○■解説
〔商業支援〕
○深層学習を用いた音響画像に基づく魚種認識手法/北海道大学/平間 友大・横山 想一郎・山下 倫央・川村 秀憲
現在課題となっている水産資源の管理を行うため、網を上げることなく定置網内にいる魚種を推定し、定置網漁業者が漁獲管理を行うための判断基準を提供するシステムを構築することが目的である。

〔放送・通信〕
○被写体追跡技術のスポーツ番組への応用/NHK放送技術研究所/高橋 正樹
スポーツ番組では、視聴者の関心は主被写体である選手やボールの動きに集まるが、それら被写体をカメラ映像から検出・追跡することで、CG等を用いてその動きを分かりやすく可視化できる。NHKでは、従来から被写体追跡技術の研究を進めており、独自に開発したシステムを、スポーツ中継をはじめ様々な番組に活用してきた。本稿では、映像解析による被写体追跡技術の進展につい考察するとともに、番組制作への応用事例を紹介する。

〔3D〕
○ヘッドトラッキングシステムにおける計算機合成ホログラム 北海道大学/酒井 勇翔・坂本 雄児
計算機合成ホログラム（CGH）のヘッドマウントディスプレイ（HMD）への応用が期待されており、その実装にはヘッドトラッキング機能とリアルタイム計算が必要となる。本稿ではその実装に向けた、ヘッドトラッキングシステムにおけるCGHのリアルタイム表示システムについて紹介する。

〔認識・検出〕
○Conditional AutoEncoderを用いた字種非依存型オフライン筆者照合/岐阜県警察/細江 麻梨子／岐阜大学/加藤 邦人・山本 和彦
オフライン筆者照合とは、筆跡の生成過程にあたる人間の行動的特徴に着目したバイオメトリクス認証技術である。本研究では、字種に依存しない筆跡特徴を深層学習により見出し、同特徴を用いた字種非依存型の筆者照合手法を紹介する。

○モデル候補生成と選択によるニューラルネットワークの簡易的ドメイン適応/日本電気㈱/澤田 あずさ・柴田 剛志・谷内田 尚司
機械学習による認識モデルはデータ分布が学習時とずれるドメインシフトの下で性能が低下する。一般の対策では頑健なモデルを作成することが多いが、ピーク性能が落ちる場合がある。万能な単一モデルを作る代わりに、学習データの拡張方法の違いで複数のモデル候補を作成し、そこからの選択により未知のシフトに簡易的に適応する試みを紹介する。

〔認識・抽出〕
○ディープラーニングの組込みエッジ実装に向けたモデル軽量化技術/沖電気工業㈱/山本 康平
ディープラーニングは、優れた認識性能を有する一方で、大量の演算リソースや電力を必要とすることからエッジの小型機器への搭載には工夫を要する。本稿では、元の精度を維持しつつ演算負荷を軽減するモデル軽量化技術の現状と課題、および研究成果について紹介する。

〔認識・検出〕
○物体概念を用いた物体認識のための形情報認識器の提案/関西大学/福田 優人・青柳 誠司
近年、ロボットの活躍が期待されているが、実現には物体認識技術が重要となっている。一般的に深層学習を用いた手法は高い認識精度を持つが、課題も存在する。本稿では、課題解決のために、物体概念を用いた物体認識器を提案しつつ、開発に必要となる形情報認識器の提案・評価を行う。

○深層学習を用いた高精度リアルタイム行動認識技術/㈱アジラ/木村 大介
本稿では、畳み込みニューラルネットワークと、回帰型ニューラルネットワークを連携させることによって、高精度かつリアルタイムに人物の行動を認識する技術を紹介する。深刻な人手不足に喘ぐ業界において、無人化・省人化を推進し、さらには生産性向上に寄与できる技術として注目されている。

○コンテンツ表現×画像認識技術によるプラットフォームの社会実装/凸版印刷㈱/荻野 孝士／NECネクサソリューションズ㈱/村上 弘晃・草葉 努
当社とNECネクサは、スマートフォンなどで撮影した画像を認識し、事前に登録してある画像データの中から一致する画像を分析判定するサービス「ToruSilTM（トルシル）」を共同で開発し提供開始。画像分析判定、認識技術さらなる普及・浸透と市場シェアを狙う。

■特集：カメラの心臓部！ CMOSイメージセンサの進化に迫る
○ams AG・ネクストジェネレーション・ローノイズ・ハイフレームレート・ハイレゾリューション/ams AG/ジュネイド･アスラム

○産業のスマート化を加速するイメージング＆センシング・デバイス・ソリューションの最新技術動向と今後の方向性/ソニーセミコンダクタソリューションズ㈱/鷹本　 勝
産業のスマート化の実現や持続可能な開発目標（SDGs）に代表されるような社会目標の達成には様々な課題がある。その課題解決に向けて、ソニーが考える産業のスマート化を加速するための新たなデバイス、ソリューションの方向性を示す。

○産業用バーコードスキャナーのための高性能な用途特化型イメージセンサを低コストで実現/テレダインe2v/Gareth Powell
本稿では、バーコード読み取りやその他の組み込み型ビジョン用途に使用される、用途特化型CMOSイメージセンサ群の例とこれらセンサ群の実用事例、ならびに将来の展望を提示する。

○ハイダイナミックレンジCMOSイメージセンサ －ブリルニクスの取り組み－/ブリルニクスジャパン㈱/中村 淳一
当社におけるハイダイナミックレンジCMOSイメージセンサに対する最近の取り組みを二つの試作センサを例に紹介する。一つはLateral Overflow Integration Capacitor（LOFIC）を備えたHDRセンサ、もう一つはウェーハレベル積層技術を用いた電圧モードグローバルシャッタにHDR機能を持たせたセンサである。

○V-ISARイメージング 2～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 235
○安全厨と危険厨/ヤマネコ

■製品ガイド：最新！エリアセンサカメラ
アイ・ディー・エス㈱／アディメック・エレクトロニック・イメージング㈱／㈱アド・サイエンス／㈱アートレイ／㈱アプロリンク／㈱アルゴ／AIC-VISION㈱／SVS-VISTEKジャパン㈱／㈱エーディーエステック／エドモンド・オプティクス・ジャパン㈱／キヤノンITソリューションズ㈱／ソニーイメージングプロダクツ＆ソリューションズ㈱／㈱タイテック／㈱立野電脳㈱／㈱東京インスツルメンツ／東芝テリー㈱／日本エレクトロセンサリデバイス㈱／日本ビューワークス㈱／バスラー・ジャパン㈱／FLIR Integrated Imaging Solutions Japan㈱／㈱マイクロ・テクニカ／㈱リンクス／ルーシッドビジョンラボ（同）