The synthesis method for viewing angle-based hybrid image by using angle-dependent frequency noises

利用角度相关频率噪声的基于视角的混合图像合成方法

• 批准号: 19K20302
• 负责人: SRIPIAN PEERAYA
• 金额: $ 2.75万
• 依托单位: Shibaura Institute of Technology
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• 财政年份: 2019
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2019-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-19K20302/
• 关键词: ハイブリッド画像; Psychophysics; 知覚の実験; 主観評価; 人間認知; 画像処理; ビデオ処理; 錯覚; 錯視; 空間周波数フィルタ; バンドパスフィルタ; 感情推定; デジタルアーツ; 人間視覚感度関数; デジタルフィルタリング; 空間周波数; コントラスト感度関数; 錯覚検証; リンキングノイズ; 周波数ノイズ; 計算錯覚; 周波数感度

ハイブリッド画像は、2枚の画像を低周波数成分と高周波数成分に分解し、再合成することで生成される。このハイブリッド画像は、近くで見ると高周波数成分が目立ち、遠くで見ると低周波数成分が認識されるという錯視効果がある。従来のハイブリッド画像の生成手法では異なる形状の画像を合成すると問題が生じるため、研究代表者は周波数分解時のリンキングノイズを導入する方法を提案しました。これにより、ハイブリッド画像の認識効果が向上し、視覚的な錯覚が生じやすくなりました。本研究の目的は、様々なフィルタリング手法を検討し，新ハイブリッド画像を生成する、また、様々な認知仕方によって違うものが観察できる、ハイブリッド画像のような錯覚を検証するための実験方法を提案することである。2022年度は、ハイブリッド画像生成手法によって動画合成をし、検証実験を行った。予備実験の検証実験結果をInteraction2023と国際会議のHCII2023に採択。実験から、動画像でも静止画像と同様のハイブリッド画像の性質が保たれることがわかった．またOliva (2006) 手法やSripian (2017) の手法の特性も基本的には保たれていることがわかった．同時に，ハイブリッド画像の生成手法を適用した合成動画では，それぞれの元動画（高周波成分動画と低周波成分動画）によって，視認できる距離に影響が出ることがわかった．既存研究では静止画像の合成のみが行われており，今のところ動画像に適用した例は未だないようである．そのため本研究により，かなり初歩的ではあるものの，ハイブリッド画像合成手法の動画像への応用に関して，一定の知見を得られたと考えられる．今後は予備実験で得られた結果に基づいて，本格的なユーザ・スタディを設計・実践し統計的な有意さを検定する予定である．また、錯覚の効果に変化があるかを今後認知実験で検証する予定。

Two images are generated by decomposition and recombination of low frequency components and high frequency components. High frequency wave number components are visible, low frequency wave number components are visible, and wrong view results are visible. The method of generating images of different shapes is proposed. This is the first time I've ever seen a picture of a woman. The purpose of this study is to explore and propose new methods for the generation, detection, and identification of new images. In 2022, the animation synthesis method and the verification method were implemented. The results of the preparation and verification process were discussed at Interaction2023 and HCII2023. The same is true for animated images, still images, and the same is true for animated images. Oliva (2006), The (2017), The (2017), The (2018), The (2019), The At the same time, the method of generating images is suitable for synthetic animation, and the original animation (high frequency component animation and low frequency component animation) is suitable for visual recognition. Existing research on the synthesis of static images is not applicable to animation images. This study is about the application of animation image synthesis method in the initial stage of the study. In the future, we will prepare for the results of this study. The results of the study are as follows:

项目成果

Emotion-sensitive voice-casting care robot in rehabilitation using real-time sensing and analysis of biometric information

利用实时传感和生物特征信息分析的情感敏感语音播报护理机器人在康复中的应用

• DOI: 10.3233/ais-210614
• 发表时间: 2021
• 期刊: Journal of Ambient Intelligence and Smart Environments
• 影响因子: 1.7
• 作者: Sripian Peeraya;Anuardi Muhammad Nur Adilin Mohd;Ito Teppei;Tobe Yoshito;Sugaya Midori
• 通讯作者: Sugaya Midori

ハイブリッド・イメージ手法による動画合成

使用混合图像方法进行视频合成

• 发表时间: 2023
• 作者: 湯舟航耶;郡山知樹;高道慎之介;猿渡洋;奥村 秀岳（高知工科大），Sripian Peeraya（芝浦工大），西野 裕樹（高知工科大）
• 通讯作者: 奥村 秀岳（高知工科大），Sripian Peeraya（芝浦工大），西野 裕樹（高知工科大）

Hybrid image of three contents

三种内容的混合图像

• DOI: 10.1186/s42492-019-0036-3
• 发表时间: 2020
• 期刊: Visual Computing for Industry, Biomedicine, and Art
• 作者: Peeraya Sripian;Yasushi Yamaguchi
• 通讯作者: Yasushi Yamaguchi

End-to-End Deep Learning for Remote pNN50 Estimation Using a Spatiotemporal Representation

使用时空表示进行远程 pNN50 估计的端到端深度学习

• 发表时间: 2021
• 作者: Sayyedjavad Ziaratnia1;Peeraya Sripian;Tipporn Laohakangvalvit; Kazuo Ohzeki and Midori Sugaya
• 通讯作者: Kazuo Ohzeki and Midori Sugaya

Preliminary Experiments in Hybrid Moving Images

混合运动图像的初步实验

• 发表时间: 2023
• 作者: Hidetaka OKUMURA;Peeraya SRIPIAN;and Hiroki NISHINO
• 通讯作者: and Hiroki NISHINO