非伝統的モデルに基づく画像列からの物体形状・照明解析
Project/Area Number |
20K11866
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Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Section | 一般 |
Review Section |
Basic Section 61010:Perceptual information processing-related
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Research Institution | Okayama University |
Principal Investigator |
右田 剛史 岡山大学, 自然科学学域, 助教 (90362954)
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Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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Budget Amount *help |
¥3,510,000 (Direct Cost: ¥2,700,000、Indirect Cost: ¥810,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
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Keywords | パラメータ推定 / レイトレーシング / GPU / 画像列 / 逆問題 / 未校正照度差ステレオ法 / 3次元形状復元 / 非線形最適化 / 物体形状復元 / 画像生成モデル |
Outline of Research at the Start |
本研究では,画像列に映った物体の3次元形状を推定する形状復元法(未校正照度差ステレオ法)の高度化を目指す.基本的には,計算機上で生成されたCG画像と物理的に撮影された画像を一致させるようにCGのパラメータを推定することで,物体の形状や色彩と光源等の環境要因を分離する,この際,近年発展の著しいCG技術や,深層学習技術等を利用可能な枠組みの構築を検討する.環境の影響を受けずに物体の情報を安定に得ることは,様々な応用において有用である.
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Outline of Annual Research Achievements |
本研究課題では画像からのパラメータ推定の高度化を目指している.この手法は画像生成の逆問題として定式化され,推定パラメータに基づく生成画像と入力画像の差を最小化するようにパラメータを反復的に最適化するものであり,順計算である画像生成を繰り返し行う必要がある.近年,画像生成専用ハードウェア(GPU)による高速なレイトレーシングが可能となっており,従来型グラフィクス(三角形に基づく描画)に比べ複雑な反射や影のある画像を扱うことができる.一方,複雑な画像の解析ではパラメータ推定の難易度も上がるため,新たな効率的な計算法の開発を要する. 本年度は,前年度までの超楕円体(楕円体を含む)を利用した推定手法を拡張し,レイトレーシングによる画像生成からのパラメータ推定を実現した.(i) 物体表面のテクスチャを,物体形状と配置・光源位置等のパラメータと同時に推定する.レイトレーシングは,画像中の複雑な反射を計算する手法であり,ヤコビ行列(出力画像とテクスチャの関係)は複雑になる.この計算を効率的に行うためのデータ表現法と計算法を新たに考案し,それに基づくパラメータ推定法を実現した.(ii) 前年度にも検討した交互推定を用いる.一方,Schur補行列等の複雑な方法の利用は難しい. (iii) これらの計算は GPU 上で実行され,CPU を介することによるオーバーヘッドは低減されているが,数値微分のための数十枚の画像生成等は効率化の余地がある.(iv) レイトレーシングの利用は透視投影モデルとほぼ不可分であり,従来利用していた並行投影モデルから切り替えた.(v) レイトレーシングでは反射・影・屈折を扱うことが多いが,現時点では屈折には対応していない.(vi) 現時点で扱える3次元シーンの自由度が低いため,より一般的なシーンを容易に扱えるように一般化を要する.
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Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
研究の進捗は当初の重要な目的を達成しているが,感染症の影響などにより発表の機会が年度内に収まらなかった.
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Strategy for Future Research Activity |
当初の重要な目的であるレイトレーシングの逆問題は実現されたが,より一般化・高機能化する余地はある.また,類似システムとの比較を行う.
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Report
(3 results)
Research Products
(2 results)