実世界の複雑な状況下において自律的に動作する計算機システムにとって，実世界における動的状況の理解は不可欠な機能である．このような動的状況の理解はコンピュータビジョンの分野において長年にわたり研究されており，これらの研究において得られた知見は，各種実世界システムに対して適用されている．

しかし，実世界で起こる多種多様な動的状況を視覚システムで認識?理解するためには「柔軟性」「頑健性」「実時間性」など様々な問題がある．そこで我々は，これらの問題を解決するためのフレームワークとして分散協調視覚システム（図１，リンク[1]）に注目し，その機能実現?応用に関する研究を行っている．

分散協調視覚システムとは，それぞれアクティブカメラ（首振り，ズーミング，移動などのアクションを行うことにより能動的観測が可能なカメラ）を備えた分散計算機群が相互にネットワーク結合されているシステムである．分散協調視覚システムを利用することにより，以下のような利点が得られる．

• 動作の柔軟性： 各計算機の内部状態の組合わせおよび相互作用により，システム全体として多様かつ複雑な実世界状況に対応可能．
• 多角的情報の統合： 広域の状況を様々な方向から同時に観測可能．
• 頑健性： 多角的情報の統合により，各観測が像から得られる情報の誤差や誤りに対する頑健性を向上可能．
• システム構成の柔軟性： 各計算機は自律的に動作しているため，カメラや計算機の数の増減により容易にシステムの規模を変更可能．
• 耐久性： システムの一部に異常が発生した際にも，計算機?カメラ群の相互補償により故障に対する耐久性を保証．
• 実時間性： 計算機群が各カメラの観測画像を独立に処理したり，それぞれの内部状態に応じたタスク分散を行うことにより，実時間処理を実現可能．

図１： 分散協調視覚システムの構成例

我々の研究グループでは，具体的に図２に示すような実験設備を利用して分散協調視覚システムの研究を進めている．他研究室で行われている同様の研究と比較した際の特徴的な点として，各カメラは広範囲を観測するための首振り機構（パン?チルト機構）と観測対象の詳細な情報を得るためのズーム機構を備えている．こうしたパン?チルト?ズームカメラを用いることにより対象を継続的に注視しながらズームアップした詳細な画像が得られるため，撮影画像から観測対象の形状復元，物体種類の識別，などを行う際に優れた結果を得ることが可能となる．

しかし，こうしたパン?チルト?ズームカメラのみに限らず，研究目的に応じて様々な種類のカメラ（例を図３に示す）も積極的に利用していく．

図２： 左：ＰＣクラスタ（ギガビットネットワークで相互接続された各ＰＣが各カメラと１対１結合し，その観測画像を撮影，処理する），
中央：パン?チルト?ズームカメラ（市販品），
右：小型パン?チルトカメラ雲台（試作品）

図３： 全方位撮影可能カメラとその撮影画像例
左上：全方向デジタルカメラ Ladybug（天球上に配置された複数カメラ画像の統合），
右上：全方位カメラ （曲面ミラーによる全方位撮影），
下：撮影された全方位パノラマ画像の例

こうした分散協調視覚システムの利用により，

• 同時に多数対象を注視?追跡可能な実時間広域監視?観測システム （例１， 例２）
• 対象を任意の方向から観測した画像を仮想的に生成可能な３Ｄビデオシステム （例１， 例２）
• 知的遠隔会議?講義システム （例）
• 移動ロボットの自律移動?ナビゲーションシステム （例）

中でも我々は多数対象の広範囲追跡に興味を持って研究を進めている （我々の分散協調視覚システムによる対象追跡研究の紹介）．

• [1] 分散協調視覚（CDV）プロジェクト：元所属研究室のプロジェクト
• [2] Video Surveillance and Monitoring (VSAM) Project