第1章 序章

• 1. イメージセンサの基礎
  • 1.1 CCDとCMOSイメージセンサ
  • 1.2 CISの基本構造
• 2. 車載・セキュリティ用高機能イメージセンサの開発動向
  • 2.1 ターゲットトラッキング
  • 2.2 広ダイナミックレンジ化
  • 2.3 3次元レンジファインダ
• 3. 今後の課題と展望

第2章 カメラの基本構成と技術動向

• 1. カメラシステムの基本構成
  • 1.1 カメラの基本
  • 1.2 カメラ技術の推移
  • 1.3 カメラの構成
• 2. カラー撮像方式
  • 2.1 3板式
  • 2.2 Bayer配列
  • 2.3 色差順次配列
• 3. 高画質化技術
  • 3.1 解像度・S/N
  • 3.2 ダイナミックレンジ拡大
  • 3.3 色再現
  • 3.4 高画質化処理
• 4. 高機能化技術
  • 4.1 小型化
  • 4.2 光量調節・フォーカス調整・ホワイトバランス
  • 4.3 カメラモジュール

第3章 車載カメラ応用システムとその実用性

• 1. 車載におけるカメラ利用の背景
• 2. 車載に求められるカメラ構成
  • 2.1 レンズ部
  • 2.2 撮像素子
  • 2.3 露光制御
  • 2.4 映像出力
  • 2.5 筐体
• 3. 車載信頼性
  • 3.1 温度などの対環境性
  • 3.2 電気的特性
• 4. 今後の方向性
  • 4.1 カメラの用途
  • 4.2 カメラの機能・性能

第4章 レーザレーダと単眼画像処理による車両認識手法

• 1. PCSシステム概要
  • 1.1 システム動作概要
  • 1.2 システムの構成
• 2. 車両認識センサの構成
  • 2.1 レーザレーダ
  • 2.2 単眼画像センサ
• 3. センサフュージョン
  • 3.1 アルゴリズムへの要求項目
  • 3.2 各要求項目に対するアルゴリズム選定
  • 3.3 センサフュージョン
  • 3.4 フュージョンの効果

第5章 車載カメラによるRegistration問題の解決

• 1. 新しいナビシステム (VICNAS)
• 2. PPMアルゴリズム
  • 2.1 道路位置の断定
  • 2.2 車両、カメラおよび画像座標系の位置関係
  • 2.3 多車線道路形状モデル
  • 2.4 道路形状ルックアップテーブル
  • 2.5 ビジョンとジャイロデータの統合
• 3. 実験結果および検討

第6章 CMOSセンサによる距離検出・情報検出

• 1. 距離計測原理
• 2. ID認識原理
• 3. 画素並列型センサ
  • 3.1 画素構造
  • 3.2 ピーク検出動作
  • 3.3 画像出力動作
• 4. 列並列型センサ
  • 4.1 センサアーキテクチャ
  • 4.2 センサ動作
• 5. 撮像結果

第7章 レーンキープサポートシステム

• 1. システム概要
• 2. 道路モデル
  • 2.1 座標系の定義
  • 2.2 3次元道路モデル
  • 2.3 2次元平面モデル
• 3. レーンマーカー検出
  • 3.1 前処理
  • 3.2 直線検出ロジック
  • 3.3 レーンマーカー候補点検出
• 4. 道路形状と車両挙動の推定
  • 4.1 状態方程式と出力方程式
  • 4.2 拡張カルマンフィルタ
• 5. 処理結果

第8章 映像のダイナミックレンジ圧縮認識支援

• 1. 監視カメラのダイナミックレンジ
  • 1.1 Day/Night 切替 (露出変更)
  • 1.2 二重映像からの合成によるダイナミックレンジ圧縮
• 2. 現状の車載カメラの問題点
• 3. 車載カメラの設定調整
• 4. 車載カメラに必要な新しい技術-ダイナミックレンジ圧縮 (DRC) 技術

第9章 ネットワークカメラ

• 1. ネットワークカメラとは
  • 1.1 ネットワークカメラとはこんなもの
  • 1.2 ネットワークカメラが生きるケース
  • 1.3 代表的なシステム構成
• 2. ネットワークカメラに用いられる技術
  • 2.1 基本構成
  • 2.2 基本技術
  • 2.3 主な製品ジャンル
• 3. 最新技術
  • 3.1 カメラ技術
  • 3.2 カメラ内画像処理技術
  • 3.3 分散画像処理技術
  • 3.4 画像圧縮技術
  • 3.5 ネットワーク技術

第10章 PCを使ったセキュリティカメラシステム

• 1. 自警ネットワークという考え方:利他主義とITによる地域社会の安全化の可能性
• 2. 自警ネットワークを実現するためのシステム構成
  • 2.1 要求される仕様
  • 2.2 無料配布ソフトウェア「代理EYE Standard」
• 3. e自警ネットワークの導入事例
  • 3.1 町内会での導入事例
  • 3.2 住宅団地への開発段階からの導入例
  • 3.3 学校への導入事例
• 4. 考察
  • 4.1 今後の展望
  • 4.2 プライバシーの侵害に関する考察

第11章 セキュリティ情報の応用技術

• 1. カメラで捉えた映像に関する社会的コンセンサス
• 2. 監視カメラ
• 3. 社会倫理論
  • 3.1 社会倫理
  • 3.2 技術革新と社会倫理
  • 3.3 情報倫理
  • 3.4 PIA導入の動き
• 4. 画像処理技術とバイオメトリクス技術
  • 4.1 画像処理技術の変遷
  • 4.2 画像技術の応用分野
  • 4.3 画像処理システムの設計要件
• 5. バイオメトリクス技術で使われる画像処理技術
  • 5.1 知っておきたい用語
  • 5.2 画像補正/画質改善・強調
  • 5.3 ノイズ除去
  • 5.4 情報の抽出手法
  • 5.5 照合/判別
• 6. 指静脈認証技術の紹介
  • 6.1 指静脈認証技術の原理
  • 6.2 指静脈認証技術の最大の特徴
  • 6.3 指静脈認証技術を応用した製品

第12章 組込み顔認識技術とそのセキュリティ応用の可能性

• 1. ユビキタスネットワーク社会に求められる顔認識技術
• 2. 組込み顔検出センサの技術
  • 2.1 Real Adaboost学習
  • 2.2 入れ子型カスケード判別器
• 3. 組込み顔認証センサの技術
  • 3.1 顔認証技術の特徴
  • 3.2 顔認証における特徴量抽出の分類
  • 3.3 局所的な特徴を用いる顔認証のアルゴリズム事例
  • 3.4 組込み顔認証の性能
• 4. 組込み顔状態センサの技術
  • 4.1 顔向き・視線検出技術
  • 4.2 目・口開閉検出技術
• 5. 組込み顔認識技術の応用
  • 5.1 セキュリティ市場における応用例
  • 5.2 デジタル画像機器市場における応用事例
  • 5.3 エンターテイメント市場における応用事例
  • 5.4 車載機器市場における応用例
• 6. 組込み顔認識技術の今後の展開