2020 Fiscal Year Annual Research Report
形状・照明・反射率を含めた環境全体の高精細３次元復元
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17H00744
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| Research Institution | Tokyo Institute of Technology |
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Principal Investigator |
奥富 正敏 東京工業大学, 工学院, 教授 (00262303)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
岡部 孝弘 九州工業大学, 大学院情報工学研究院, 教授 (00396904)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | コンピュータビジョン |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は，異なる時刻・視点で撮影された画像から，カメラ・物体の３次元幾何情報とともに，撮影時の光源分布と物体の表面反射率の推定を行うMulti-View Inverse Rendering (MVIR)を格段に発展させることにある．
本年度は，プロジェクトの最終年度として，段階的に設定した４つのテーマ「スケーラブルMVIR」「フォト・ジオメトリックバンドル調整」「光源モデルの拡張」「反射率モデルの拡張」の研究を発展・統合した．また，新たなアプローチとして，分光MVIRおよび偏光MVIRの，２つのMVIR手法を開発した．
分光MVIRでは，これまでに提案した近接光源モデルおよび分光スペクトルモデルをベースとして，物体形状・物体分光反射率・光源位置をMVIRの枠組みで同時最適化する手法を開発した．これにより，汎用のLED光源やプロジェクタを用いて，光源位置未知の状況下においても，高精度に物体形状および物体固有の表面分光反射率が推定可能となった．
偏光MVIRでは，近年容易に得られるようになりつつあるワンショット偏光カメラを活用し，物体反射光の偏光情報から得られる物体表面法線に関する制約をMVIRに加えることで，これまでのMVIRより高精細な物体形状を得られる手法を開発した．偏光MVIRの最適化において，偏光の方位角の曖昧性を考慮した新たなコスト関数を提案することで，対象物体の材質に制約のない手法を開発した．
これらの研究成果は，ECCVやICCPなどの，コンピュータビジョン・コンピュテーショナルフォトグラフィ分野の国際会議・ジャーナル等で発表を行った．
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| Research Progress Status |
令和2年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和2年度が最終年度であるため、記入しない。
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[Journal Article] Long-Term Visual Localization Revisited2022
Author(s)
Toft Carl、Maddern Will、Torii Akihiko、Hammarstrand Lars、Stenborg Erik、Safari Daniel、Okutomi Masatoshi、Pollefeys Marc、Sivic Josef、Pajdla Tomas、Kahl Fredrik、Sattler Torsten
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Journal Title
IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence
Volume: 44
Pages: 2074～2088
DOI
Peer Reviewed / Int'l Joint Research
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