画像群からの三次元復元における蓄積誤差の解消に関する研究

• Project/Area Number: 25K15156
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 61010:Perceptual information processing-related
• Research Institution: Shiga University
• Principal Investigator: 佐藤 智和 滋賀大学, データサイエンス学系, 教授 (50362835)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 河合 紀彦 大阪工業大学, 情報科学部, 准教授 (30610670)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2029-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000); Fiscal Year 2028: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000); Fiscal Year 2027: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000); Fiscal Year 2026: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000); Fiscal Year 2025: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
• Keywords: 動画像からの三次元復元 / コンピュータビジョン

Outline of Research at the Start

本研究では、画像群を入力とした三次元復元手法であるStructure from Motion(SfM)法において、特に広域環境を対象とした場合に問題となる蓄積誤差を解決する方法を開発する。SfMは、画像上の特徴点の動きの情報から、それに整合する特徴点群の三次元位置とカメラの位置・姿勢を推定するものであり、測量や自動運転/操縦、シーンの三次元仮想化などに利用されている。本研究課題では、物体認識によって得られる画像上の物体のカテゴリ情報をSfMの中核処理および後処理の双方に用いることで蓄積誤差の問題を解消する手法を開発する。