナー

未定

未定

第298回研究会-高臨場感ディ 11月予定
スプレイフォーラム2021
第16回視覚・聴覚支援システム 12月予定
研究会
第299回研究会

2-3月予定人の繋がりを支援す
る情報技術

オンライン開催予定
未定

松山大学+ハイブリッド開催を予定

第300回研究会-映像表現・芸 3月予定
術科学フォーラム

未定

第51回VMA研究会/第17回 視 3月予定
覚・聴覚支援システム研究会
第3回デジタルミュージアム・人 3月予定

専修大学
ンパス

共催
オンラインにおける視聴覚障害者への情報保障（仮）
画像一般
共催

向ヶ丘遊園キャVMAとVHISの近接領域

未定（関西）

文学（DMH）研究会
第5回SDPセミナー

未定

未定

第3回建築と画像電子の共通領域（AIM）研究懇談会

未定

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*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/IIEEJ

468

画像電子学会 第 297 回研究会 in 大阪（大阪工業大学）(2021 年 10 月 27 日（水）～28 日（木）)発表募集

下記により、画像電子学会 第 297 回研究会 in 大阪の発表論文を募集いたします。
ご関係の各位には奮ってご応募ください。今回は現地（大阪工業大学枚方キャンパス）で開催しますが、併せてオンラインでも開催を行なうハイブリッド形式で実施します。
今年度から、画像電子学会第一種研究会において優れた研究発表を行った若手研究者に対して「研究会若手奨励賞*」を授与することになりました。（*詳細は募集案内の最後にてご確認ください）－記－■テ ー マ ： 画像一般（色再現，立体映像，CG，VR，アニメーション技術，画像処理，ME 関係，画像符号化など幅広く扱います。）■申込締切日：2021 年 9 月 1 日（水）■原稿締切日：2021 年 10 月 6 日（水）原稿の目安：A4 サイズ

2 段組

4 頁以内

■日

時：2021 年 10 月 27 日（水）13:30～17:00(予定)28 日（木）10:00～17:00 (予定)

■場

所：ハイブリッド開催（大阪工業大学枚方キャンパス＋副：オンライン開催）（〒573-0196 大阪府枚方市北山 1-79-1）
アクセス：https://www.oit.ac.jp/japanese/access/access_hirakata.html
オンラインでの発表形式：
画像電子学会設定のビデオ会議システム Zoom を用いての発表。
参加者企画セッションの発表者・参加者に、Zoom への接続情報を電子メール等にてお送りします。
発表者は原則として Zoom の画面共有機能により画面を共有しつつ発表を行っていただきます。なお、共有されるスライドや映像・音声などのコンテンツは著作権上の問
題のないものに限るようご留意ください。
＊オンライン開催の実施方法については、今後変更の可能性があります。サイトへのアクセスに際して不具合等が生じた場合、即時に対応できない可能性がありますことを、あらかじめご容赦ください。

■参加費(予稿集付)：2,000 円（発表数により 1 日開催の場合は 1000 円とする）
・学生で予稿集（ダウンロード）が不要の場合は参加費無料です。
＊参加費を徴収後、事務局よりダウンロードの案内をさせていただきます。お支払いは銀行振り込みを予定しております。研究会開催案内にて振込先口座をお知らせいたします。

■コメント・サービスについて：研究会（本学会主催/共催の第一種研究会）では、発表内容がその後学会誌論文としての投稿に発展することを促進するため、発表者の希望に基づいて、当学会が指名した研究者が事前に発表者の最終原稿を読んだ上で、当日発表時に質問やコメントをし、さらに後日、コメントを発表者に送付する「コメント・サービス」を実施しています。
このサービスを活用すると、発表に関してより踏み込んだ議論が期待できますので、今回の研究会での発表内容を将来的に学会誌論文として投稿することを検討されている発表者は、申込締切後に画像電子学会より送付されるアンケートにて「コメント・サービス希望」とご回答ください。なお、本サービスの対象発表数には限りがありますので、最終原稿に基づき選抜させていただくことがあります。あらかじめご了承ください。
■お申し込み方法：
下記、共催映像情報メディア学会の URL から直接お申込みください。
（ページ内の案内に沿ってお申込み下さい）

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http://www.ite.or.jp/ken/program/index.php?tgid=IIEEJ■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 3-35-4 ﾗｲｵﾝｽﾞﾏﾝｼｮﾝ三河島第二 101 号室
TEL: 03-5615-2893
FAX: 03-5615-2894
E-mail:kikaku@iieej.org
詳細については学会ホームページで順次掲載いたします。
画像電子学会ホームページ http://www.iieej.org/■共催：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ス研究会)
以上「研究会若手奨励賞」が新設されました！
「研究会若手奨励賞」は、画像電子学会の第一種研究会において、優れた論文を発表した、将来を嘱望される若手研究者に授与されるもので、毎年若干名を選定することになります。
受賞資格は以下のとおりです。
- 本奨励賞の受賞時において本学会会員（学生会員含む）であること。
- 研究会における発表登壇時において 35 歳以下であること。また、過去に同賞を受賞したことがないこと。
本研究会（第 297 回研究会)から選奨の対象となりますので、奮ってご発表ください。

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Call for Papers
年次大会 2021

論文特集号

論文募集

－短期特別査読適用特典付き－
画像電子学会 編集委員会
ICT の分野においては，クラウド，ビッグデータ，M2M/IoT，ブロードバンドネットワーク等の研究開発が日々進展しており，特に画像電子関連分野への適用により，我々の日常生活に不可欠なサービス・システムが次々と誕生し，進化を遂げています．その駆動力である革新的技術が，画像・映像メディアの世界を今後どのように変革してゆくのかを議論するために，2021 年度の年次大会は，「オンライン化・リモート化を支える
画像電子関連技術」をテーマとし，6 月 24-26 日にオンラインで開催する運びとなりました．
そこで，画像電子学会年次大会での発表内容に基づき，研究速報論文を投稿いただく「年次大会 2021 論文特集号」を学会誌 2022 年 1 月号・英文論文誌 2021 年 12 月号で企画します．論文分野は，テレワーク，遠
隔教育，遠隔医療，産業インフラ／社会インフラ／生活インフラ，AI，IoT，ビックデータ，クラウド，セキュリティ，通信・ネットワーク，画像認識，画像処理・画像符号化・画像入出力・色・画質評価，バーチャル
リアリティ・CG・コンピュータビジョン，画像アプリケーション，自動運転，アクセシビリティ，画像一般など，大会 CFP 記載の講演分野に関連した論文すべてを対象とします．
今回の特典としまして，本特集号では，著者の希望があれば短期特別査読体制を無料で提供します．このため，通常の短期特別査読制度では論文掲載費に加えて必要となる特別査読費用（詳細は学会 HP 参照）が不要で，投稿から第一次判定までの目安がショートペーパーでは約 1.5 週間，フルペーパーでは約 3 週間となります．学位審査などで早期の論文採録を目指している方，研究成果を逸早く学会誌・論文誌にて発表したい方などは，是非この特典を活用し，年次大会の発表と，特集号への投稿をセットにてご検討ください（査読の結果により，掲載見送りとなった場合も特別査読費用は不要です）．なお，本特集への論文投稿には，年次大会での発表が必須条件となります．積極的なご投稿をお待ちしております．
1. 投稿資格
年次大会で発表した内容を更に発展させたショートペーパー，及びフルペーパー（著者に学会員を含む等の条件は適用されます）
2. 論文の取り扱い
投稿様式，査読プロセスとも通常のショートペーパー・フルペーパーと同様です．なお，採録決定が特集号に間に合わない場合には，通常号への投稿として取り扱います．
3. 特集号発行
画像電子学会誌(電子版) 2022 年 1 月号，英文論文誌 2021 年 12 月号
4. 論文投稿締切日
2021 年 9 月 30 日（木）．
短期特別査読制度の適用希望者は投稿の 1 週間前までにその旨お申し出下さい．なお，9 月末までにご連絡頂ければ，11 月 1 日（月）まで投稿受付の延長が可能です．
事務局のメールアドレスに，論文種別，投稿予定日，論文タイトル，使用言語，キーワード（5 つ程度），論
文概要，専門分野，担当者（第一著者，或いは，論文責任者等）氏名及び連絡先:（氏名・所属・メールアド
レス・電話番号・FA X 番号）の書誌情報をメールにて送付ください．
5. 投稿方法および問い合わせ先
投稿の詳細は次の URL をご確認ください． http://www.iieej.org/ronbun.html (電子投稿)
問い合わせ先： 〒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 号室
画像電子学会 宛
TEL: 03-5615-2893
FAX: 03-5615-2894
E-mail: hensyu@iieej.org
URL: http://www.iieej.org/

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Call for Papers
2022 年 4 月号 論文特集号 論文募集
― クリエイティビティを支援・拡大する画像関連技術 ―画像電子学会 編集委員会
AI 技術は，少子高齢化，人手不足，過疎化 等，成熟型社会が直面する社会課題を解決し，SDGs（Sustainable
Development Goals）の掲げる目標達成の鍵となる技術としても期待が大きく，画像関連分野における適用範囲
も，単なる画像生成，オブジェクト認識の枠を超え，属性指定画像生成，超解像度処理，グレースケール画像のカラー化，線画の色塗りなど，クリエイティビティに関わる分野へと広がりを見せている．
その一方で，クリエイティビティ処理で必要とされる解釈性や結果の予想しやすさについては深層学習技術
が必ずしも得意としていないことや，単純な適用では効果が上がらないとされているヒューマンインタフェー
ス分野への適用などに関して AI 技術の課題が残されているとも考えられる．
本論文特集はクリエイティビティをサポートならびに拡大する各種の画像関連技術を対象とし，深層学習の適用は勿論，それにとらわれない技術も含めた論文およびシステム開発論文を広く募集します．
1. 対象分野(キーワード)
・コンピュータグラフィックス，画像処理，画像認識，画像解析，可視化技術，立体視・コンピュータビジョン，パターン認識，画像データベース・ビッグデータ
・機械学習，深層学習，解釈性，説明性
・ユーザーインタフェース，ユーザーエクスペリエンス，ユーザビリティ，インタラクション
・クリエイティビティ，各種画像システム・画像アプリケーション・画像基礎技術 一般
2. 論文の取り扱い
投稿様式，査読プロセスとも通常の投稿論文と同様です．採録決定が特集号に間に合わなかった場合には，通常の投稿論文として取り扱います．英文での投稿も受け付けます（IIEEJ Transactions on Image
Electronics and Visual Computing への掲載となります）．
3. 特集号発行
画像電子学会誌（電子版） 2022 年 4 月号
（英文：IIEEJ Transactions on Image Electronics and Visual Computing Vol.10, No.1

2022 年 6 月発行）

4. 論文投稿締切日
2021 年 10 月 31 日（日）（英文は 2021 年 11 月 30 日（火））5. 投稿方法および問い合わせ先
詳細は下記 URL をご確認ください．
http://www.iieej.org/ronbun.html（電子投稿）
画像電子学会〒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TEL： 03-5615-2893
FAX： 03-5615-2894
E-mail：hensyu@iieej.org
http://www.iieej.org/

101 号室以上

472

Call for Papers
Special Issue on CG & Image Processing Technologies
Supporting and Expanding Human Creativities
IIEEJ Editorial Committee
The AI technology is expected to become a key technology for solving social problems and SDGs
(Sustainable Development Goals), such as declining birthrate, aging population, shortage of labor,
depopulation area, and so on, to which mature society, especially Japan is facing. The application scope ofthe technology in the field of image processing is expanding beyond the image generation and object
recognition to include areas related to creativity, such as attribute conditioned image generation,
super-resolution, image colorization, and line art coloring.
On the other hand, deep learning techniques don’t always have good nature at interpretability andexplainability of results required for creativity processing. Also, there is still issues to be addressed in AI
technology, such as the ineffectiveness to the human-computer interface field by a simple application. So,
technologies to support and expand the human creativity are gathering much concern, and quite promising inwide variety of applications.
This special issue of the paper targets various image-related technologies that support and expand
creativities, and calls for papers and system development papers that cover not only applications of deeplearning but also other technologies.
1.

Topics covered include but not limited to
Image Processing, Image Recognition, Image Detection, Pattern Recognition,
Computer Graphics, Visualization, Binocular Vision, 3D image processing
Computer Vision, Big Data, Image Data Bases,
Machine Learning, Deep Learning, Understandability, Explainability,
Creativity, Usability, Interpretability, Human Interface and Interaction, User Experience, Ubiquitous,
Other related fundamental / application / systemized technologies.

2.

Treatment of papers
Submission paper style format and double-blind peer review process are the same as an ordinary
contributed paper. If the number of accepted papers is less than the minimum number for the special
issue, the acceptance paper will be published as an ordinary contributed paper. We ask for yourunderstanding and cooperation.

3.

Publication of Special Issue:
IEEJ Transactions on Image Electronics and Visual Computing Vo.10, No.1 (June 2022)

4.

Submission Deadline:

Tuesday, November 30, 2021
5.

Contact details for Inquires:
IIEEJ Office E-mail: hensyu@iieej.org

6.

Online Submission URL: http://www.editorialmanager.com/iieej/473

2017 年 1 月 6 日改訂
2018 年 7 月 6 日改訂
2020 年 10 月 2 日改訂

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。
(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。

474

・ 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。
 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

475

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。

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・ 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。
以上

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日本画像学会誌

第 60 巻第3号

目次(通巻 251 号)

2021 年

論文
循環流路を二つ持つシアモードインクジェットヘッド
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濱野 光，田中聡一，柴田拓磨，末冨靖彦，比江島一樹，倉持裕介…226( 2 )ノート
Evaluations of Eﬃciency and Comfort in Paper and Electronic Mediums in Handwriting Tasks
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㌀Kanako FUJISAKI and Makoto OMODANI…232( 8 )Imaging Today「ニューノーマル時代のオフィス・プリンティング業界の進化」
Introduction ㌀
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中村一希，山﨑 弘，新井啓之，石田稔尚，石塚一輝…237( 13 )COVID‑19 が迫る業界変容と Digital Transformation への旅 ㌀
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平倉浩治…238( 14 )With コロナの働き方とオフィスの再定義 ㌀
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齋藤敦子，河内律子…247( 23 )―Beyond Printing―文書のデジタル化と電子認証 ビジネス文書デジタル化の法規制概要と脱ハンコ における電子のハンコ（電子認証） ㌀
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横山公一…255( 31 )ウィズコロナにおけるテレワークの実践㌀
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牧野陽一…263( 39 )
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宮本泰夫…274( 50 )
商業印刷市場の現状と将来像㌀
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小酒克之…281( 57 )ポストコロナ時代の包装容器と Eco‑Printing Solution㌀
電気泳動方式の電子ペーパー技術による医療等への貢献㌀
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川上

勝，古川英光…303( 79 )

教育講座
視覚工学（Ⅵ）―色覚の基礎：色とは何か―㌀
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内川惠二…308( 84 )研究室訪問
坂本・小森谷・吉野研究室

日本大学

生産工学部

環境安全工学科㌀
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㌀322( 98 )日本印刷学会誌の目次 ㌀
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㌀323( 99 )画像電子学会誌の目次 ㌀
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324(100)
Journal of Imaging Science and Technology の目次㌀
画像閑話

令和三年編集委員
編集委員長
中
編集副委員長 水
秋
編集委員
秋 山
新 井
池 田
石 田
石 塚
岩 田
梅 津
北 野
木 村

勇
啓
光
稔
一

村
野
山

一
知
勇

希（千 葉 大 学)章（富 士 フ イ ル ム)治（キ ヤ ノ ン)

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 )
賀 久 (富士フイルムビジネスイノベーション)
正 利 (元富士ゼロックス)

黒 沢
高 橋
竹 内
朝 武
内 藤
中 村
中 山
名 越
美才治

編集幹事
編集副幹事

秋
石

山
塚

勇
一

俊 晴 ( 千 葉 大 学 )
正 樹 (東芝テック)
達 夫 (元キヤノン)
敦 (コニカミノルタ)
裕 義 (大阪府立大学)
一 希 ( 千 葉 大 学 )
信 行 (東京工芸大学)
応 昇 ( 三 菱 製 紙 )隆 ( リ コ ー )

前
水
宮

田
野
本

秀
知
栄

山
山
横

口
﨑
山

478

治（キ ヤ ノ ン)
輝（コニカミノルタ)

一 ( 東 海 大 学 )章 (富士フイルム)
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

84 Ⅱ
巻号（2021 年/令和 3 年）

口絵・口絵解説「画像からくり」
第 53 回 赤外と青色光による写真の話題
桑山哲郎

写真のある美術館・博物館・資料館


ポートレートギャラリーのご紹介 / 原田宏志

私の写真史


光は面白い−ホログラフィとともに半世紀− / 久保田敏弘



会 告

日本印刷学会誌・日本画像学会誌・画像電子学会誌／イベント案内

画像保存

特集



−特集にあたって− / 水口



解説

淳

史料ネットによる水損写真資料の保全・応急処置−「思い出」をレスキューするために
松下正和



一般家庭における写真整理の手法と事例

解説

浅川純子



ミュージアム画像資源の多様な楽しみ方を開拓する

解説

田良島 哲



高知県立美術館における石元泰博フォトセンターの活動と施設の防災に関する取り組みについて

解説

塚本麻莉



大阪府北部を震源とする地震で被災した国立民族学博物館の復旧活動−展示場・図書室を中心に

解説

日髙真吾

飛跡を追う

特集



「飛跡を追う」−飛跡を追っておられる方々の受賞紹介−
久下謙一



最新のダブルハイパー核研究

解説

吉本雅浩

一般論文


銀塩写真感光材料を用いた金微粒子の調製（11）：ハロゲン化物イオンの影響
久下謙一，斎藤誠二，陳

祥，高橋

智

追悼


久保走一先生を偲んで / 三宅洋一



会 報

理事会抄録，入会のおすすめ

編集委員：久下謙一，稲垣由夫，岩崎仁，桑山哲郎，幸野朋来，水口479

淳，西垣仁美，宮本成悟，白石幸英，山田勝実

日 本 印 刷 学 会 誌

目次

第 58 巻

第 2 号（2021 年 4 月）

巻頭言P＆I 研究会について . .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 岡本良平
総説 特集「医療と印刷」
医療用ウェアラブルデバイスと印刷技術. .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 吉田 学
3D プリンターを用いた医療用モデル開発・製造への取り組み . .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 武石 暁
医薬品と最新のインクジェット印刷装置. .  .  . 内田直樹・西田大輔・森川聡一郎・毛利裕治
医療用サーマルプリンターの市場動向 . .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 椿 義徳
電気泳動方式の電子ペーパー技術による医療への貢献.
. .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 橋本圭介・Michael McCreary
医療分野におけるカラーマネジメント . .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 杉山 徹
委員会報告
色評価用 LED 照明を用いた印刷物観察条件のガイドライン.
. .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 日本印刷学会標準化委員会「色評価用 LED 照明を用いた印刷物観察条件のガイドライン」解説書.
. .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 日本印刷学会標準化委員会
印象記
グラビア研究会 令和 2 年度 第 6 回グラビア基礎講座に参加して . .  .  .  .  .  .  . 木下慧美
2021 年度 P&I 研究会 シンポジウム「ギリギリ話せるセキュリティ技術」. .  .  .  . 中村隆一
2021 年冬期セミナー印象記 . .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 高橋 健
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

東 吉彦（東京工芸大学）				 編集副委員長 矢口博之（東京電機大学）
江前敏晴（筑波大学）					 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））			 因埜紀文（富士フイルム（株））			 寺本 悟（（独）国立印刷局）
井上武治郎（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 58 巻

第 3 号（2021 年 6 月）

巻頭言スクリーン印刷の「伸びしろ」. .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 佐野 康
総説 特集「UV 印刷」
UV 硬化促進・機能付与剤 「DPNG」・「IPEMA」. .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 西島悠輝
高感度 UV 印刷の進化 . .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 照井義行
UV インクジェットプリンター. .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 近藤大介
EB 印刷の最新技術動向について. .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 大野隆基
印象記
2021 年度プリメディア研究例会印象記. .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 綱島一也
受賞報告. .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .
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

東 吉彦（東京工芸大学）				 編集副委員長 矢口博之（東京電機大学）
江前敏晴（筑波大学）					 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）
井上武治郎（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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第50回通常総会は、2021年6月25日(金)17時50分より、サンパール荒川 4階 第一
集会室において、代議員小野文孝氏の出席とオンライン会議（ZOOM）も併用し開催された。司会の土橋副会長の開会挨拶、田中会長の挨拶に続き、代議員選挙結果並
びに出席者数・委任者数が報告され、定款第18条に定められた定足数に達しており、本総会の成立が確認された。
その後、2020年度事業報告、役員改選、貸借対照表等の2020年度収支決算、会計
監査報告2021年度事業計画、2021年度予算案、重要な財産の処分、名誉会員推戴についての報告があり、7件の議案について満場一致で承認され通常総会は18時40分に閉会した。
その後同会場にてオンライン会議（ZOOM）も併用し新旧合同理事会が開催された。

第５０回通常総会式次第日
場

時 ：2021年6月25日(金) 17:50-18:40
所 ：サンパール荒川 第 1 集会室４階（１）開会の辞

司会： 土橋 副会長（２）会長挨拶田中 会長（３）議長選出

田中 会長

（４）議事
・代議員選挙結果の報告（P47 ）竹村 総務理事

・第１号議案：2020年度事業報告承認の件（P1）〃・第２号議案：2021年度役員改選承認の件（P21）〃・第３号議案：2020年度収支決算報告承認の件（P23）田中財務理事・2020 年度会計監査報告（P32）

姜・第４号議案：2021年度事業計画承認の件（P33）

竹村 総務理事

・第５号議案：2021年度予算承認の件（P48）

田中財務理事482

監事

・第６号議案：重要な財産の処分の件（P52）田中 財務理事

・第７号議案：名誉会員推戴承認の件（P5）田中 会長（５）推戴式：齋藤 隆文 氏 （前会長）（６）閉会の辞

田中 会長
土橋副会長

483

【第 1 号議案】

2020 年度事業報告

1. 活動概要
2020 年度の学会活動は、新型コロナウイルスの感染拡大により、従来の集会型の会議や研究集会等を行うことが叶わず、大きな制約を受けた。2020 年春の感染拡大第一波の発生以降、非常事態宣言による行動制限によって社会全体が混乱して暗中模索が続き、6 月の学会会期更新
時期に行われる予定だった年次大会および VC シンポジウムは 12 月まで延期され、実施方法
もオンライン開催を余儀なくされた。理事会、編集委員会、企画委員会、セミナー委員会等の各種会議もすべてオンライン会議で行われ、理事や委員のメンバーが直接面会して議論する機会が無い特殊な状況下で学会運営が行われた。
このように極めて困難な状況にも拘わらず、一部フォーラムやセミナーは別として、年次大会、VC シンポジウム、定例研究会などの主要行事および各種会議は、ZOOM などの新たな遠
隔会議用ツールを試行錯誤しながらも最大限に活用して無事開催することができた。これは、ひとえに理事、委員、会員各位の努力とご協力、ご支援の賜物であるが、この一年間を通して、感染症という新たな脅威と隣り合わせのニューノーマル時代の学会活動の在り方を学び、その土台となる経験と実績が得られたと感じている。
上記の通り、2020 年度は新型コロナウイルス対応に苦闘する一年となったが、年度当初に立てた事業計画に基づき、（１）学会全体の管理運営体制の強化（Enhancement）、（２）学会活動の透明性促進（Transparency）、（３） 新たな活動方法の模索と次世代への挑戦（Challenges）の三項目を柱として学会活動を展開した。以下に、活動内容の概要を報告する。
イベント関連では、第 48 回年次大会および VC シンポジウムを 2020 年 12 月 2 日（水）～4日（金)にオンラインで開催した。特別講演 2 件を含む発表 163 件（うち、VC2020 での独自発
表 106 件）と、499 名の参加者を得て盛会に実施することができた。この大会からの新たな取り組みとして、高大接続セッションにおける高校生の発表、インターンセッションでの学生の企業等での就業体験発表が行われ好評を得た。発表形態としては、通常の発表には ZOOM が、
ポスターセッションには REMO が用いられた。
定例研究会は、第 294 回研究会を 2020 年 9 月 17 日（木）に、第 295 回研究会を 2021 年 2
月 23 日（火）～24 日（水）に、第 296 回研究会（映像表現／芸術科学フォーラム）を 2021 年
3 月 8 日（月）に、それぞれオンラインで実施した。一方で、恒例の高臨場感ディスプレイフ
ォーラム、見学会および AIC(アドバンストセミナー)は、新型コロナウイルス感染拡大防止の観点から中止とせざるを得なかった。上記三項目の（３）に当たる新たな取り組みとして、ドローン研究会の新設と同期する形でフィールドを活用したドローンセミナーを企画し、2020 年
10 月 3 日（土）に山梨県のおおつきエコビレッジで開催した。また、次年度開催予定の IEVC2021
は、リスク低減の観点から初めて国内（北海道知床）で 2021 年 9 月 8 日（木）～11 日（土）に開催することに決定し、実行委員会を設置して開催（オンサイト／オンラインハイブリッド）に向けた準備を進めた。

484

編集関係では、和文誌（画像電子学会誌）4 号、英文論文誌（IIEEJ Transactions on Image
Electronics and Visual Computing）2 号を、それぞれ予定通り発行した。上記三項目の（３）に関連し新たな論文カテゴリーとして、事例研究やフィールドワーク等の実践的な視点からの研究の掲載を目的とする「実践論文」を導入した。また、学会誌、英文論文誌、年次大会予稿および研究会資料等を創刊から 2019 年発行分まですべてを収めた画像電子学会アーカイブⅡを発行した。

学会運営に関しては、上記三項目の（１）、（２）の具体化策として 2020 年度から理事会を毎月開催（8 月と 2 月を除く）し、理事会を中心とする学会全体の管理運営体制の強化に努めた。会員および企業協賛の減少傾向と赤字決算が続く厳しい財政状況を打開するため、執行部、役員、事務局長を中心に会員および協賛会員（企業等）の開拓にあたると共に、財務理事を中心に年度末（2 月）の財務検討会議に焦点を当てた集約的な調査と議論を行い学会の本質的な課題を明確化し、今後の運営改善に繋がる検討を進めた。学会活動の透明性促進については、理事会、各種委員会による審議をオープン化して論議を尽くすと共に、イベントごとの予算管理と透明な収支決算の徹底を図った。新型コロナウイルスの世界的蔓延下での新たな活動方法については、オンラインシステムやツールの効率的・効果的な運用を模索・推進しながら、イ
ベントの集客力向上と質の高いサービス提供に努めた。
以上、今後も学会の健全運営と質の高いサービス提供に努めるとともに、新たなチャレンジに取り組むことで会員および画像電子関連分野の研究者、技術者、学生にとって魅力ある学会創りを目指す所存である。

【2020年度報告】

２．会員現況
名誉会員
正 会 員
学生会員
特殊会員
賛助会員
アカデミック賛助会員

2021.3.31現在（2020.3.31）

17名
571名
60名
34件
23社34口
6研究室（18名）（616名）（65名）（35件）（25社36口）（6研究室）

３．学会誌発行状況
３－１ 2020年度発行分
和文誌（画像電子学会誌）
・49巻第2号（通巻252号）
・49巻第3号（通巻253号）
・49巻第4号（通巻254号）

2020年4月発行
2020年7月発行
2020年10月発行「ビジュアルコンピューティング論文特集号」
・50巻第1号（通巻255号）
2021年1月発行
485

「特集 画像電子年報 /自動化・省人化・増力化を支える画像処理関連技術」
英文誌（IIEEJ Transactions on Image Electronics and Visual Computing）
・8巻第1号（通巻14号）
2020年6月発行「Special Issue on Extended Papers Presented in IEVC2019」
・8巻第2号（通巻15号）
2020年12月発行「Special Issue on Extended Papers Presented in IEVC2019 Part Ⅱ/
Special Issue on CG & Image Processing Technologies for Automation,
Labor Saving and Empowerment」
３－２ 20年度発行分の構成とそのページ数
題

名

件 数

ページ数

題

名

件 数

ページ数

随想

4

5 報告

1

8

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

28(12)

263(125) 学会記事

152

論文･ｼｮｰﾄﾍﾟｰﾊﾟｰ等
年報

47

147 会報その他

65

115

コーヒーブレイク

4

9 総目次

1

4

講座

2

12
167

651

計
※内（）は英文誌への掲載

４．大会・研究会・セミナー・見学会開催状況
４－１ 第47回年次大会
開催日： 2020年6月25日（木）～27日（土）→2020年12月2日（水）～4日（金）に延期
場 所：慶應義塾大学 日吉キャンパス 来往舎→オンライン開催に変更
セッション：査読なし発表論文（一般/学生/ポスター/インターンセッション）
企画セッション，オーガナイズドセッション
特別講演：「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（国立天文台 水沢VLBI 観測所）
ＶＣ特別講演：「Simplifying Complexity in Computer Graphics」
Cem Yuksel（The University of Utah）
中前先生追悼セッション:
ＶＣ2020：2020年6月25日（木）～27日（土）→2020年12月2日（水）～4日（金）に延期
特別講演を含む163件(うちVCシンポジウム独自106件) の発表，参加者総数499名

４－２

定例研究会

第294回研究会 2020年9月17日(木） 場所：オンライン開催
テーマ：画像一般，発表件数：9件，参加者：28名
共 催：映像情報メディア学会
第295回研究会 2021年2月23日（火）・24日（水）場所：松山大学→オンライン開催に486

変更
テーマ：画像一般，発表件数：20件，参加者：42名
第296回研究会（映像表現・芸術科学フォーラム） 場所：オンライン開催
2021年3月13日(金)発表件数：104件，参加者：119名

共 催：映像情報メディア学会，芸術科学会，画像情報教育研究会(CG-ARTS)＊高臨場感ディスプレイフォーラム(11月)は中止
４－３ セミナー／講演会
Advanced Image Seminar 2020
開催日：中止（次年度に延期）
第40回秋期セミナー
開催日：中止2020年画像関連学会連合会―合同秋季大会―
開催日：中止ドローンセミナー
開催日：2020年10月3日（土）会 場：おおつきエコビレッジ/大月市民会館
参加者：34名

４－４ 見学会
開催日：中止（上記以外の研究会開催状況は各委員会報告を参照）

487

画像電子学会

組織図(2021年度）

編集
部会

編集委員会
国際カンファレンス（IEVC)

通常総会

年次大会実行委員会

代議員

秋季大会実行委員会

企画委員会

第１種研究会（定例研究会）

セミナー委員会

AISセミナー
秋期セミナー
第2種研究会セミナー

Visual Computing分野[1-1]ビジュアルコンピューティング(VC)研究会[1-2]多次元画像(MDI)研究会

企画
部会
理事会
会長

副会長

第
2
種
研
究
会
（
テ
ー
マ
研
究
会

）

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

標準化関連分野[3-1]静止画符号化標準化(SIC)研究会

生活支援分野[4-1]安全な暮らしのための情報技術(SSC)研究会[4-2]視覚・聴覚支援システム(VHIS)研究会

表示分野[5- ]スマートディスプレイ(SDP)研究会

共通領域[6-1]建築と画像電子の共通領域(AIM)研究会[6-2] ドローン(DRC)研究会

戦略
部会

画像連合会

・画像連合会代議員

改革検討：

制度検討WG,

広報WG, 活性化WG

学生会
表彰関係：ベイン賞、フェロー、論文賞、技術賞、研究奨励賞

事業企画室

488

５．委員会活動報告
編集委員会（委員長：児玉 明、 副委員長：内田 理、小林 直樹、竹島 由里子）

１） 編集委員会有志メンバーならびに事務局員の継続的なご尽力により、オンラインによる学会誌（和文）4 号（Vol.49, No2, No.3, No.4 および Vol.50, No.1）、英文論文誌 2 号（Vol.8, No.1 およびNo.2）を無事発行することができた。
２） 2020 年 4 月号では、一般論文 3 編、ショートペーパー2 編、2020 年 7 月号では、一般論文 1 編、2020 年 10 月号の「ビジュアルコンピューティング論文特集」では、特集論文 4 編、特集ショー
トペーパー1 編、2021 年 1 月号の年報特集号・「自動化・省人化・増力化を支える画像処理技術 論
文特集」号では、特集論文 3 編と一般論文 2 編、英文論文誌 2020 年 6 月号（Vol.8, No.1）の“Special
Issue on Extended Papers Presented in IEVC2019” 特集では、特集論文 5 編、一般論文 2 編を、英文
論文誌 2020 年 12 月号（Vol.8, No.2）の“Special Issue on Extended Papers Presented in IEVC2020 PartII” 論文特集では、特集論文 2 編、システム開発論文 1 編、同じく“Special Issue on CG & Image
Processing Technologies for Automation, Labor Saving and Empowerment” 論文特集（学会誌での「自動化・省人化・増力化を支える画像処理技術」の英文版）では、特集論文 1 編、さらに一般論文
2 編を、それぞれ特集号及び通常号として企画・刊行した。
３） 技術的視点に基づく学術論文に加え、近年、事例研究やフィールドワーク等の実践的な視点からの研究が拡大しており、その研究の成果を本学会会員だけでなく、他の画像電子関連技術開発者
や画像アプリケーション開発者等に広く周知していくことが求められている。特に、本学会の係わる画像電子関連分野は、製品開発だけでなく、人間の日常生活向上に係わるアプリケーションとしての利活用範囲が急速に拡大している。以上の背景に鑑み、2020 年 10 月に新たな論文のカテゴリとして、「実践論文」を設けた。また、本論文の個別の評価方法を定義し、カテゴリに応じた査読方針を適用することとしている。なお、本論文は英文であっても画像電子学会誌に掲載することとした。その詳細については、2020 年 10 月号の学会誌を参照のこと。
４） 2021 年度以降の論文特集号として、学会誌では、「オンライン化・リモート化に係る画像利活用
事例特集」（実践論文特集）（2021 年 7 月発行予定）、「ビジュアルコンピューティング論文特集号」（2021 年 10 月発行予定）、「イマーシブメディア実現のための画像関連技術」と「年次大会2021 論文特集」（2021 年 1 月発行予定）、「クリエイティビティを支援・拡大する画像関連技術」（2022 年 4 月発行予定）、英文論文誌では、「Special Issue on Image-Related Technologies for the
Realization of Future Society」（2021 年 6 月発行予定）、「Special Issue on Image-related Technology for
Realizing Immersive Media」と「Special Issue on Journal Track Papers in IEVC2021」（2021 年 12 月
発行予定）、
「Special Issue on CG & Image Processing Technologies Supporting and Expanding Human
Creativities」と「Special Issue on Extended Papers Presented in IEVC2021」（2022 年 6 月発行予定）を企画し、論文募集を行っている。
５） 会員からの特定論文の査読期間を短縮して欲しいとの要望を受け、編集委員会において、2020年度も継続して「短期特別査読制度」の募集を行った。
６） The Seventh IIEEJ International Conference on Image Electronics and Visual Computing (IEVC2021)（日
本 知床、或いは、オンライン併用での開催も検討）（2021 年 9 月開催）において、今回も本委

489

員会主導で企画している。
７） 英文論文誌の円滑な J-stage への英文論文誌登録作業を進めるため、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 J-stage に関連した運用を継続して行っている。
８） HP 等を活用し発行学会誌の広報を行うとともに、様々な媒体を活用して論文募集の広報を行うなど、情報発信を積極的に行った。また、年次大会や研究会において、論文執筆に係るセミナーを計画するとともに、会員に向けた論文投稿に係る貴重な情報提供を行っている。
９） 学会誌のオンライン発行を今後も安定して発行を継続するためには、学会誌および論文誌の編集および校正作業を支える編集委員、査読委員、校正幹事の増員が不可欠であり、会員各位のさらなるご支援・ご協力をお願いする。

企画委員会 （委員長：谷口行信 副委員長 駒形 英樹）
１）定例研究会（第１種研究会）
定例研究会は計3回（第294回～第296回）開催し、発表総件数133件、参加者総数は292名であった。第
294回は映像情報メディア学会との共催で9月にオンラインにて開催した（研究発表9件、参加者28名）。
画像電子学会としては、Zoomを使用した初のオンライン開催研究会となったが、大きなトラブルなく発表が行われた。高臨場感ディスプレイフォーラムは5学会の共催で11月に開催予定であったがコロナ禍のため中止となった。単独主催の第295回は2月に松山大学にて開催予定であったが、新型コロナウイル
ス感染症緊急事態宣言の発出に伴いオンラインに切り替えて2日間で開催した（研究発表20件、参加者42名）。初の試みとしてgather.townを利用したオンライン懇談会を企画し、参加者間の交流を深めた。
第296 回研究会（映像表現・芸術科学フォーラム）はオンラインで開催された（研究発表104件、参加者222名）。
２）見学会
新型コロナウイルス感染症の感染拡大のため見学依頼は困難と判断し中止とした。
３）秋の特別研究会企画
画像関連学会連合会秋季大会の春季への移行（今年限りの措置で、本学会は不参加）に伴い、関西地区
での発表機会を確保するため、秋の特別研究会開催を大阪工業大学で開催することを計画し準備を進めたが、コロナ禍がおさまらず現地開催が困難となったため中止とした。
４）学会活性化に向けて
夏の第1種研究会は発表件数が9件（昨年9件）と少なかったため1日での開催とした。発表件数はここ数
年低い状態が続いていることから、研究発表の増加に向けた施策を検討する必要がある。
コメントサービスについては、第294回研究会で4件、第295回研究会で8件の希望があり、編集委員会の協力も得て発表者にフィードバックを行った。コメントサービスは協力者の負担軽減が課題である。研
究会発表は、研究の途中段階であるがその後の学会誌投稿へつなげるための重要な場であることを引き続き十分に周知する必要がある。
発表者増加に向けた賞の新設に向けて企画委員会で検討した。

490

技術専門委員会（委員：高橋 正樹、古木 一朗、大西 隆之、石原 聖司）

技術専門委員会では，画像電子に関連した最新の技術情報を学会員に紹介するとともに，新たな技術分野を学会の活動範囲に取り込むことを目指して活動している． 「画像認識技術とヒューマ
ンインターフェースの最新動向」と題し，5名の専門家を講師としてお招きしてAIS (Advanced
Image Seminar) 2020を講演会形式で開催する予定であった．しかしながら，折からの新型コロナ
ウイルス感染拡大の影響を受け，講師および参加者の安全を考慮するとオンサイトでの講演会実施は不可能と判断し，やむなく中止とせざるを得ない結果となった．また，2019年度画像電子技術賞（追加募集分）の選定を実施した．さらに，2020年度画像電子技術賞候補の推薦募集の結果，2021
年4月に入ってから1件の応募があったため，候補としての資格審査を進めているところである．このほか，画像電子技術賞表彰規定の改定について検討した．．

年次大会実行委員会（委員長：吉田典正、副委員長：藤代一成（VC）、向井智彦（VC2020 委員長））
2020 年12 月2 日（水）～4 日（金）に、オンラインでVisual/Media Computing Conference 2020（第48 回年次大会）を，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会，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ス研究会との共催で開催した．当初の開催
予定が慶応義塾大学であったこと，またコロナ禍であっても画像電子技術の研究の進展を止めないことを願い，大会テーマは「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」)とした．特別講演は，「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－」というテーマで国立天文台の田崎文得氏に講演頂いた． 3年目となるオーガナイズドセッション(OS)は2セッションで10件(前年は11件)の発表があった．VCの特別講演は，Utah大学のCem Yuksel
氏にSimplifying Complexity in Computer Graphicsというタイトルで講演頂いた．また，初代VC委員長の中前栄八郎先生の追悼セッションも行われた．総参加者数はオンラインということもあり499名（前年度419名）と増加したが，有料参加者は212名（前年度309名）と減少した．学生非会員の参加は増えたが，学生／参与の参加が大きく減少したことが原因と考えられる．

学生会（幹事：田代裕子）(1) 2019 年度に引き続き，田代裕子（東京電機大学）が学生会顧問となった．
(2) 2020 年度は新型コロナウイルス（COVID-19）への対策措置として，緊急事態宣言が繰り返し発令されていることもあり，活動自体を自粛せざるをえない状況であり，2020 年度のビジュアル情報処理研究合宿は開催中止となった．

(3) 現在運営委員は0名であり，実質活動休止中である．

491

国際カンファレンス （主担当：内田 理，金田 北洋，小林 直樹）
The 7th IIEEJ International Conference on Image Electronics and Visual Computing (IEV
C2021) の開催に向けて、2020年夏に以下の実行委員会を組織した。
 Honorary chairman: Kiyoshi Tanaka (Shinshu Univ.) Conference Chair: Osamu Uchida (Tokai Univ.) Conference Vice-Chairs: Naoki Kobayashi (Saitama Medical Univ.), Kitahiro Kaneda (NAGASE& CO., LTD.)
 General Chair: Yukinobu Taniguchi (Tokyo Univ. of Science) General Vice-Chairs: Yoshinori Dobashi (Hokkaido Univ.), Hideki Komagata (Saitama Medical
Univ.), Tomokazu Ishikawa (Toyo Univ.), Kenji Mizutani (Tokai Univ.) Technical Program Committee Chair: Mei Kodama (Hiroshima Univ.) Technical Program Committee Vice-Chairs: Yuriko Takeshima (Tokyo Univ. of Tech.), Masahiro
Ishikawa (Saitama Medical Univ.), Syuhei Sato (Toyama Univ.) Finance Chairs: Kiyoshi Tanaka (Otsuma Women’s Univ.), Osamu Ukigaya (IIEEJ) Publication Chairs: Kentaro Takemura (Tokai Univ.), Tomoaki Moriya (Tokyo Denki Univ.)
 Executive Advisors: Fumitaka Ono (Tokyo Polytechnic Univ.), Takafumi Saito (Tokyo Univ. ofAgriculture and Tech.), Masanori Kakimoto (Tokyo Univ. of Tech.) Secretary-generals: Rieko Fukushima (IIEEJ), Kyoko Honda (IIEEJ)
IEVC2021準備委員会（2020年8月開催）と第1回IEVC2021庶務委員会（同年9月開催）にて開催地、
開催日程を検討し、2021年9月に北海道知床で開催することを仮決定した。その後、Tanaka Honorary
chairmanとKaneda Conference Vice-Chairによる視察を経て、会場をゆめホール知床（斜里町）、日程
を9月8日～11日に決定した。2020年10月以降、毎月IEVC2021庶務委員会を開催して準備を進め、2020
年10月にWebサイトをオープン、2021年1月に投稿受付を開始した。
また、テレコム先端技術研究支援センター、並びに電気通信普及財団に助成金を申請したところ、支援いただけることが確定した（それぞれ25万円と100万円）。
なお、以下の学会・団体に協賛を依頼したところ、いずれからも快諾を得ることができた。
日本画像学会、日本印刷学会、日本写真学会、芸術科学会、映像情報メディア学会、日本写真測量学会、日本医用画像工学会、IEEE Sapporo Section、東海大学情報技術センター

第2種研究会
研究会，第2種研究会
2020 年度活動実績(協賛については省略)[1] VC分野の第2種研究会[1-1] ビジュアルコンピューティング(VC)研究会
1. 代表
委員長 金井崇
2. Webhttps://www.iieej.org/sigvc/（整備不完全）492

3. 年次大会 VC シンポジウム
コロナウイルス感染拡大のためにオンライン開催
テーマ: VC 全般
開催日: 2020-12-02/03/04
会場: オンライン（当初は慶応大学 日吉キャンパス 来往舎で予定）
講演件数: オーラル 36 件, ポスター49 件, 国際会議招待 15 件, 特別講演 2 件, 企業招待 2 件,
担当:向井智彦（プログラム委員長）, 藤代一成（運営委員長）, 森島繁生・土橋宜典（運営副委員長）
4. 研究会/ワークショップ(1) VC ワークショップ 2020
コロナウイルス感染拡大のために中止
テーマ: VC 一般
開催日: 2020-mm-dd
会場:略
講演件数:略
担当:略
5. セミナーなし[1-2] 多次元画像(MDI)研究会
1. 代表
委員長 高田英明
2. Webなし
3. 年次大会 企画セッションなし
4. 研究会/ワークショップ(1) 3 次元画像コンファレンス 2020
コロナウイルス感染拡大のためにオンライン開催
テーマ: 3 次元画像処理全般
開催日: 2020-07-09/10
会場: オンライン（当初は東京工業大学 大岡山キャンパス 西 9 号館デジタル多目的ホール／メディアホールを予定）
講演件数: 38 件
担当: 高田5. セミナーなし

493

[2] メディア応用分野の第2種研究会[2-1] Versatile Media Appliance(VMA)研究会
1. 代表
委員長 深見拓史
2. Webhttp://www.y-adagio.com/public/committees/vma.htm
3. 年次大会 企画セッション
コロナウイルス感染拡大のためにオンライン開催
テーマ: 図書館の現状と将来－図書館のかかえる課題と地域の連携－
開催日: 2020-12-03
会場: オンライン（当初は慶応大学 日吉キャンパス 来往舎で予定）
講演件数: 4 件
担当: 深見
4. 研究会/ワークショップ(1) 第 49 回 VMA 研究会（VHIS 研究会と共催）
テーマ:情報アクセシビリティ関連の最新動向
開催日: 2021-2-17
会場: オンライン
講演件数: 7 件 、参加者 17 名
担当: 深見、平山
5. セミナーなし[2-2] 画像ミュージアム(MUS)研究会
2020 年 12 月から本研究会と IET 研究会，DSG 研究会を統合し新たにデジタルミュージアム・人文学（DMH)研究会として発足することとなったため，今年度で活動終了.（IET 研究会，DSG 研究会の項を
参照）
1. 代表
委員長 空席
2. Webhttp://www.y-adagio.com/public/committees/mus.htm
3. 年次大会 企画セッション
コロナウイルス感染拡大のためにオンライン開催
テーマ: 画像ミュージアムとデジタル人文学（DSG 研究会と共催）
開催日: 2020-12-03
会場: オンライン（当初は慶応大学 日吉キャンパス 来往舎で予定）
講演件数: 5 件
担当: 大野・平山494

4. 研究会/ワークショップ(1) 第 1 回デジタルミュージアム・人文学（DMH)研究会 *新研究会として発足
テーマ: 仮想美術館
開催日: 2021-03-11
会場: 大阪工業大＆オンライン
講演件数:

7件

担当: 平山，大野
5. セミナーなし[2-3] 画像エンタテイメント(IET)研究会
2020 年 12 月から本研究会と MUS 研究会，DSG 研究会を統合し新たにデジタルミュージアム・人文学（DMH)研究会として発足することとなったため，今年度で活動終了.（MUS 研究会，DSG 研究会の項
を参照）
1．代表
委員長 人選中
2．Web
http://www.y-adagio.com/public/committees/iet/iet.htm
3．年次大会 企画セッションなし
4．研究会/ワークショップ
予定したが実施できず，中止．
(1) 第 1 回 画像エンタテイメント研究会
テーマ：未定開催日: 2020-mm-dd
会場: 未定講演件数:件
担当: 人選中
5. セミナーなし[3] 標準化関連分野の第2種研究会[3-1] 静止画符号化標準化(SIC)研究会
1. 代表
委員長 小野文孝
2. Webなし495

3. 年次大会 オーガナイズド・セッション
コロナウイルス感染拡大のためにオンライン開催
テーマ：画像符号化の新たな潮流
開催日: 2020-12-04
会場: オンライン（当初は慶応大学 日吉キャンパス 来往舎で予定）
講演件数: 4 件
担当: 小野4. 研究会/ワークショップなし
5. セミナーなし
5. 学会誌記事
学会誌に最新動向の解説やこれまでの歴史のまとめなどを適宜掲載している．
「大学人が進めた自由視点テレビ FTV の MPEG 標準化」
（2021 年 1 月号スキャニング：谷本正幸氏），「標準化における
リモート会合事情」（2021 年 1 月号コーヒーブレイク：小野文孝委員長）を掲載．

[3-2] 国際標準化の活用と教育(STD)研究会
旧研究会名称（国際標準化教育研究会）を 2018 年度より上記に変更，略称 STD は変更なし．
2020 年 5 月で研究会活動は終了・解散した．
1. 代表
委員長 黒川利明
2. Webhttp://www.y-adagio.com/public/committees/std/std.htm
3. 年次大会 企画セッションなし
4. 研究会/ワークショップなし
5. セミナーなし
6. 学会誌解説
研究会活動の経緯も踏まえて「標準学」について連載紹介記事掲載を検討中[4] 生活支援分野の第2種研究会[4-1] 安全な暮らしのための情報技術(SSC)研究会
1. 代表
委員長 中西浩
2. Webhttp://www.y-adagio.com/public/committees/ssc/ssc.htm
3. 年次大会 企画セッションなし
496

4. 研究会/ワークショップ
第 15 回 安全な暮らしのための情報技術研究会 2021 年 1 月に計画していたが，中止
担当: 中西5. セミナーなし[4-2] 視覚・聴覚支援システム(VHIS)研究会
1. 代表
委員長 平山亮
2. Webhttp://www.y-adagio.com/public/committees/vhis/vhis.htm
3. 年次大会 企画セッションなし
4.

研究会/ワークショップ(1) 第 15 回 視覚・聴覚支援システム研究会（VMA 研究会と共催）
テーマ: 情報アクセシビリティ関連の最新動向
開催日: 2021-02-17
会場: オンライン
講演件数:

7 件 、参加者 17 名

担当: 深見，平山
4. セミナーなし[5] 表示分野の第2種研究会[5-1] デジタルサイネージとインタラクション(DSG)研究会
従来の広告分野におけるデジタルサイネージの技術とサービスがコモディティ化し，DSG としての公共空間の表示サービスは，観光ビジネスと行政サービスを中心とする地域活性化並びに文化広報活動が中核になりつつある．これまでも異文化コミュニケーション学会（SIETAR Japan）をはじめとする人文系の関係者に継続的に参加頂いていることから，その分野を画像情報にフォーカスする
デジタル人文学の一環として捉えることとし，既存の画像ミュージアム(MUS)研究会，および画像
エンタテイメント(IET)研究会と本研究会とを統合し，新たにデジタルミュージアム・人文学（DMH）
研究会を設立することを決定した．このため本研究会は今年度で活動を終了する．
1. 代表
委員長 大野邦夫
2. Webhttp://www.y-adagio.com/public/committees/dsg/dsg.htm

497

3. 年次大会 企画セッション
コロナウイルス感染拡大のためにオンライン開催
テーマ: 画像ミュージアムとデジタル人文学（MUS 研究会と共催）
開催日: 2020-12-03
会場: オンライン（当初は慶応大学 日吉キャンパス 来往舎で予定）
講演件数: 5 件
担当: 大野・平山
4. 研究会/ワークショップなし
5. セミナーなし[5-2] スマートディスプレイ(SDP)研究会
1. 代表
委員長 松本充司
2. Webhttp://www.y-adagio.com/public/committees/sdp/sdp.htm
3. 年次大会 企画セッション (AIM 研究会／DRC 研究会と共催）
コロナウイルス感染拡大のためにオンライン開催
テーマ: サスティナブル・スマートシティ１
開催日: 2020-12-02
会場: オンライン（当初は慶応大学 日吉キャンパス 来往舎で予定）
講演件数:

8件

担当: 長尾，松本，長谷川
コロナウイルス感染拡大のためにオンライン開催
テーマ：サスティナブル・スマートシティ２
開催日: 2020-12-03
会場: オンライン（当初は慶応大学 日吉キャンパス 来往舎で予定）
講演件数:

9件

担当: 長尾，金田，松本4. 研究会/ワークショップなし
5. セミナー
予定したが実施できず，中止．
(1) 第 5 回 SDP セミナー
テーマ: 未定
開催日: 2021-mm-dd
会場: 未定講演件数:件

担当: 松本498

[6] 共通領域の第2種研究会[6-1] 建築と画像電子の共通領域(AIM)研究会
1. 代表
委員長 長尾嘉満
2. Webhttp://y-adagio.com/public/committees/aim/aim.htm
3. 年次大会 企画セッション (SDP 研究会／DRC 研究会と共催）
コロナウイルス感染拡大のためにオンライン開催
テーマ: サスティナブル・スマートシティ１
開催日: 2020-12-02
会場: オンライン（当初は慶応大学 日吉キャンパス 来往舎で予定）
8件

講演件数:

担当: 長尾，松本，長谷川
コロナウイルス感染拡大のためにオンライン開催
テーマ：サスティナブル・スマートシティ２
開催日: 2020-12-03
会場: オンライン（当初は慶応大学 日吉キャンパス 来往舎で予定）
9件

講演件数:

担当: 長尾，松本，長谷川4. 研究会/ワークショップ
予定したが実施できず，中止．
(1) 第 3 回建築と画像電子の共通領域(AIM)研究懇談会
テーマ: ドローンを使った山腹崩壊メカニズム解明のための実証実験
開催日: 2021-mm-dd
会場: 千葉県香取郡仲野地区 1000 坪の土地を使用する．
1件

実験数:
担当: 長尾5. セミナーなし[6-2] ドローン(DRC)研究会
・・・新設の研究会（2020 年 9 月の第 310 回理事会で承認）．ドローンをこれからの社会インフラとして役立てること目指して研究する．
1.

代表
委員長 長谷川克己

2.

Webなし（検討中）499

3.

年次大会 企画セッション (AIM 研究会／SDP 研究会と共催）
コロナウイルス感染拡大のためにオンライン開催
テーマ: サスティナブル・スマートシティ１
開催日: 2020-12-02
会場: オンライン（当初は慶応大学 日吉キャンパス 来往舎で予定）
講演件数:

8件

担当: 長尾，松本，長谷川
コロナウイルス感染拡大のためにオンライン開催
テーマ：サスティナブル・スマートシティ２
開催日: 2020-12-03
会場: オンライン（当初は慶応大学 日吉キャンパス 来往舎で予定）
講演件数:

9件

担当: 長尾，金田，松本
4.

研究会/ワークショップ
なし

5.

セミナー
テーマ: 第 1 回ドローンセミナー
開催日: 2020-10-03
会場: 山梨県大月市（大月エコの里，大月市民会館）
講演件数: 3 件，アーティスト演奏，参加者はドローン操縦
担当: 長尾
決算概要：参加者 16 名

500

６．表彰関係（名誉会員推戴を含む）
・【第７号議案】 名誉会員推戴：齋藤 隆文（東京農工大学）■フェロー称号：
大野 邦夫（モナビITコンサルティング） 電子化文書管理システムにおける先駆的研究活動と標準化■ベイン賞：
西田 友是（東京大学名誉教授）
コンピュータグラフィックス分野の創設ならびに学会運営への先導的貢献
小宮 一三（神奈川工科大学学長）
画像入力技術の先駆的研究及び学会運営活動への献身的貢献■研究奨励賞：【S3-2】Attention 機構を導入した乳牛同定と実利用を想定した精度評価〇石渡 翔太郎(東京理科大学), 古田 諒佑(東京大学), 谷口 行信(東京理科大学)■研究優秀賞：【R2-2】VKOP 特徴点に適した平面推定のパラメータ決定法〇植西 一馬(信州大学), サンドバル ハイメ(AB.do), 岩切 宗利(防衛大学校), 田中 清(信州大学)■インターンセッション：
最優秀賞
MI02 スマートグラスを利用した美術館映像ガイドアプリケーション〇田中 康二郎（筑波大学）、平野 成伸 （リコー）、原島 正豪（リコー）
優秀賞
MI04 敵対的生成学習を用いた深層学習モデルの分散表現可視化技術の検討〇村上 諒（電気通信大学）、鈴木聡志（電気通信大学/NTT メディアインテリジェンス研究所）、
木全 英明（NTT メディアインテリジェンス研究所）■画像電子学会 技術賞：
2019年度 長尾嘉満（早稲田大学）
非接触式血中酸素飽和度測定装置

2020年度 久保尋之（東海大学）Suren Jayasuriya（Arizona State University）岩口尭史（九州大学）
舩冨卓哉（奈良先端科学技術大学院大学）向川康博（奈良先端科学技術大学院大学）
Srinivasa G. Narasimhan（Carnegie Mellon University）
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

７．テストチャ－ト等頒布状況(2020年4月～2021年3月)（前年比）
ファクシミリテストチャ－ト
ファクシミリテストチャ－ト
ファクシミリテストチャ－ト
ファクシミリテストチャ－ト
ファクシミリテストチャ－ト
ファクシミリテストチャ－ト
ファクシミリテストチャ－ト
SCID

ＮＯ.1
ＮＯ.2
ＮＯ.3
ＮＯ.4
ＮＯ.11
ＮＯ.21-R
ＮＯ.22-R
501

2
140
0
0
0
4
2
12

（ △28）
（ 50）
（
0）
（
0）
（
0）
（
2）
（△ 23）（ 12）

2021年度 画像電子学会 退任役員
役職

氏 名

所属先

吉田 典正

日本大学 生産工学部

土橋 寿昇

NTTテクノクロス（株）

石川 知一

東洋大学

関野雅則

富士フイルムビジネスイノベーション株式会社
研究技術開発本部 システム技術研究所

副会長

編集理事

深見 拓史
（有）インターメディアジャパン（セミナー委員長）
企画理事

柿本 正憲

東京工科大学 メディア学部

上条 直裕

株式会社リコー 先端技術研究所
戦略統括センター 戦略推進室 室長

田村 徹

東京工芸大学 工学部

田中 宏和

広島市立大学 大学院情報科学研究科

竹村 憲太郎東海大学 情報理工学部

大西 隆之

NTTメディアインテリジェンス研究所

石原 聖司

東京電機大学 理工学部理学系 数理情報学コース

地方理事

久保 尋之

東海大学

監事

姜 有宣

東京工芸大学

財務理事

総務理事

技術専門理事502

2021年度 画像電子学会 留任役員
役職
会長

氏 名

所属先

田中 清

信州大学

児玉 明
編集委員長兼務

広島大学

竹島 由里子

東京工科大学

上倉 一人

東京工芸大学

北岡伸也

株式会社ドワンゴ

谷口 行信（企画委員長）

東京理科大学北 直樹

東京農工大学 大学院 工学研究院 先端情報科学部門

長谷川 克也

宇宙航空研究開発機構

田中 清

大妻女子大学安藤 慎吾

日本電信電話（株） NTTメディアインテリジェンス研究所

宮崎 剛

神奈川工科大学 情報学部 情報工学科

技術専門理事盛岡 寛史

日本放送協会 放送技術研究所

監事

伊藤 進策

東芝テック（株） ワークプレイスソリューション事業本部

副会長

編集理事

企画理事

財務理事

総務理事

503

【第2号議案】
2021年度 画像電子学会 新任役員
役職

氏 名

所属先

齋藤 豪

東京工業大学 情報理工学院

日和﨑 祐介日本電信電話株式会社
NTTコンピュータ&データサイエンス研究所
メディアコンピューティング研究プロジェクト

五十嵐 悠紀

明治大学

岸本 康成

富士フイルムビジネスイノベーション株式会社
研究技術開発本部 システム技術研究所

副会長

編集理事

平山 亮
大阪工業大学 情報科学部 情報メディア学科(セミナー委員長）
藤澤 誠

筑波大学

窪田 陽一

株式会社リコー デジタル戦略部 基盤開発統括セン
ター デジタル技術開発センター 第２開発室 室長

井ノ上 直己KDDI総合研究所

辻 裕之

神奈川工科大学 情報学部 情報工学科

長尾 嘉満

早稲田大学

寺崎 智

パナソニック株式会社 イノベーション戦略室
政策企画部 標準化戦略推進課

村松 聡

東海大学 情報理工学部

坂東 幸浩

NTTメディアインテリジェンス研究所

長谷川 誠

東京電機大学工学部

前川 拓也

三菱電機株式会社 情報技術総合研究所

甲斐 隆浩

Plus Project

横山 恵理

大阪工業大学 情報科学部 情報システム学科

佐藤 尚

神奈川工科大学 情報メディア学科

企画理事

財務理事

総務理事

技術専門理事

地方理事

監事

504

2021年度 画像電子学会 役員名簿
役職
会長

副会長

氏 名

所属先

田中 清

信州大学

児玉 明
(編集委員長兼務)

広島大学

竹島 由里子

東京工科大学齋藤 豪

東京工業大学 情報理工学院
日本電信電話株式会社編集理事

日和﨑 祐介NTTコンピュータ&データサイエンス研究所
メディアコンピューティング研究プロジェクト

上倉 一人

東京工芸大学

北岡伸也

株式会社ドワンゴ

五十嵐 悠紀

明治大学

岸本 康成

富士フイルムビジネスイノベーション株式会社
研究技術開発本部 システム技術研究所

谷口 行信（企画委員長）平山 亮(セミナー委員長）

東京理科大学
大阪工業大学 情報科学部 情報メディア学科

北 直樹

東京農工大学 大学院 工学研究院 先端情報科学部門

藤澤 誠

筑波大学

窪田 陽一

株式会社リコー デジタル戦略部 基盤開発統括センター
デジタル技術開発センター 第２開発室 室長

井ノ上 直己KDDI総合研究所

長谷川 克也

宇宙航空研究開発機構

田中 清

大妻女子大学辻 裕之

神奈川工科大学 情報学部 情報工学科

長尾 嘉満

早稲田大学

安藤 慎吾

日本電信電話（株） NTTメディアインテリジェンス研究所

宮崎 剛

神奈川工科大学 情報学部 情報工学科

寺崎 智

パナソニック株式会社 イノベーション戦略室
政策企画部 標準化戦略推進課

村松 聡

東海大学 情報理工学部

盛岡 寛史

日本放送協会 放送技術研究所

坂東 幸浩

NTTメディアインテリジェンス研究所

長谷川 誠

東京電機大学工学部

前川 拓也

三菱電機株式会社 情報技術総合研究所

甲斐 隆浩

Plus Project

横山 恵理

大阪工業大学 情報科学部 情報システム学科

監事

伊藤 進策

東芝テック（株） ワークプレイスソリューション事業本部

監事

佐藤 尚

神奈川工科大学 情報メディア学科

企画理事

財務理事

総務理事

技術専門理事地方理事※太字は新任の役員および監事

505

[第3号議案]

貸借対照表

2021年 3月31日現在
一般社団法人 画像電子学会
一般会計科
目
Ⅰ 資産の部
１．流動資産
現
金
預
金
売
掛
金
未
収
金
流動資産合計
２．固定資産(1) 基本財産
投
資
有
価
証
券
基本財産合計(3) その他固定資産
敷金
その他固定資産合計
固定資産合計資産合計
Ⅱ 負債の部
１．流動負債
未
払
金
預
り
金
仮
受
金
未
払
法
人
税
等
流動負債合計
２．固定負債
退
職
給
付
引
当
金
固定負債合計負債合計
Ⅲ 正味財産の部
１．基金
基金
２．指定正味財産
指定正味財産合計
３．一般正味財産(1)代替基金(2)その他一般正味財産
一般正味財産合計
正味財産合計
負債及び正味財産合計

506

当年度

（単位:円）
増 減

前年度51,365,968 52,025,754
0396,500
67,800051,433,768 52,422,254

174,924
174,924-659,786-396,500
67,800-988,486

127,882
127,882

47,04247,042100,000
100,000
100,000
100,000
274,924
227,882
51,708,692 52,650,136

0047,042-941,444

40,21685,34000125,556

44,061
121,877
70,00070,000305,938-3,845-36,537-70,000-70,000-180,382

1,000,000
1,000,000
1,125,556

1,000,000
1,000,000
1,305,93800-180,382

0

0

0

0

0

0

0
50,583,136
50,583,136
50,583,136
51,708,692

051,344,198
51,344,198
51,344,198
52,650,136

0-761,062-761,062-761,062-941,444

正味財産増減計算書
2020年 4月 1日から2021年 3月31日まで
一般社団法人
一般会計

画像電子学会科目
Ⅰ 一般正味財産増減の部
１．経常増減の部(1) 経常収益
受
取
入
会
金
賛
助
会
員
費
特
殊
会
員
費
正
会
員
会
費
学
生
会
員
会
費
入
会
金
ア カ デ ミ ッ ク プ レ ミ ア ム
企
画
・
収
入
大
会
大
会
参
加
費
会
員
大
会
参
加
費
非
会
員
懇
親
会
費
協
賛
金
第1種研究会
研
究
会
予
稿
代
年
間
予
稿
予
約
代
Advanced Image Seminar
第2種研究会
VMA研究会
ﾃﾞｼﾞﾀﾙｻｲﾈｰｼﾞとｲﾝﾀﾗｸｼｮﾝ研究会
DMH研究会
秋
季
大
会
ド
ロ
ー
ン
セ
ミ
ナ
ー
画
像
関
連
連
合
会
IEVC
編
集
・
収
入
掲
載
料
１月号以前(前年度)4月号（旧3月）
6月号（5月）
7月号
10月号（旧9月）
11月号
1月号以降
別
刷
代
１月号以前(前年度)4月号（旧3月）
7月号
11月号
1月号以降
著
作
権
使
用
料
学会誌アーカイブDVD代
そ
の
他
庶
務
・
収
入
雑
収
入
予稿BN代
コ
ピ
ー
代
郵送・手数料BN
預
金
利
子
そ
の
他
他
会
計
通
帳
よ
り
経常収益計

507

当年度

前年度

7,322,500
1,750,000
580,000
4,755,500
80,00017,000140,000
3,428,080
2,934,000
1,439,000
235,00001,260,000
149,000
124,000
25,000028,00014,0000
14,0000
321,000-3,92004,161,033
3,431,500
104,000
608,500
960,000
80,000725,000
720,000
234,000
80,40010,50015,800044,10010,000105,133
339,000
205,000
2,662,157
2,412,157
30,300
1,820
1,850
8,043
2,370,144
250,000
17,573,770

7,595,500
1,720,000
537,500
5,123,500
96,00018,500100,000
6,985,460
2,740,000
1,408,000
743,000
359,000
230,000
105,000
78,00027,000318,000
19,00015,0004,000
0128,000
0
4,000
3,671,460
4,425,269
4,137,000
180,000
1,062,500
0807,500
455,000
780,000
852,000
222,400
49,40015,400175,500
0-17,900
65,86900568,530
68,53028,030440
730
12,997
26,333500,000
19,574,759（単位:円）
増 減-273,000
30,00042,500-368,000-16,000-1,50040,000-3,557,380
194,000
31,000-508,000-359,000
1,030,000
44,00046,000-2,000-318,000
9,000-1,000-4,00014,000-128,000
321,000-7,920-3,671,460-264,236-705,500-76,000-454,000
960,000-727,500
270,000-60,000-618,000-142,000-38,900400-175,500
44,10027,90039,264
339,000
205,000
2,093,627
2,343,627
2,270
1,380
1,120
-4,954
2,343,811-250,000-2,000,989

(2) 経常費用
企
画
・
支
出
大
会
講
演
謝
礼
予 稿 印 刷 ・ メ デ ィ ア 作 成 費
懇
親
会
費
事
務
経
費
実
行
委
員
会
会
議
そ
の
他
第1種研究会
会
場
費
そ
の
他
企
画
委
員
会
会
議
Advanced Image Seminar
講
演
謝
礼
そ
の
他
予
稿
作
成
費
IEVC
秋
季
大
会
ドローンセミナー(旧その他セミナー)
画
像
関
連
連
合
会
編
集
・
支
出
学会誌作成費(CD-ROM、オンデマンド)
１月号以前(前年度)4月号（旧3月）
6月号（5月）
7月号
10月号（旧9月）
11月号
1月号以降
学 会 誌 作 成出
張 交 通 費学会誌(CD-ROM)発送費
学
会
誌
別
刷
印
刷
代
4月号（旧3月）
7月号
11月号
1月号以降
アーカイブDVD作成費
編
集
委
員
会
そ
の
他
庶
務
・
支
出
事
務
人
件
費
事
務
員
給
与
事 務
局
長
業
務
委
託 費
交
通
費
厚
生
費
ア
ル
バ
イ
ト
代
会
議
費
理
事
会
そ
の
他
発
送
通
信
費
郵
便
・
宅
配
便
電
話
料
イ ン タ ー ネット 利 用 料
振
込
手
数
料
そ
の
他
事
務
庶
務
雑
費
事
務
経
費
資
料
等
印
刷
費
出
張
費
事
務
用
品
費
雑費(修理含む)
508

898,126
589,301
55,6856,930
0199,000
0327,686
0
0
0
0
0
0
0
0
25,8130
253,01230,000754,789
535,452
231,093
61,33645,756
24,561
55,186
61,53655,984078,30017,3803,740
013,640027,307
096,35016,728,564
13,423,183
8,819,450
2,400,000
316,494
1,594,814
292,425
1,500
1,500
0
585,210
175,367
71,630211,658
86,34540,2101,869,344
1,716
0
0
105,264
131,772

1,788,537
887,557
55,685
108,512400,000
025,037298,323
122,643
11,10019,00092,54388,61662,274
9,522
16,820579,521
10,2000100,000
692,258
250,771
107,539
83,68835,00015,1509,394
0
016,47087,80036,632
4,320
17,1320
15,1800177,281
123,304
16,674,881
12,997,633
8,394,150
2,400,000
607,255
1,266,536
329,692
67,50863,7883,720
557,010
209,382
73,905
181,467
92,2560
2,195,804
161,916
47,293
110,520
124,844
147,900-890,411-298,2560-101,582-400,000
199,000-25,037
29,363-122,643-11,100-19,000-92,543-88,616-62,274-9,522-16,820-553,708-10,200
253,012-70,000
62,531
284,681
123,554-22,352
10,756
9,411
45,792
61,53655,984-16,470-9,500-19,252-580-17,132
13,640-15,180
27,307-177,281-26,954
53,683425,550
425,300
0-290,761
328,278-37,267-66,008-62,288-3,72028,200-34,015-2,27530,191-5,911
40,210-326,460-160,200-47,293-110,520-19,580-16,128

コ
家
光
日
会
税
表

務

ピ

ー

機

リ

ー

本
費

工
引

熱
学
落

会
手

会
数

処

理
彰

委

託

ス
賃
費
費
料
費
費

画
像
電
子
技
術
賞
研究賞奨励賞・VC・シニア
そ
の
他
ベ
イ
ン
賞
電
子
化
関
連
費
OA機器購入費
ソ フ
ト
ウ
ェ
ア
購
入 費
法
人
登
記
諸
費
用
警
備
費
等
そ
の
他
管
理
費
租
税
公
課
法
人
税
等
国
税
経常費用計
評価損益等調整前当期経常増減額
投 資 有 価 証 券 評 価 損 益 等
投 資 有 価 証 券 評 価 損 益 等
評価損益等計
当期経常増減額
２．経常外増減の部(1) 経常外収益
経常外収益計(2) 経常外費用
経常外費用計
当期経常外増減額
当期一般正味財産増減額
一般正味財産期首残高
一般正味財産期末残高
Ⅱ 指定正味財産増減の部
当期指定正味財産増減額
指定正味財産期首残高
指定正味財産期末残高
Ⅲ 基金増減の部
当期基金増減額
基金期首残高
基金期末残高Ⅳ 正味財産期末残高

509

429,000
1,020,000
163,592
18,0000660,0000000049,632049,63273,30662,040
4,349
0
0
395
395
18,381,874-808,104
47,04247,04247,042-761,062

390,100
1,020,000
136,265
18,00038,966543,960
88,171
19,00820,99523,544
24,624
102,997
102,997038,44861,57021,78011,72011,72075,03475,034
19,242,430
332,329-13,674-13,674-13,674
318,655

38,900027,327
0-38,966
116,040-88,171-19,008-20,995-23,544-24,624-53,365-102,997
49,632
34,858470-17,431-11,720-11,720-74,639-74,639-860,556-1,140,433
60,71660,71660,716-1,079,717

0

0

0

0
0
-761,062
51,344,198
50,583,136

00318,655
51,025,543
51,344,198

0
0-1,079,717
318,655-761,062

0
0
0

0
0
0

0
0
0

0
0
0
50,583,136

00051,344,198

000-761,062

一般会計 財産目録
（2021 年3月31日）
科

目

摘

要

金

額

資産の部
一般会計
現金

手許有高

111,768

普通預金

普通預金 三菱東京UFJ銀行 田町支店(1473555)〃〃 セミナー口 田町支店(1473568)〃
みずほ銀行 浜松町支店(1961408)〃
みずほ銀行 浜松町支店(記念) (2139876)
郵便局振替口座(00180-3-166232)
郵便局総合口座(10070-65457471)

111,768

136,989
2,198,200
205,470
44,633

① p.1
② p.1
③ p.2
2,585,292 ④ p.3

51,766
127,833⑤ p.4
179,599 ⑥ p.5
2,876,659

（小計）
未収金

画像電子学会アーカイブⅡ（1972-2019）代

67,800

有価証券

エヌエフ回路設計ブロック

敷金

ライオンズマンション三河島第二174,924 ⑰ p.11
p.12
100,000（一般会計合計）

3,219,383

組織強化積立金
普通預金

普通預金 三井住友銀行 浜松町支店（7006888）〃
三菱東京UFJ銀行 浜松町支店（3965171）〃
りそな銀行 芝支店(1443346)

15,484
496,787
310,355

⑦ p.6
⑧ p.7
822,626 ⑨ p.8

定期預金

定期預金 みずほ銀行 浜松町支店(1384899)〃
三菱東京UFJ銀行浜松町支店(3965171)〃
三井住友銀行 浜松町支店(25)7,332,486
10,011,460
10,135,965

⑩ p.9
⑪ p.7
27,479,911 ⑫ p.6

定額貯金

郵便局定額貯金(10070-65457471-01)

5,912,000

5,912,000 ⑱ p.5（組織強化積立金合計）

34,214,537

退職金積立金
定期預金

定期預金 りそな銀行
定期預金 りそな銀行

芝支店(3850900)
芝支店(3822466)（退職金積立金合計）
普通預金

ホームページリニューアル（旧VMF）準備金
普通預金 三菱東京UFJ銀行浜松町支店(1153192)（ホームページリニューアル（旧VMF）準備金）
資産の部合計510

2,013,000
12,068,892⑬ p.8
14,081,892 ⑭ p.10
14,081,892
192,880 ⑮ p.7
192,880
51,708,692

科

目

摘

要

金

額

負債の部
未払金

預り金

税務顧問料(クリアコンサルティング)
大塚商会
文書保管料(SBSリコーロジスティクス)

36,3002,200
1,716

源泉所得税，執筆謝礼源泉税

40,21685,340

退職金積立て引当金

1,000,000

負債の部合計差引正味財産511

1,000,000
1,125,556
50,583,136

貸借対照表2021年 3月31日現在
一般社団法人
特別会計

画像電子学会科

Ⅰ 資産の部
１．流動資産現金
棚
卸
仮払
流動資産合計資産合計
Ⅱ 負債の部
１．流動負債
未払法
流動負債合計負債合計
Ⅲ 正味財産の部
１．基金
基金
２．指定正味財産
指定正味財産合計
３．一般正味財産(1)代替基金(2)その他一般正味財産
一般正味財産合計
正味財産合計
負債及び正味財産合計

目

当年度

預
資

人

金
産
金

税

等

前年度

（単位:円）
増 減

4,993,268 4,896,337
96,931
168,880 276,190 -107,310
0
70,000 -70,000
5,162,148 5,242,527 -80,379
5,162,148 5,242,527 -80,379
70,00070,00070,00000070,00070,00070,000

0

0

0

0

0

0

0
0
0
5,092,148 5,242,527 -150,379
5,092,148 5,242,527 -150,379
5,092,148 5,242,527 -150,379
5,162,148 5,242,527 -80,379512正味財産増減計算書
一般社団法人特別会計

2020年 4月 1日から2021年 3月31日まで
画像電子学会科目
Ⅰ 一般正味財産増減の部
１．経常増減の部(1) 経常収益
特
別
会
計
・
収
入
テ ス ト チ ャ ー ト (TC) 印 刷
No.1
No.2
No.21Rev
No.22Rev
発
送
手
数
料
SCID(CD-ROM)
CMYK
DSC
受
取
利
息
経常収益計
(2) 経常費用
仕
入
庶
務
・
支
出
租
税
公
課
特
別
会
計
・
支
出
発
送
手
数
料
振
込
手
数
料
SCID(CD-ROM)仕入
CMYK
消
耗
品
費
経
費
分
担
金
法
人
税
等
国
税
経常費用計
評価損益等調整前当期経常増減額
評価損益等計
当期経常増減額
２．経常外増減の部(1) 経常外収益
経常外収益計(2) 経常外費用
経常外費用計
当期経常外増減額
当期一般正味財産増減額
一般正味財産期首残高
一般正味財産期末残高
Ⅱ 指定正味財産増減の部
当期指定正味財産増減額
指定正味財産期首残高
指定正味財産期末残高
Ⅲ 基金増減の部
当期基金増減額
基金期首残高
基金期末残高Ⅳ 正味財産期末残高

513

一般事業
（単位:円）
増 減

当年度

前年度

373,938
235,950
16,500163,350
37,40018,70013,860124,080
124,080048373,938

459,412444,400
247,500
38,97018,530139,400
13,8900
01,080
42459,412-85,474-208,450-231,000
124,380
18,870-120,700-30
124,080
124,080-1,0806-85,474

107,31000347,0010
1,430
95,571
95,5710
250,000
70,00670,006524,317-150,3790-150,379

301,980
217,300
217,300
507,937
1,015
872
0
0
6,050
500,0003
3
1,027,220-567,8080-567,808-194,670-217,300-217,300-160,936-1,015558
95,571
95,571-6,050-250,000
70,00370,003-502,903
417,4290417,429

0

0

0

0
0
-150,379
5,242,527
5,092,148

00-567,808
5,810,335
5,242,527

00417,429-567,808-150,379

0
0
0

0
0
0

0
0
0

0
0
0
5,092,1480005,242,527000-150,379

特別会計 財産目録
（2021年3月31日）
科

目

摘

要

数量

金

額

資産の部
現金

手許有高

普通預金
(小計）

普通預金 みずほ銀行 浜松町支店(3292479)

売掛金

ﾃｽﾄﾁｬｰﾄ No.1
ﾃｽﾄﾁｬｰﾄ No.2
ﾃｽﾄﾁｬｰﾄ No.3
ﾃｽﾄﾁｬｰﾄ No.4
ｶﾗｰﾃｽﾄﾁｬｰﾄ No.11Rev.
ｶﾗｰﾃｽﾄﾁｬｰﾄ No.21Rev.
ｶﾗｰﾃｽﾄﾁｬｰﾄ No.22Rev.
SHIPP
ＤＳＣ
SCID(XYZ)SCID(CMYK)
計 （送料＋税込価格で計上）

在庫

8,153

ﾃｽﾄﾁｬｰﾄ No.1
ﾃｽﾄﾁｬｰﾄ No.2
ﾃｽﾄﾁｬｰﾄ No.3
ﾃｽﾄﾁｬｰﾄ No.4
ｶﾗｰﾃｽﾄﾁｬｰﾄ No.11
ｶﾗｰﾃｽﾄﾁｬｰﾄ No.21Rev.
ｶﾗｰﾃｽﾄﾁｬｰﾄ No.22Rev.
DSC A4DSC A6
SCID(XYZ)SCID(CMYK)
計 （仕入価格で計上）

4,985,115⑯ p.13
4,993,268
0枚
0枚
0枚
0枚
0枚
0枚
0枚
0枚
0枚
0本
0本
0
13 枚
61 枚
0枚
175 枚
1枚
2枚
6枚
260 枚
260 枚
1本
0本

61,42532,0250
13,125
11,5507,980
25,200
6,500
3,380
7,695
0
168,880
5,162,148

負債の部
未払法人税

法人都民税均等割

70,000

負債の部合計差引正味財産70,0005,092,148

514

515

【第４号議案】

２０２１年度事業計画

１． 計画方針
2021 年度の学会活動は、新型コロナウイルスの感染拡大が世界的に蔓延する状況下にあっても、可能な限り従前通りの活動を行う方針のもとに進める。すなわち、昨年度 12 月に延期となった年次
大会は、コロナ以前と同様の学会会期が変わる 6 月にオンラインで開催し、2020 年度に中止となったアドバンストセミナーや見学会等のイベントも、遠隔システムやツール等を活用してできうる限り開催する予定である。また、今年度は本学会の国際学術交流を促進する主要イベントである
IEVC2021 （The 7th IIEEJ International Conference on Image Electronics and Visual Computing）が、2021
年 9 月 8 日（水）～11（土）の間、北海道知床で開催（オンサイト・オンラインハイブリッド）される予定であり、学会として総力を挙げて成功を目指す。
2020 年度は、コロナ禍によって学会活動が大きな制約を受けたが、そのような困難な状況にも拘わらず、年次大会、VC シンポジウム、定例研究会等の主要行事および各種会議を無事開催することができ、感染症という新たな脅威と隣り合わせのニューノーマル時代の学会活動の在り方と、その土台となる経験と実績を得た。このため、2021 年度の活動方針は、2020 年度に掲げた三本の柱、すなわち（１）学会全体の管理運営体制の強化（Enhancement）、（２）学会活動の透明性促進（Transparency）、（３）新たな活動方法の模索と次世代への挑戦（Challenges）を継続し、これを 2020 年度に得られた成果に基づきブラッシュアップしてより健全な運営と質の高いサービス提供に努め、会員および画
像電子関連分野の研究者、技術者、学生にとってさらに魅力ある学会創りを目指す。
（１） 学会全体の管理運営体制の強化（Enhancement）A) 学会全体として、体制と運営に関する不断の見直しと改善を図ることで健全化と効率化を図る。
B) 質の高い学会活動を維持・発展させるために、学会運営の屋台骨である理事会、各種委員会、学会事務局の機能強化を図り、学会全体としての管理運営体制を強化する。このため、理事
会、各種委員会を構成する役員・委員等のミッションの明確化と目標管理を行い、PDCA サ
イクルによる進捗管理（理事会での審議・報告）を徹底する。
C) 執行部・役員を中心に、会員および協賛会員（企業等）の開拓を強化する。
D) 諸課題解決に向けたワーキンググループ（WG）による検討と学会活動へのフィードバックを継続する。新役員メンバーを含む WG を再編成し、2020 年度に検討した結果をベースに、さらに集約的な検討を進めて学会運営に反映する。
・ 学会運営・財務適正化 WG（管理運営力強化、透明会計、業務効率化等）
・ 学会活動強化 WG（イベント活性化、論文投稿数・会員増加等）

E) 学会事務局の業務の洗い出しと整理・見直しを行い、業務効率と効果の最大化を図る。
2022 年 3 月末に、学会事務局職員 2 名が定年となるため、2022 年 4 月以降の事務体制と運用方法について具体的な検討を行う。
（２）学会活動の透明性促進（Transparency）A) 様々な学会活動に対し、会員各位の協力も得つつ活動内容の一層の見える化を促進し、学会
516

活動の透明性を高める。
・ 理事会、編集委員会、企画委員会など役員や委員による活動と決定内容の周知活動
・ 年次大会、研究会、第二種研究会、国際会議（IEVC）、シンポジウム、セミナー、フォーラムなどの各種イベントの企画・運営活動
・ 大会、研究会、国際会議、各種イベントにおける講演・発表と、学会誌・論文誌への論文
執筆・投稿などの活動
・ 上記活動のサポートと活動円滑化に向けた事務局活動
B) 学会内での、理事会、各種委員会による企画内容の審議をオープン化し論議を尽くすと共に、
年間活動報告（年報特集）などで足跡・反省点を記録として残す。
C) イベントごとに予算管理を行い、明瞭（透明）な収支決算を徹底する。（イベント担当者と財務理事の連携強化、理事会での審議・報告）
D) 総務（広報）機能を強化し、HP と共に SNS（Facebook、Twitter など）を有効活用しタイム
リーに情報発信する。例えば、イベントのエントリー募集や、学会誌・論文誌掲載論文、著
名な国際会議に採録された論文のタイムリーな紹介など。
（３） 新たな活動方法の模索と次世代への挑戦（Challenges）
会員に質の高いサービスをサステナブルに提供するために、以下の取り組みを推進する。
A) コロナ禍の下での活動方法の改善
・ 遠隔会議システムやツールを利用したオンライン会議、オンライン講演・発表方法の高度化、機能強化
・ 集客方法、管理運営体制の工夫と効率化
B) 国際会議 IEVC2021 の開催準備（オンサイト／オンラインハイブリッド）と、英文論文誌のIEVC 特集号論文掲載強化（ジャーナルトラック、ポスト特集号）
C) 新サービスの企画・推進
・ 編集関係「エクスプレス査読」の周知・促進と査読協力体制の強化

新しい論文投稿カテゴリー「実践論文」の投稿誘導。これによる応用研究、課題解決
型研究の促進と論文投稿数増加、さらには会員増加に繋げる取り組みを進める。



英文論文誌の Web of Science、Scopus などのサイテーションインデックス入りを目指した活動を強化する。（J-Stage との連携）



企画委員会と連携した論文特集号、学会誌記事の企画促進

・ 企画関係

開催目的および収支見込みを明確にしたイベント開催を徹底する。

2020 年度年次大会から開始した「高大接続セッション」、人材育成・リクルートから産学連携までを繋ぐ「インターンセッション」を継続する。

2020 年度から開始した「ドローンセミナー」を継続し、フィールド型イベントの充実を図る。

D) 学会の裾野拡大、異分野との融合を図る。医療・福祉、農業、土木・建築、交通、教育、文化、防災等の先端画像電子技術のニーズが高い分野から研究者を呼び込む企画を進め、学会のアクティビティ強化、会員増加に繋げる。
E) 関連研究分野でのプロジェクトの企画や申請にも学会として主体的に協力し、外部資金の獲得を目指す。
517

２．学会誌発行計画
画像電子学会誌 年4回発行
特集予定
・オンライン化・リモート化に係る画像利活用事例特集/

2021年 7月号予定

・ビジュアルコンピューティング論文特集

2021年 10月号予定

・イマーシブメディア実現のための画像関連技術 /年次大会2021特集
2022年 1月号予定
英文誌（IIEEJ Transactions on Image Electronics and Visual Computing） 年2回発行
特集予定
・Special Issue on Special Issue on Image-Related Technologies for the Realization of Future Society
2021年 6月号予定
・Special Issue on Image-related Technology for Realizing Immersive Media /Special Issue on Journal Track Papers in IEVC2021
2021年 12月号予定

3．大会・研究会・セミナー等開催計画
３－１ 第49回年次大会
一般セッション/学生セッション/企画セッション/オーガナイズドセッション/特別講演
開催日：2021年6月24日（木）～26日（土）会 場：オンライン開催

３－２ Visual Computing 2021
通常論文発表/ポスター発表/トップランク国際会議・論文誌文発表済み研究発表
開催日：2021年9月28日(火) ～ 10月1日(金)開催方式: オンサイト or ハイブリッド or オンライン
会 場: 慶應義塾大学日吉キャンパス 来往舎 (オンサイトまたはハイブリッド開催の場合)

３－３ 定例研究会
第297回研究会
2021年10月予定
会場：ハイブリッド開催（予定）
テーマ：画像一般
第298回研究会（高臨場感ディスプレイフォーラム2021）
2021年11月予定
会場：オンライン開催（予定）
第299回研究会
2022年2月予定
会場：松山大学+ハイブリッド開催（予定）
テーマ：画像一般
第300回研究会（映像表現・芸術科学フォーラム）2022年3月予定
会場：未定

３－４ IEVC2021
開催日：2021年9月8日(水)～11日（土）会 場：北海道 知床（現地開催＋オンライン併用のハイブリッド開催（予定））

３－５

セミナー・見学会

・Advanced Image Seminar 2021
開催日：2021年6月16日（水） 会場：オンライン開催
テーマ：「画像認識技術とヒューマンインターフェースの最新動向」

３－６ その他
上記以外の研究会開催計画は各委員会活動計画を参照

518

4．委員会活動計画
編集委員会（委員長：児玉 明、 副委員長：内田 理、小林 直樹、竹島 由里子）

１）昨年度に引き続き、学会のアクティビティを示す学会誌（和文）および英文論文誌の充実、特に質の高い掲載論文の増加を図るために、時流にマッチした特集号の企画や招待論文の掲載を進めるとともに、企画委員会やセミナー委員会の活動と連携した記事の企画を進める。特に、本年度は、年次大会の発表者数増加を図るため、年次大会 2021 の論文特集への投稿を短期特別査読特典付きとして募集することとし、既に HP 等で広報している。
２）英文論文誌の充実により学会のグローバル化と知名度向上を図るため、サイテーションインデック
スリスト入りによるインパクトファクタ取得を目指す取組みを強化するとともに、海外からの投稿
誘導による掲載論文数増加に努め、延いては海外の会員増加を目指す。
３）IEVC2021 において、カンファレンスの査読に協力するとともに、IEVC2021 Journal Track に関連した 12 月号特集論文の査読体制を整え、スムーズな査読の実施を実現する。
４）2021 年度以降の論文特集号として、学会誌では、「オンライン化・リモート化に係る画像利活用事
例特集」（実践論文特集）（2021 年 7 月発行予定）、「ビジュアルコンピューティング論文特集号」（2021
年 10 月発行予定）、「イマーシブメディア実現のための画像関連技術」と「年次大会 2021 論文特集」（2021 年 1 月発行予定）、「クリエイティビティを支援・拡大する画像関連技術」（2022 年 4 月発行
予定）、英文論文誌では、「Special Issue on Image-Related Technologies for the Realization of Future Society」（2021 年 6 月発行予定）、「Special Issue on Image-related Technology for Realizing Immersive Media」と「Special Issue on Journal Track Papers in IEVC2021」（2021 年 12 月発行予定）、「Special Issue on CG &Image Processing Technologies Supporting and Expanding Human Creativities」と「Special Issue on
Extended Papers Presented in IEVC2021」（2022 年 6 月発行予定）を企画し、論文募集を行っている。
また、時宜を得て、実践論文の新たな特集を検討する予定である。
５）これまで「短期特別査読制度」に関連した論文募集を始めているが、会員からのニーズを踏まえて、本制度に係る論文募集を引き続き行う予定である。
６）学会誌および英文論文誌のオンライン発行に伴う編集・校正作業の質を保持し、一方で編集委員および事務局の負担を軽減するため、作業プロセスの効率化を図るとともに、編集・査読・校正業務に携わる協力・支援メンバーの増員を進める。
７）学会のグローバル化への対応として、英文ホームページの充実を図るとともに、Facebook や twitterなどの SNS による情報発信を活用した学会からの情報流通の仕組みをさらに充実、強化する。

企画委員会 （委員長：谷口行信 副委員長 駒形 英樹）
１）定例研究会（第１種研究会）
定例研究会は、2019年度と同じく4 回の開催を予定している。場所に依らず参加できるオンラインのメ
リットを活かし、現地会場とオンライン会場を組み合わせたハイブリッド開催を検討する。夏の研究会
はIEVC 2021の開催時期を避けて9月下旬の実施を計画する。冬は2月に西日本方面での開催を計画する。
発表件数の増加に向けて、学生の卒業研究・修士研究の発表を促す仕組みを検討する。11月に高臨場感
ディスプレイフォーラム（オンライン）、3月に映像表現・芸術科学フォーラムの開催を予定している。
２）見学会
見学会の開催時期・見学先は未定である。近年、見学先としてメーカーやゲーム会社への打診がことごとく断られている。理由として、内部の現場を公開することに対する警戒感が以前よりも厳しい点が挙げられる。見学会に代わる会員にとって魅力的な新企画についても検討していく。
３）関西地区での研究会の企画
例年の秋季大会は、2021年度は開催されない予定であることから、関西地区での発表機会を確保するた519

め、夏の研究会を関西地区で実施することも検討する。
４）学会活性化に向けて学会の基幹活動であり財務にも寄与する学会誌論文の増加につながる方策を継続する。2018年3月の第285回研究会から始めたコメントサービスはコメント提供者の負担が大きい一方で、当日の議論の活発化と質向上には明確な効果がある。負担を緩和するため、担当者を分けて当日議論を記録し迅速に発表者にフィードバックする方式を検討する。第1種研究会発表を対象とした研究会若手奨励賞を新設し、発表
者数の増加につなげていく。

技術専門委員会 （委員：盛岡寛史、坂東 幸浩、長谷川 誠、前川 拓也）

2021年6月16日には「画像認識技術とヒューマンインターフェースの最新動向」と題してAIS (Advanced
Image Seminar) 2021を実施する．昨年度，新型コロナウイルス感染拡大の影響を受けてやむなく中止としたAIS 2020の経験を踏まえ，いまだ収束の見えない新型コロナウイルスの影響を避けるためオンライン開催とした．また，平日でも参加しやすくするため開催時間を午後に限定し，より参加しやすいよう参加費を改定したうえ，3名の専門家を講師としてお招きしてご講演をいただく．
このほか，2021年度画像電子技術賞の選定を行う．また，画像電子技術賞表彰規定の改定については，理事会での審議を経て引き続き検討する．
次年度に向けて，AIS2022 及び 2022 年度画像電子技術賞選定の準備を進めていく．

年次大会実行委員会 （委員長：児玉明、副委員長：土橋 寿昇、谷口 行信）
2021年6月24日（木）～26日（土）に、第49回年次大会（Media Computing Conference 2021）をオンラインにおいて開催予定である．当初は広島での地方開催を検討していたが、新型コロナウイルス感染症拡大の影響を踏まえ、また本来の6月開催に戻すことを最優先とし、オンライン開催としたものである。
大会テーマとして「オンライン化・リモート化を支える画像関連技術」を掲げ、最新の画像電子関連技術の研究成果について、一般及び学生セッションの発表を募る予定である。また、SIC研究会、VMA研
究会、DMH研究会、DRC研究会などの主催する企画セッション・オーガナイズドセッション・学生セッ
ションを企画予定である。更に、次に示す特別講演2件を予定しているので、是非、ご聴講いただきたい。


6 月 24 日（木）午後予定
講演者 1: 山田武士（NTT コミュニケーション科学基礎研究所 所長）
発表題目:「こころまで伝わるコミュニケーション実現への挑戦」
要旨：NTT コミュニケーション科学基礎研究所では、人と人、あるいはコンピュータと人の間の「こころまで伝わる」コミュニケーションの実現をめざし、メディア処理や機械学習、幼児の言語獲得や脳科学などの研究に取り組んでおります。本講演では、特にクロスモーダルなメディア処理や、人間の視覚系の錯覚を利用した映像表現技術などを中心に当研究所の最近の取り組みについてご紹
介いたします。

6 月 26 日（土）午後予定
講演者 2: 甲藤二郎（早稲田大学 理工学術院 情報通信学科 教授）

520

発表題目:「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」
要旨: 講演者はこれまで画像圧縮・画像処理・画像通信に関係する研究開発に取り組んできた。一方、近年の深層学習の進展は凄まじく、画像圧縮や画像通信への応用事例も急速に増加している。
そこで本講演では、これらの研究開発動向を紹介すると共に、講演者の研究室における研究開発事
例の紹介を行う。

学生会 （幹事：田代裕子）(1) 開催中止かつ2019年度運営委員の学生が全て卒業を迎え，また，活動開始時期には新型コロナウイルス（COVID-19）対策での緊急事態宣言などが発令され，引き継ぎの機会が得られず，2020年度の運営委員は一旦解散となった．また，この状況下では，参加されていた大学，研究室からの選出もままならず，2021年度の運営委員も0名である．
(2) 現状では，学生会の今後の活動は未定である．．

国際カンファレンス （主担当：内田 理，金田 北洋，小林 直樹）
The 7th IIEEJ International Conference on Image Electronics and Visual Computing(IEVC2021) を 9 月 8 日～11 日に北海道知床（斜里町）にて開催する。現在、月に１度のペースで庶務委員会を開催し、準備を進めている。オンラインを併用した形での開催を予定しているが、新型コロナウイルスの感染状況によっては完全オンライン開催への移行も検討せざるを得ない状況である。4 月 30
日に General Papers の投稿を締め切ったが、Late Breaking Papers カテゴリの投稿 2 件も含め、合計88 件の投稿があった（その後 3 件キャンセル）。Late Breaking Papers（6 月 21 日に投稿締め切り）の投稿を広く呼びかけ、目標としている発表件数 100 件、参加者数 150 名を達成したい。
なお、前回に引き続き、投稿形式として Journal Track を設けた。また、IEVC2021 の特集号も予定しており、編集委員会と協力して英文誌の掲載数増加に貢献したい。

第2種研究会
第 2 種研究会の活動は次のとおりに分類される．活動の報告と計画はこの分類に従って示す．
[1] ビジュアルコンピューティング分野
1-1 ビジュアルコンピューティング(VC)研究会 (IIEEJ SIG on Visual Computing)
1993～
VC シンポジウム，VC ワークショップ，秋期セミナー(CG 関連のチュートリアル)を開催予定している．
1-2 多次元画像(MDI)研究会 (IIEEJ SIG on Multi-dimensional Image)
2001～ (2001 年以前は，3D 画像調査専門委員会)
3 次元画像コンファレンス，多次元画像セミナーを開催予定している．
[2] メディア応用分野
2-1 VMA(Versatile Media Appliance)研究会 (IIEEJ SIG on Versatile Media Appliance)
1997-09～521

1992-12 に発足したメディア統合技術(MIT)研究会を 1997-09 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), 62608(Net Config)などの国際規格も開発している．
2015-01～ユニバーサルデザイン関連に注目し調査研究する．
2-2 デジタルミュージアム・人文学（DMH)研究会 (IIEEJ SIG on Museum and Humanity)（第 313 回理事会で承認）2020 年 12 月発足
これまでの画像ミュージアム（MUS)研究会（2003-01～ ），画像エンターテイメント（IET)研究会(2014.03～)，デジタルサイネージとインタラクション(DSG)研究会 (2010-01～)を統合し，デジタル人
文学分野の研究も視野に入れて新たに発足した．
[3] 標準化関連分野
3-1 静止画符号化標準化(SIC)研究会 (IIEEJ SIG on Still Image Coding Standardization)
1986 年に発足．2005 年～現名称
ISO/IEC JTC1/SC29 における画像符号化技術の標準化動向を広く紹介して，関連分野の研究・開発のための情報交換を行う．
[4] 生活支援分野
4-1 安全な暮らしのための情報技術(SSC)研究会 (IIEEJ SIG of Social Secured Cybertechnology)
2007-09～
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する．
4-2 視覚・聴覚支援システム(VHIS)研究会 (IIEEJ SIG on Visual and Hearing Impaired Support)
2012-03～
視覚・聴覚障害をもつ人々への情報保障・コミュニケーション支援のための画像情報技術を調査研究する．
[5] 表示分野
5-1 デジタルサイネージとインタラクション(DSG)研究会 (IIEEJ SIG on Digital Signage and Interaction)
2010-01～2020.12
当該分野の技術・サービスはコモディティ化したと思われるため，研究会としての役割を見直し，他の 2 研究会と共に， 新たに発足するデジタルミュージアム・人文学（DMH）研究会に統合する．（2-1参照）
5-2 スマートディスプレイ(SDP)研究会 (IIEEJ SIG on Smart Display)
2012-10～
業界/標準化団体での活動が先行している IPTV，smart TV，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な視点での議論を深める．
[6] 共通領域
6-1 建築と画像電子の共通領域(AIM)研究会 (IIEEJ SIG on Architectural Industry Mondiale expected by522

Image Technology)
2015-12～
日本建築学会と画像電子学会の現在および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
分野の関連技術を系統的に調査研究する．
6-2 ドローン（DRC）研究会 (IIEEJ SIG on Drone Research Committee)
2020-10～
ドローンをこれからの社会インフラとして役立てることを目指して研究する．

2021 年度活動計画(協賛については省略)[1] VC分野の第2種研究会[1-1] ビジュアルコンピューティング(VC)研究会
1. 代表
委員長 金井崇

副委員長 向井智彦

2. Webなし（設定中）3. Visual Computing 2021
テーマ: VC 全般
開催日: 2021-09-28 – 2021-10-01
会場: 慶應義塾大学日吉キャンパス 来往舎

方式: オンサイト or ハイブリッド or オンライン
講演件数:

未定

担当: 斎藤 豪（プログラム委員長），藤代 一成（運営委員長）, 向井 智彦（運営副委員長）
4. 研究会/ワークショップ
VC ワークショップ 2021
テーマ: VC 一般
開催日: 2021-mm-dd
会場: 未定講演件数: 未定
担当: 金井5. セミナーVC セミナー (Visual Computing 2021 のチュートリアルとして開催予定)
テーマ: VC 一般
開催日: 2021-09-28
会場: 慶應義塾大学日吉キャンパス 来往舎

方式: オンサイト or ハイブリッド or オンライン
講演件数: 未定
担当: 金井523

[1-2] 多次元画像(MDI)研究会
1. 代表
委員長 高田英明
2. Webなし
3. 年次大会 企画セッション
予定なし
4. 研究会/ワークショップ(1) 3 次元画像コンファレンス 2021
テーマ: 3 次元画像処理全般
開催日: 2021-07-01/02
会場: オンライン
講演件数: 未定（募集中）件

担当: 高田5. セミナー
予定なし[2] メディア応用分野の第2種研究会[2-1] Versatile Media Appliance(VMA)研究会
1. 代表
委員長 深見拓史
2. Webhttp://www.y-adagio.com/public/committees/vma.htm
3. 年次大会 企画セッション
テーマ：未定開催日：2021-06-24/25/26
会場：オンライン（当初、広島大学）
講演件数：3 件
担当：深見
4.研究会/ワークショップ
第 50 回 VMA 研究会
テーマ: 未定
開催日: 2021-10-dd
会場: 未定講演件数:件

担当: 深見524

第 51 回 VMA 研究会（VHIS との共催）
テーマ: VMA と VHIS の近接領域
開催日: 2022-03-dd
会場: 専修大学 向ヶ丘遊園キャンパス
講演件数:

件

担当: 深見，平山
5. セミナー

開催予定なし[2-2] デジタルミュージアム・人文学(DMH)研究会
1. 代表
委員長 平山亮
2. Web
検討中
3. IEVC2021 オーガナイズドセッション
テーマ：未定開催日：2021-09-08/09/10/11
会場：北海道 知床
講演件数： 件担当：平山
4. 年次大会 企画セッション
テーマ：未定開催日：2021-06-24/25/26
会場：オンライン（当初、広島大学）
講演件数：3 件
担当：大野
5. 研究会/ワークショップ
第 2 回デジタルミュージアム・人文学（DMH)研究会
テーマ: 未定
開催日: 2021-08-dd
会場: 未定（関東）
講演件数:

件

担当: 鈴木
第 3 回デジタルミュージアム・人文学（DMH)研究会
テーマ: 未定
開催日: 2022-03-dd
会場: 未定（関西）
講演件数:

件

担当: 横山6. セミナー525

予定なし
7. 学会誌記事
DSG 研究会から DMH 研究会への移行に関しては，DMH 研究会への期待を中心に，学会誌の記事として執筆の予定である．

[3] 標準化関連分野の第2種研究会[3-1] 静止画符号化標準化(SIC)研究会
1. 代表
委員長 小野文孝
2. Webなし
3. 年次大会 オーガナイズドセッション
テーマ：（仮）画像符号化の最新動向
開催予定日：2021-06-24/25/26/
会場：オンライン（当初、広島大学）
講演予定件数：4 件
担当：小野
4. 研究会/ワークショップ
予定なし
5. セミナー
予定なし
6.学会誌解説
学会誌に最新動向の解説やこれまでの歴史のまとめ記事を適宜掲載予定．

[4] 生活支援分野の第2種研究会[4-1] 安全な暮らしのための情報技術(SSC)研究会
1. 代表
委員長 中西浩
2. Webhttp://www.y-adagio.com/public/committees/ssc/ssc.htm
3. 年次大会 企画セッション
予定なし
4. 研究会/ワークショップ(1) 第 15 回 安全な暮らしのための情報技術研究会
テーマ: 人の繋がりを支援する情報技術
開催日: 2021-10 or 11-未定
会場: オンライン

526

講演件数: 未定

件

担当: 中西5. セミナー
予定なし[4-2] 視覚・聴覚支援システム(VHIS)研究会
1. 代表
委員長 平山亮
2. Webhttp://www.y-adagio.com/public/committees/vhis/vhis.htm
3. 年次大会 企画セッション
予定なし
4. 研究会/ワークショップ(1) 第 16 回 視覚・聴覚支援システム研究会
テーマ: オンラインにおける視聴覚障害者への情報保障（仮）開催日: 2021 -12-dd
会場: 未定講演件数:件

担当: 平山(1) 第 17 回 視覚・聴覚支援システム研究会（VMA 研究会と共催）
テーマ: VMA と VHIS との近接領域
開催日: 2022 -03-dd
会場: 専修大学 向ヶ丘遊園キャンパス
講演件数:

件

担当: 深見，平山
5. セミナー
予定なし[5] 表示分野の第2種研究会[5-1] スマートディスプレイ(SDP)研究会
1. 代表
委員長 松本充司
2. Webhttp://www.y-adagio.com/public/committees/sdp/sdp.htm
3. 年次大会 企画セッション
予定なし
4.研究会/ワークショップ

527

予定なし
6.セミナー(1) 第 5 回 SDP セミナー
テーマ: 未定
開催日: 2022-mm-dd
会場: 未定講演件数:件

担当: 松本[6] 共通領域の第2種研究会[6-1] 建築と画像電子の共通領域(AIM)研究会
1. 代表
委員長 長尾嘉満
2. Webhttp://y-adagio.com/public/committees/aim/aim.htm
3. 年次大会 企画セッション
テーマ: 未定
開催日: 2021-06-24/25/26
会場: オンライン（当初、広島大学）
講演件数:

件

担当: 長尾4. 研究会/ワークショップ
第 3 回建築と画像電子の共通領域(AIM)研究懇談会
テーマ: 未定
開催日: 2021-mm-dd
会場: 未定実験数:件

担当: 長尾5. セミナー
予定なし[6-2]ドローン(DRC)研究会
1.

代表
委員長 長谷川克己

2.

Web
なし

3.

IEVC 大会 オーガナイズドセッション
テーマ：未定開催日：2021-09-08/09/10/11

528

会場：北海道 知床
講演件数： 件
担当：長谷川4. 年次大会 企画セッション
テーマ：未定開催日：2021-06-24/25/26
会場：オンライン（当初、広島大学）
講演件数：

件

担当：長谷川5. 研究会/ワークショップ
予定なし
6. セミナーテーマ: 第 2 回ドローンセミナー
開催日: 2021-mm-dd
会場: 未定講演件数:件

担当: 長谷川529

2021 年度
氏名

勤務

画像電子学会

代議員

先

松本 充司

早稲田大学 理工学研究所

高橋 時市郎

東京電機大学 未来科学部

如澤 裕尚

NTT アドバンステクノロジ株式会社

江島 將高

パナソニック株式会社

金田北洋

長瀬産業株式会社

三ッ峰 秀樹

日本放送協会 放送技術研究所

水谷 幹男

Egretcom 株式会社

森本 有紀

九州大学

藤代一成

慶應義塾大学

羽鳥 好律

神奈川工科大学／東京工業大学 IIDP

内田 理

東海大学情報理工学部

奥田 真一

富士フイルムビジネスイノベーション株式会社

張 暁華

広島工業大学 情報学部 情報コミュニケーション学科

長谷川まどか

宇都宮大学 工学部

佐野 睦夫

大阪工業大学新 任
小野 文孝

東京工芸大学 名誉教授

田中 敦

三菱電機株式会社 人材開発センター

森島 繁生

早稲田大学 理工学術院

長橋 宏

日本女子大学 理学部 数物科学科

佐藤 周平

富山大学

近藤 邦雄

東京工科大学 メディア学部

甲藤 二郎

早稲田大学 理工学術院

鉄谷 信二

東京電機大学 未来科学部

檀 裕也

松山大学

西田 友是

広島修道大学木下 浩二

愛媛大学大学院 理工学研究科

高野 邦彦

東京都立産業技術高等専門学校

八島 由幸

千葉工業大学

新谷 幹夫

東邦大学

蓮池 曜

（株）サピエンス5302021年度 予算【第5号議案】（予算）2021年 4月 1日から2022年 3月31日まで
一般社団法人
一般会計

画像電子学会科

Ⅰ目

一般正味財産増減の部
１．経常増減の部(1) 経常収益
受
取
入
会
金
賛
助
会
員
費
特
殊
会
員
費
正
会
員
会
費
学
生
会
員
会
費
入
会
金
ア カ デ ミ ッ ク プ レ ミ ア ム
企
画
・
収
入
大
会
大
会
参
加
費
会
員
大
会
参
加
費
非
会
員
懇
親
会
費
そ
の
他
協
賛
金
助
成
金
VC2021会
第1種研究会
研
究
会
予
稿
代
年
間
予
稿
予
約
代
Advanced Image Seminar
第2種研究会
VMA研究会
国際
標
準化
DMH研究会
ドローン
研究会
インターンセッション
秋
季
大
会
画
像
関
連
連
合
会
IEVC
編
集
・
収
入
掲
載
料
１月号以前(前年度)4月号（旧3月）
6月号（5月）英文誌
7月号
10月号（旧9月）
12月 英文誌
1月号以降
別
刷
代
１月号以前(前年度)4月号（旧3月）
7月号
9月号
11月号
1月号以降
著
作
権
使
用
料
学会誌アーカイブライブラリ
そ
の
他
庶
務
・
収
入
雑
収
入
予稿BN代
コ
ピ
ー
代
郵送・手数料BN
預
金
利
子
そ
の
他
他
会
計
通
帳
よ
り

2021年予算

2020年

6,989,500
1,750,000
580,000
4,422,500
80,00017,000140,000
13,120,000
595,000

備考

7,322,500
1,750,000
580,000
4,755,500
80,00017,000140,000
3,428,080
2,934,000
1,439,000
235,00001,260,000

2,500,000
132,000
323,000
60,0002021年単独開催
149,000
124,000
25,000028,00014,0000500,000
310,000
8,700,000
6,000,000
5,400,000

0

14,000321,000
0 2022年秋再開予定-3,92004,161,033
3,431,500
104,000
608,500
960,000
80,000725,000
720,000
234,000
80,40010,50015,80000600,000
70,00070,000531

44,10010,000105,133
339,000
205,000
2,662,157
2,412,157
30,300
1,820
1,850
8,043
2,370,144
250,000

経常収益計(2) 経常費用
企
画
・
支
出
大
会
会
場
費
講
演
謝
礼
予 稿 印 刷 ・ メ デ ィ ア 作 成 費
プ
ロ
グ
ラ
ム
印
刷
費
懇
親
会
費
事
務
経
費
実
行
委
員
会
会
議
そ
の
他
VC2021会
第1種研究会
会
場
費
そ
の
他
企
画
委
員
会
会
議
Advanced Image Seminar
講
演
謝
礼
そ
の
他
予
稿
作
成
費
第2種研究会
VMA
DMH
VHIS他
ドローン研究会
IEVC
インターンセッション
秋
季
大
会
画
像
関
連
連
合
会
編
集
・
支
出
学会誌作成費(CD-ROM、オンデマンド)
１月号以前(前年度)4月号（旧3月）
6月号（5月）
7月号
10月号（旧9月）
11月号
1月号以降
学 会 誌 作 成出
張 交 通 費学会誌(CD-ROM)発送費
学
会
誌
別
刷
印
刷
代
4月号（旧3月）
7月号
11月号
1月号以降
学会誌アーカイブライブラリ作成費
編
集
委
員
会
そ
の
他
庶
務
・
支
出
事
務
人
件
費
事
務
員
給
与
事 務
局
長
業
務
委
託 費
交
通
費
厚
生
費
ア
ル
バ
イ
ト
代
会
議
費
理
事
会
そ
の
他
発
送
通
信
費
郵
便
・
宅
配
便
電
話
料
イ ン タ ー ネット 利 用 料
振
込
手
数
料
そ
の
他
事
務
庶
務
雑
費
事
務
経
費

26,179,500

17,573,770

8,282,670
450,000
0898,126
589,301055,6856,930
0199,000
0327,686

1,665,000
100,000

111,370

370,000
20,000253,012350,000
5,336,300
220,000

253,01225,81330,0001,200,000
800,000

50,00050,00050,000100,000
100,000
50,00016,214,140
12,516,500
8,100,000
2,400,000
316,500
1,400,000
300,000
3,000
3,000
589,000
175,000
75,000212,000
87,00040,0001,892,000

532

2021年単独開催
0
0
0
0
0

0
30,000754,789
535,452
231,093
61,33645,756
24,561
55,186
61,53655,984078,30017,3803,740
013,640027,307
096,35016,728,564
13,423,183
8,819,450
2,400,000
316,494
1,594,814
292,425
1,500
1,500
0
585,210
175,367
71,630211,658
86,34540,2101,869,344
1,716

資
料
等
印
刷
費
出
張
費
事
務
用
品
費
雑費(修理含む)
コ
ピ
ー
機
リ
ー
ス
家
賃
光
熱
費
日
本
工
学
会
会
費
会
費
引
落
手
数
料
税
務
処
理
委
託
費
表
彰
費
画
像
電
子
技
術
賞
論
文
賞
・
西
田
賞
研究賞奨励賞・VC・シニア
そ
の
他
ベ
イ
ン
賞
電
子
化
関
連
費
OA機器購入費
ソ フ
ト
ウ
ェ
ア
購
入 費
法
人
登
記
諸
費
用
警
備
費
等
そ
の
他
管
理
費
租
税
公
課
法
人
税
等
国
税
経常費用計
評価損益等調整前当期経常増減額

0
111,000
150,000
429,000
1,020,000
164,000
18,000660,000
140,000
20,00030,00030,00060,000304,640
200,000
104,640
47,00062,000400,000
400,000
26,096,810
82,690533

0
0105,264
131,772
429,000
1,020,000
163,592
18,0000660,0000000049,632049,63273,30662,040
4,349
0
0 消費税
395 特別会で計上
395
18,381,874-808,1042021年度 予算（予算）2021年 4月 1日から2022年 3月31日まで
一般社団法人 画像電子学会
特別会計
科

目

2021年予算

Ⅰ 一般正味財産増減の部
１．経常増減の部(1) 経常収益特別会計・収入
ﾃｽﾄﾁｬｰﾄ代金
No.1
No.2
No.21Rev
No.22Rev
発送手数料
SCID(CD-ROM)
CMYK
XYZ
DSC
受 取 利 息経常収益計
(2) 経常費用
仕入
庶 務 ・ 支 出租 税 公 課
特 別 会 計 ・ 支 出
テストチャート (TC) 印刷
No.1
発 送 手 数 料
振 込 手 数 料
SCID(CD-ROM)仕入
CMYK
XYZ
消
耗
品 費
経 費 分 担金
法 人 税 等
国税
経常費用計
評価損益等調整前当期経常増減額

268,450
51,00000
17,00034,00020,000
197,400
188,000
9400
0
50
268,450

373,938
235,950
16,500163,350
37,40018,70013,860124,080
124,080

25,0001,400
164,850
164,850

107,31000347,0010
1,430
95,571
95,5710070,00070,000259,8508,600

0250,000
70,00670,006524,317-150,379

166,250

534

2020年

0
48
373,938（単位:円）
備考

【第 6 号議案】

重要な財産の処分の件

2022 年 3 月本学会職員 2 名が定年を迎え退職金を支給します。
支給金額合計：14,139,500 円

定款 第４章 社員総会（権限） 第 14 条 社員総会は､次の事項を決議する｡（７）長期借入金並びに重要な財産の処分及び譲受けに従い下記退職金積立金 定期預金の解約をいたしたくご承認をお願いします。
一般会計財産 退職金積立金
定期預金 りそな銀行

芝支店(3850900) 2,013,000 円

定期預金 りそな銀行

芝支店(3822466) 12,068,892 円
合計 14,081,892 円

尚、本学会は会計処理において、過年度より退職金の総額見積もりをして按分経費にしてこなかったため 2021 年度決算において費目／退職金として支給金額が経費として計上されますことを併せてご承認をお願いします。

535

画像電子学会賛助会員
池 上 通 信 機 株 式 会 社
オ リ ン パ ス 株 式 会 社
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
コニカミノルタ株式会社（2021 年 3 月 31 日現在）

サ ク サ 株 式 会 社
シリコンスタジオ株式会社
株 式 会 社 テ レ ビ 朝 日
大 日 本 印 刷 株 式 会 社
ディライトワークス株式会社
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

536

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
富士ゼロックス株式会社
古 野 電 気 株 式 会 社
三 菱 電 機 株 式 会 社
株 式 会 社 リ コ ー○新入会員紹介（2021 年 6 月 30 日）

画像電子学会 2021 年 7 月号が発行されました．本号では，「年次大会」小特集論文と通常論文の合計 8 件が掲載されています．また，画像電子技術賞に輝いた技術 2 件（1 件は 2019年度）の解説，「ホロ HMD の展望」の講座，「コロナ対策のための接触確認アプリ MOCHA」をとりあげたスキャニングなど多様で興味深い内容の技術が紹介されており，是非，御一読いただければと思います．なお，当初計画しておりました「未来社会の実現に向けた画像関連技術」と「 オンライン化・リモート化に係る画像利活用事例」の論文特集は，期限までに規定数の採録に至らず，見送りとしました．
さて本学会の年次大会は 6 月末に無事オンラインで開催されました．
前年度が 12 月開催となったためわずか半年での開催でしたが多くのご投稿をいただき，特別講演 2 件も大変好
また，
評でした．
この年次大会報告も本号に掲載しています．
9 月 8 日～11 日に本学会主催で北海道の知床にて，IEVC2021を開催する予定です．開催形態は最終的にハイブリッド開催
を選択しました．ワクチンの接種も広まりつつあり，久しぶ
りに対面での学会が不安なく開催されることを祈念するとともに，より活発な議論が行われることを願っております．さらに英文誌では論文特集を予定していますので，コンファレ
ンスでの議論を反映してジャーナル論文に発展させて頂ければと存じます．
加えて，今年度も昨年から始まった「短期特別論文査読制度」が実施されます．募集専門分野は「画像符号化」「画像処
理（画像認識・特徴抽出）」，「コンピュータグラ フィックス」「ビジュアライゼーション」及び「画像処理一般」であり，1次募集は既に終了し，2 次募集は 2021 年 11 月 5 日（金）～12 月 3 日（金）を予定しております．査読期間が，通常の半分程度に短縮されますので，急ぎ論文化を考えている方には絶好と思います．また今年度の年次大会論文特集では無料で
この短期特別査読を申請できます．年次大会に投稿された方は是非この機会をご利用ください．
私事ですが 2018 年 11 月に編集委員として編集委員会に参加させていただきました．論文の査読に始まり校正，講座や解説記事の検討など編集委員長の児玉先生をはじめとして各
先生方の苦労の下に学会誌が発行されていることが分かり，
僅かながらでもお役に立てればと考えております．この１年間は新型コロナウイルス(COVID-19)の影響でリモート会議
にて編集委員会が開催されてきました．リモート会議は，大学での業務終了後慌てずに参加できるという大きなメリットがあり助かっている部分もありますが，表情や雰囲気がわか
りづらい中での会議のため，編集委員長をはじめ苦心されている様子も感じております．皆様方の努力によりスムーズに
編集委員会が開催されていることにあらためて敬意を表するとともにワクチン接種も始まり，少しでも早くコロナ禍が終息し,対面でも会議が開催できるようになることを願っております．
（石川 雅浩 記）

正会員
鈴木 卓治 (人間文化研究機構国立歴史民俗博物館)
千代 英一郎 (成蹊大学)
Sandoval Galvez Jaime Alberto((株)AB.do)
竹前 和幸 ((株)AB.do)
前川 拓也 (三菱電機㈱)黒沼 靖史 (光英 VERITAS 中学校高等学校)
岸本 康成 (富士フイルムビジネスイノベーション㈱)坂東 幸浩 (NTT コンピュータ＆データサイエンス研究所)
日和﨑 祐介 (NTT コンピュータ＆データサイエンス研究所)
学生会員
内川 亮介 (大阪大学)
XIANG SHENG(北海道大学)
TIAN YING(北海道大学)
春田 隆佑 (日本大学)
JAIN RAHUL KUMAR(立命館大学)
奥野 智萌 (東京藝術大学)
阿部 恭征 (北海道大学)
秀島 裕基 (広島大学)
三島 雪野 (広島大学)
石渡 翔太郎(東京理科大学)．
賛助会員(株)AB.do

○会員現況
名誉会員
正会員
学生会員
賛助会員
特殊会員

18 名
514 名
52 名
22 社 33 口
32 件

537

発行所 一般社団法人 画像電子学会
第 50巻 第 3 号 （通巻 257号）
2021（ 令 和 3 ） 年 7 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）©2021 画像電子学会
E-mail ： hensyu@iieej.org
編集 ・ 発行者 児玉 明
http://www.iieej.org/

Journal of the IIEEJ 257
2021 Vol.50 No.3

画 像 電 子 学 会 誌

503