SpecTrans

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About #

物体や物体表面の認識・分類技術は、ユビキタスコンピューティングやウェアラブルコンピューティングにおいて欠かせない重要です。 一方で、そうした認識・分類技術はリアルタイムアプリケーションに不向きであったり、鏡面材料・テクスチャがない材料・透明材料のような光学的に複雑な材料表面に適用できない場合があります。 しかし、これらの材料は、透明ディスプレイ・インタラクティブサーフェスといったHCI分野で提案されるインタラクティブシステムにおいて、ますます活用されることが期待されます。 本研究で提案する「SpecTrans」は、ガラス・透明なプラスチック・金属などの材料の物体表面の認識・分類のための新しいセンシング技術です。

SpecTransは、レーザーと多方向のマルチスペクトルLED光を用いることで、材料表面の光学的特徴を抽出します。 SpecTransが搭載するセンサーは小型で、かつ、材料表面の特徴や反射率分析を用いる従来の画像ベース手法に比べて計算量が大幅に少なく、ウェアラブル・ユビキタスコンピューティングに適したリアルタイム性を実現します。

空気を含む9種類の透明材料に対してSpecTransの認識・分類性能を評価した結果、99.0%の認識率が期待できることが分かりました。 また、SpecTransを活用した様々なアプリケーションを提案しています。

Publications #

• Munehiko Sato, Shigeo Yoshida, Alex Olwal, Boxin Shi, Atsushi Hiyama, Tomohiro Tanikawa, Michitaka Hirose, and Ramesh Raskar. 2015. SpecTrans: Versatile Material Classification for Interaction with Textureless, Specular and Transparent Surfaces. In Proceedings of the 33rd Annual ACM Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI ’15). Association for Computing Machinery, New York, NY, USA, 2191–2200. (The first two authors contributed equally to this work.) https://doi.org/10.1145/2702123.2702169