表彰式スライド 集合写真

表彰式スライド(pdf形式:1.2MByte)

応募状況

応募総数:62件

応募機関:20機関(代表者所属)

愛知県立大学,岡山県立大学,宮崎大学,慶應義塾大学,公立はこだて未来大学,広島市立大学,新居浜工業高等専門学校,神戸大学,青山学院大学, 創価大学,早稲田大学,大阪府立大学,筑波大学,中京大学,長崎大学,電気通信大学,同志社大学,奈良先端科学技術大学院大学,明治大学,立命館大学
応募内訳1 応募内訳2

応募レベル分布(重複応募を含む)

応募者分布(チーム内訳を含む)

アルゴリズムの性能分布

アルゴリズムの性能

受賞報告

最優秀賞

「距離変換を用いた輪郭抽出と欠損の幾何学的関係を利用したじゃんけんの勝敗判別アルゴリズム」

山崎翔太(早稲田大学)

副賞:Apple iPod touch

表彰 受賞講演

講評

・じゃんけん画像に特有な幾何学的条件を積極的かつ有効に活用しており素晴らしい.
・「じゃんけん中心」を利用するという考え方はとてもユニークであり,今回のコンテストにおいてはとても有効な特徴だと思われる.「じゃんけん中心」をベースに手形状を幾何的な情報から認識しようという考え方も面白い.性能も高く,とても良いアルゴリズムだと思われる.
・アルゴリズム中の条件が細かすぎるように思える点が短所か.

優秀賞

「``80/100万''秒の超高速じゃんけん判定」

原田真秀(立命館大学)

副賞:NINTENDO 3DS

表彰 受賞講演

講評

・まず全体を2値化しない点に好感.
・今回のアルコン課題が実行される環境条件をうまく利用した方法.高速化の観点で,アルゴリズムは上記性質をうまく利用しているものであると言える.手の重心計算法や,指の検出方も興味深かった.
・放射状の探索などの課題の本質をとらえた工夫により高速なじゃんけん判定を実現している.説明書もよく書けている.


「肌色モデルを用いた手領域検出とジグザグコードによる手形状判別」

長島正典,ポリコウスキ・センヤ,田邊健,大川原友樹,具文嵩(筑波大学)

副賞:エポック社 TV-Darts

表彰 受賞講演

講評

・画像処理と統計的学習のバランスが良い.
・ジグザグコードを使って指の間の隙間を定量化するというアプローチは独自の手法であり面白い.不必要なジグザグコートの除去にもアプローチしている.ただし,他の部分が古典的もしくはアドホックな物が多いように思われる.

入賞

「複数指標の多数決による手形状判別」

水流弘達,上田将司,江夏寛朗,森田航平 同研究室(筑波大学)

副賞:シャープ 遠心分離サイクロン掃除機 スティックタイプ

表彰 受賞講演

講評

・背景色のモデル化による手領域セグメンテーションの頑健化の工夫が良い.3つの指標を組み合わせて判別の精度を上げる工夫も妥当.ただ,組み合わせ方や各指標の重みなどが十分説明されていないのが残念.
・等価な多数決による判定は,性能が低い判定ロジックが足を引っ張るおそれがあるので注意が必要.


「距離画像変換と細線化処理を用いた手形状判別」

佐々川雄貴,糟谷望,西川康之,毛天楽,樽見佑亮(筑波大学)

副賞:シャープ プラズマクラスターイオン 加湿空気清浄機

表彰 受賞講演

講評

・肌検出にRGB色空間とHSV色空間で判定した結果の論理積を利用することでノイズ除去に工夫をしている.また,手の判定でスケール変化を考慮している.
・手を線画モデル化するアイデアはおもしろい.線画モデル画像における分岐数から指をカウントしている点が独創的.


「極座標画像による指先抽出と凸包処理を併用したじゃんけんの勝敗判定」

鳥屋剛毅,出嶋康之,山桐靖史,林将之,小林直樹(筑波大学)

副賞:サンヨー クックプレート

表彰 受賞講演

講評

・8点から円形の走査を行い,走査軌跡を極座標変換して手首の位置を定めている点や手形状をツリー構造で表現している点が面白い.
・極座標変換を利用した姿勢認識をベースに細かい部分にも工夫が凝らされている.ただ,凝った手法の割にはレベル3での精度がそれほど良くないのが残念.


「極座標系における指領域検出を用いた手形状判定」

辻亮弥(神戸大学)

副賞:CreativeマルチメディアプレイヤーZen X-Fi2

(同時刻他セッションでの発表のため,残念ながら表彰式には参加頂けませんでした)

受賞講演

講評

・減色処理による領域抽出と,極座標系による指の数の判定に独自性.問題点に対する解決法の提示に切れ味があり,シンプルな手法で高精度な点を高く評価したい.
・k-meansを使った減色処理によって手領域抽出の精度向上を図る点がポイント.姿勢認識アルゴリズムは他の同等アルゴリズムの方が良さそうに見えるが,性能はこちらの方が良い.


審査員特別賞

「妥当性尺度を用いたノイズk-meansクラスタリングじゃんけん判定法」

山本剛,松本祐衣(大阪府立大学)

副賞:ネスカフェ バリスタ  コーヒーセット

表彰 受賞講演

講評

・手の形状認識にこだわらずクラス分類により勝敗決定しており、着眼点がよい
・クラスター内のデータ分布差によって認識を行う点がユニークである.クラスターの広がりをちゃんと検証していれば認識率を上げることができたかもしれない.


特別講演

ジェスチャインターフェースの過去・現在・未来

講師:島田伸敬先生(立命館大学)

人間のジェスチャを測・認識する技術は、主に画像認識の分野で古くから熱心に研究されてきた。近年になって、MicrosoftのKinectセンサに代表される、安価で実用的なジェスチャインターフェースデバイスが登場し、各方面におけるジェスチャインターフェースの応用がホットな話題となっている。本発表では、発表者がこれまで続けてきた、画像に基づく関節物体としての人体姿勢計測、とくに手指の形状と姿勢の計測に基づく手話などのジェスチャ認識技術を中心にその進展を概観し、ジェスチャインターフェースの今後のありようについて展望する。

島田先生顔写真 講演の様子
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