| 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 |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 61010:Perceptual information processing-related
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| Research Institution | Okayama University |
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Principal Investigator |
Migita Tsuyoshi 岡山大学, 環境生命自然科学学域, 助教 (90362954)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
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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 / 画像列 / 非線形最適化 / ヤコビ行列 / レイトレーシング / 照度差ステレオ / ニューラルフィールド / Structure from Motion / GPU / 逆問題 / 未校正照度差ステレオ法 / ３次元形状復元 / 物体形状復元 / 画像生成モデル |
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| 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 Final Research Achievements |
In this research, we have developed a method for estimating parameters, such as object shape and illumination, from a given set of images. The formulation is
minimization of the differences between given and synthesized images. The synthesys employs the ray-tracing algorithm, which enables us to exploit reflections and shadows, which are often considered to be harmful for estimation, in estimating shape and/or illumination parameters. The method also make use of multiple viewpoints. To do so, a new image representation model is introduced, which enables us to efficiently calculate the image and its gradient with respect to locally-affected parameters, i.e. texture intensity values. This is combined with difference-quotient-based approximation w.r.t. globally-affected parameters, i.e. object shape and light positions, to construct a joint estimation method.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
画像に映った物体は，カメラや光源の位置によって見え方が大きく変化するため，これらの影響を取り除くことが，物体の形状や色彩を正確に推定する上で重要である．これが可能であれば，画像からの3次元モデル生成（写真測量）や人体の状態の解析等に利用でき，HCI，個人認証，自動運転等の基礎としても有用である．
本研究では，近年普及が進むハードウエア支援レイトレーシング法と深層学習系の手法（ともにGPUを利用する）を組み込んだ画像解析を検討し，更なる研究の基礎となる技術を確立した．
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