2019 Fiscal Year Annual Research Report
Research on Appearance and 3D imaging
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19H01123
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| Research Institution | Osaka University |
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Principal Investigator |
松下 康之 大阪大学, 情報科学研究科, 教授 (30756507)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | コンピュータビジョン / 三次元イメージング / 質感 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
2019年度には，予定していた双方向反射率分布関数（BRDF）データセットの構築を行った．DisneyのPrincipled BSDF及びMERL BRDF datasetを利用して，多様なパラメータの組み合わせにおけるBRDFを計算機により生成し，入射光方向，法線方向，及びマテリアルの三軸で構成されるテンソル型のルックアップテーブルを生成するとともに，その低ランク性を数値計算により確認した．大規模なルックアップテーブルを生成するために，計算サーバとストレージを導入し効率的に計画をすすめることができた．また，生成したルックアップテーブルを利用して，異なる光源下で観察されたシーンの画像列から法線とBRDFを同時推定する枠組みについて検討を進めた．この事前検討により，法線とBRDFの推定問題が探索問題として定式化できることがわかり，その効率的な解法について現在検討を進めている．また，その近似計算手法として深層学習を利用した法線とBRDFの同時推定問題にも着手し，事前検討によると効率的にこれらを推定することができることがわかってきた．さらに，実世界物体の質感＋三次元イメージングの実用化を見据えたイメージングセットアップに関する事前検討を進めた．この事前検討により二眼カメラと一つの点光源を用いた簡便なセットアップにより，ランバート拡散反射面に対して高精度な三次元形状の推定が可能となることがわかってきた．以上のように研究実施計画は予定通り進行している．
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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
2019年度に予定していた(1) 双方向反射率分布関数（BRDF）データセットの作成，(2) BRDFデータセットの低次元構造の解析， (3) 実用的なイメージングセットアップの検討，及び(4) 機械学習による法線とBRDFの同時推定手法の定式化，が予定通り進行しており，おおむね順調に進展している．
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| Strategy for Future Research Activity |
2020年度には，上述(3)の実用的な三次元イメージングセットアップと(4)の機械学習による法線とBRDFの同時推定手法を完了する予定である．さらに，BRDFのルックアップテーブルを利用した法線＋BRDF推定の大域的最適解の探索について検討をすすめる．
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Research Products
(1 results)
