2018 Fiscal Year Annual Research Report
3D shape reconstruction with a monocular camera by employing geometric primitives
| Project/Area Number |
16K16084
|
|---|
| Research Institution | National Institute of Advanced Industrial Science and Technology |
|---|
Principal Investigator |
大石 修士 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 研究員 (30759618)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2019-03-31
|
| Keywords | 3次元復元 / モデルフィッティング / 一般化円筒分解 / 非剛体レジストレーション |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
(a) 部分的な観測に対する一般化円筒分解：任意視点から観測された幾何形状に対し，観測の不確かさを考慮した一般化円筒分解手法を提案した．まず，得られた点群をGaussian process implicit surfaceを用いてモデリングし，その期待値と分散から不確かさを付加した閉じた3次元モデルを生成する．さらに，この3次元モデルに対し一般化円筒分解を行う際，観測データの密な領域の形状を重視したProfileの連続性評価を行うことで，欠損の無いモデルに対する一般化円筒分解により近い結果が得られることを示した．
(b) 参照モデル(プリミティブ)を利用した部分的な観測からの形状復元：任意視点からの形状計測のように，遮蔽等による欠損を含む部分的な観測形状から高品位な全周3次元モデルを生成するため，参照モデル(プリミティブ)の非剛体レジストレーション手法を提案した．参照モデルの内在的な幾何特徴を事前に取得し，非剛体変形後もその幾何特徴を保持する拘束条件を導入することで，部分的な観測に過度に適合する従来の非剛体レジストレーションに比べ自然な3次元全周モデルの推定が行えることを確認した．本成果は国際会議に投稿中である．
(c) 単眼カメラによる密な形状計測：単眼カメラからの物体形状の取得のため，自己位置同定および周囲環境の密な点群復元を行うVisual SLAM手法を開発した．提案法では，まず連続する画像間の支配的なオプティカルフローを求め，そのフローを初期値とする画像中の極大値のマッチングを行うことで，特徴量を用いず高速に大量の対応点を取得する．さらに，得られた対応に基づき三角測量を行いつつ，周辺化を利用した軽量なBundle adjustmentを逐次適用することで，高精度な自己位置推定・3次元点群復元を実現した．
|
Research Products
(3 results)
