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コンピュータビジョン:近年、ロボットや車の自動運転などの分野で注目を集める「コンピュータビジョン」。世界トップレベルのイメージセンサー事業と連携しながら、ビジョンセンサーを知能化する研究開発に取り組んでいます。

人の形状や動きをセンシングする
画像認識

顔・人体・ハンドジェスチャーなど人の形状や動きに関する「画像認識」の研究開発をしています。「顔認識」はすでにデジタルカメラやテレビ、PlayStation®などのさまざまな製品に搭載されています。また「ハンドジェスチャー認識」は新コンセプト「Life Space UX」やウェアラブル機器のユーザーインターフェース(UI)を支える技術として開発しています。
顔認識の流れ:1.少女の画像を入力 2.顔検出(顔検出辞書) 3.パーツ検出(パーツ辞書) 4.顔識別(識別辞書、個人登録データベース)、属性判別(属性辞書) 5.識別スコアはメアリー、属性値は子供と出力

周辺環境を理解し、自己位置を特定する
自己位置同定(SLAM*

SLAMとはカメラ等で撮影した画像とセンサーの情報から周囲の空間構造と自己位置を認識する技術であり、モバイル機器でのAR(拡張現実感)、ロボット、車の自動運転といった幅広い分野での利用が期待されています。このような背景を踏まえ、カメラを利用した「Visual SLAM」の開発を進めると同時に、自社製の高性能センサーと連携した独自のSLAM技術の確立に取り組んでいます。
* Simultaneous Localization and Mapping
自己位置同定のイメージ:撮影した画像やセンサー情報から、空間認識を行い、3D構造のマップを作成し自己位置を特定します。

より高精度に画像を認識できる
分光/赤外センシング

波長方向に拡張された画像センシング情報を活用することで、画像認識の性能や信頼性を高めることができます。分光センシングでは、自社開発デバイスを生かしながら、環境光源推定技術を用いたロバストな生体認証の実現などを進めています。赤外センシングでは、可視光信号との協調した人領域検出技術を開発しています。自動車運転時の歩行者検出など、さまざまな場面での人検出・追跡への応用を目指しています。
分光センシングの概要:3色以上のマルチカラーで植物の葉を撮影した場合、可視光領域外を含む拡張された「色」情報の解析で目ではわからない植物の状態など、新しい情報を得ることができます。

For the Future
「知能化されたビジョンセンサー」の実現へ

物体の3D形状を取得する「3Dセンシング」や複数のセンサーを統合的に処理する「センサーフュージョン」など、物体・空間を認識する技術をセンサーから処理アルゴリズムまでトータルで開発し、ビジョンセンサーが人々の生活に溶け込み、サポートする世界を目指します。

この技術領域に関わる
社員のインタビュー

「キャリアと挑戦」
芦ヶ原 隆之
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