2016 Fiscal Year Annual Research Report
多視点３次元観測画像を用いた衣類の仮想展開に関する研究
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16H02885
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| Research Institution | National Institute of Advanced Industrial Science and Technology |
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Principal Investigator |
喜多 泰代 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 知能システム研究部門, 上級主任研究員 (00356875)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
植芝 俊夫 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 知能システム研究部門, 主任研究員 (20356546)
喜多 伸之 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 知能システム研究部門, 主任研究員 (90356874)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | 画像認識 / 知能ロボティックス / 柔軟物認識 / 自動ハンドリング / 測地線 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
H28年度は、本研究計画開始年度として、単一３次元観測画像を用い、衣類表面の仮想展開の基盤となる手法の開発を行った。レンジファインダにより得られる３次元点群から、メッシュやボクセルなどの中間記述を構築することなく、直接的にその表面上の測地線（geodesic line）を算出できる手法を開発した。これにより、観測点密度のばらつきや計測ノイズの存在により中間記述の生成自体が難しい衣類観測データに対しても、安定して測地線を算出することが可能となった。また、衣類片側がほぼ全面観測されていることを仮定し、観測領域の境界線上の点を用いて２点間の測地線距離を算出し、この値を平面上に展開したときの各点間の距離の拘束条件として仮想展開する手法の検討を行った。実データを用いた実験を行い、方針の有望性を確認した。
３次元観測画像の計測精度を高めるため、時系列ステレオ画像から密なレンジフローを抽出する手法について検討し、対象物体の局所的な形状とカメラの大域的な運動パラメータの２種類の情報を、一方を固定して他方を更新することを交互に繰り返すことによって同時に推定するアルゴリズムを考案し、その実装を開始した。
広視野のステレオ画像から至近距離にある対象の3 次元形状を復元するための研究を行った。信頼性の向上のために広視野カメラに特有なカメラパラメータを簡便にキャリブレーションできるための原理を発見した。処理の高速化のために、3次元至近空間上に平面を設定し、その近傍にある対象の形状を高速に復元する手法を開発した。
以上のように、直接的に手法の実現を支える成果とともに、精度や頑健性向上や将来的な実現性を見据えた成果も得られた。どちらも国際会議での成果発表を行った。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
当初計画通り、同一観測データを対象とし、「衣類表面の仮想的な平面形状への展開を、観測時の形状における衣類表面上の測地線距離（geodesic distance）に基づき行う」ための頑健な測地線距離算出手法を開発し、今後の展開の基盤手法を獲得した。また、観測３次元データの高精度化、将来的な実用化に重要な広視野の至近距離対象の３次元計測に関してもそれぞれ予定通り進めることができた。
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| Strategy for Future Research Activity |
H29年度以降、複数視点の情報統合を開始するとともに、衣類表面の凹凸による３次元観測データの欠けなど実際的な問題への対処も同時に進めていく。
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