冗長な観測のマルチビュー学習に基づく信頼性の高い三次元センシング技術の開発

• Project/Area Number: 24K02966
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 61010:Perceptual information processing-related
• Research Institution: National Institute of Informatics
• Principal Investigator: 池畑 諭 国立情報学研究所, コンテンツ科学研究系, 准教授 (70804061)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 淺野 祐太 国立情報学研究所, コンテンツ科学研究系, 助教 (70884675)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2027-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥18,590,000 (Direct Cost: ¥14,300,000、Indirect Cost: ¥4,290,000); Fiscal Year 2026: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000); Fiscal Year 2025: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000); Fiscal Year 2024: ¥9,230,000 (Direct Cost: ¥7,100,000、Indirect Cost: ¥2,130,000)
• Keywords: 3次元センシング / 多波長解析 / 深層学習 / フォトメトリックステレオ / 偏光解析

Outline of Research at the Start

本研究は、汎用デジタルカメラセンサーを用いて、表面状態が可変的な被写体に対し、情報捏造を行わない高い信頼性と精度を有する学習ベースの三次元センシング技術を創出する。従来の多視点ステレオ法や照度差ステレオ法のように、被写体の多角的な観測を物理的に解釈するのではなく、機械学習の一分野であるマルチビュー学習に着目する。分光・偏光イメージング技術に基づく未校正かつ冗長な観測の解釈をデータから直接学習する事により、厳格な物理モデルと環境制御の必要性を大幅に軽減し、未知の状況に対する三次元復元の頑健性と信頼性を向上させる。