■解説
〔商業支援〕
○カメラ画像活用における生活者とのコミュニケーションについて/経済産業省/関根 悠介
利活用の期待の高いカメラ画像について、生活者との適切なコミュニケーションをとるにあたっての配慮事項を整理した「カメラ画像利活用ガイドブックVer2.0」と2019年５月にリリースした「カメラ画像利活用ガイドブック 事前告知・通知に関する参考事例集」を紹介する。

○コンピュータビジョン技術のファッション分野への応用/㈱富士通研究所/山本 卓永/京都大学/中澤 篤志
ファッション業界におけるオンラインマーケティングの市場規模は非常に大きく、コンピュータビジョン技術を活用したSDKの提供を行っている企業も存在する。そのため本稿では、ファッション分野に応用可能な、コンピュータビジョン関連研究に関して述べる。その後、我々が開発した入力画像をファッションスタイルに分類する研究について述べる。

〔放送・通信〕
○AR技術による新たな視聴体験 NHK放送技術研究所/川喜田 裕之・吉野 数馬・小出 大一・久富 健介/NHK編成局 一條 淑江
ARグラスが普及した近未来における２次元と３次元の映像表現について、視聴環境や体験をメディア企業の立場から予想した。ARグラス時代における２次元映像の取り扱いや番組出演者を表示する体験デモの取り組み等を紹介する。

〔認識・検出〕
○画像判別を用いた顕著性物体検出 長岡技術科学大学/梅木 陽・瀧本 裕也・吉田 太一・岩橋 政宏
本稿では、顕著性検出と物体検出を利用した画像判別を用いた検出漏れのない顕著性物体検出手法を提案する。従来の手法では検出漏れが起きる画像を物体検出と顕著性検出を用いて判別し、それらの画像に追加処理を行って検出漏れを低減した。

○印刷画像へのデータ埋め込みとそのスマートフォンを用いた検出手法 関西大学/棟安 実治
印刷媒体をインターネット上の情報に関連付けるため、携帯端末のカメラを利用する印刷画像へのデータ埋め込み・検出の手法が提案されている。ここでは、実際の利用に耐えうるデータ検出率を実現するための手法について紹介する。

〔画像処理〕
○少量データのための深層学習技術 NECデータサイエンス研究所/佐藤 敦
少量の学習データに対して効果的な深層学習を行う、二つの技術を紹介する。層ごとの適応的正則化は、層ごとに正則化の強さを適切に設定する。敵対的特徴生成は、精度改善に有効な特徴を中間層で生成する。手書き数字や一般物体の認識実験でその有効性を示す。

〔3D〕
○空中映像表示のためのホログラフィ視域拡大光学系に関する研究/北海道大学/小早川 岳大・坂本 雄児
電子ホログラフィは将来的に高画質で安全な空中映像を表示できる可能性がある。しかし、観察者が再生像を観察できる範囲である視域が狭いという問題がある。そこで、本稿では、電子ホログラフィの視域を拡大する光学系を提案し、その性能の評価を紹介する。

○ホログラフィックプロジェクタによる3D映像投影/高知大学/髙田 直樹・田中 祐気・森口 嘉軌・鈴木 康平・坂口 朋哉
本稿では、「究極の3Dテレビ」になると期待される電子ホログラフィをプロジェクタへ応用したホログラフィックプロジェクタについて解説する。3Dプリンタで作成した物体を立体スクリーンとした3D映像投影も試みた。実用化すれば、どこでも3D映像を簡単に投影することが可能となる。

〔基礎研究〕
○主観的な類似度を考慮したGANベース画像符号化手法/NTTメディアインテリジェンス研究所/工藤 忍
従来のGANベース画像符号化手法では、主観的に自然な復号画像を実現するが、原画像との主観的な類似度が低下する問題があった。本稿では、符号化特徴と復元画像の相互情報量最大化を正則化に導入し、主観的な類似度の高い画像符号化方式を提案する。

■特集：AIを活用した監視カメラ＆映像解析ソリューション
○深層学習と時系列挙動識別による次世代型知的防犯カメラの研究/琉球大学/長山 格
「ひったくり」を自動検知する次世代型知的防犯カメラシステムについて記述する。映像記録を主目的とする従来型の防犯カメラの高性能化を図るため、深層学習（LSTM）と時系列モーション識別によりひったくり発生の有無を高精度に検出することが可能となった。

○画像認識を用いたATMセキュリティ強化 沖電気工業㈱/ファン チョンフィ・山本 一真・増田 誠
本稿では、まず、画像認識を用いた異常検知技術の適用ソリューション例を示す。また、動画像処理による異常検知技術の一般的な取り組み例について紹介する。さらに、適用事例の一つとしてATMの異常行動検知を説明する。

○製造業へ向けたAI監視カメラソリューション/㈱システム計画研究所/村瀬 知彦
製造業における監視カメラ映像解析ソリューション導入の必要性、監視ソリューション向けAIエンジン「SENLI」の製造業への応用例、「SENLI」導入時の監視カメラシステム構成例を紹介する。

○AIを活用した実用的な大規模カメラ監視システム 三菱電機インフォメーションシステムズ㈱/中尾 尭理・山足 光義・阿部 紘和
監視カメラが普及する一方、増大する映像の活用方法は研究段階のものが多い。我々は“環境変化に対応した検知精度向上手法”と“実用的な精度”にフォーカスを置き“kizkia（きづきあ）”という製品を開発した。本稿では製品の概要を説明するとともに、環境変化の事例を紹介する。

○次世代赤外線サーモグラフィカメラ画像判定システム/フリアーシステムズジャパン㈱/笹尾 祐司/FLIR Integrated Imaging Solutions Japan㈱/中村 心哉
温度計測のできる固定型サーモグラフィーカメラを輸入・販売している。我々ユーザーの使用例では、工場の生産製品の品質管理、マシンビジョン向け、検査用画像処理用と電力会社、リサイクル工場等の状態監視・予防保全用等に大きく分けられる。本稿では、サーモグラフィーカメラを使い、AIやディープラーニングを使ったソリューション例や今後期待される応用について紹介する。

○AIを活用した監視カメラ＆セキュリティシステム/㈱マイクロ・テクニカ/小池 太・原田 恭嗣
既存の監視カメラの画像をそのまま利用し、AIを使った検査装置として活用できる新製品“ラインウォッチャー”の紹介。録画装置も増設する必要もなく、既存設備はそのまま使用し、カメラの画像のみ流用して画像検査をする。

■シリーズ
○V-ISARイメージング1
～映像情報の新時代を拓く～/マシンビジョンライティング㈱/増村 茂樹

■コラム：マルコーニの彼方へ 233
○オーバーツーリズムとパンデミック/ヤマネコ