2021 Fiscal Year Annual Research Report
Digital guidance system with interactive media using augmented reality for museum
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19K01142
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| Research Institution | University of the Ryukyus |
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Principal Investigator |
赤嶺 有平 琉球大学, 工学部, 准教授 (00433095)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
根路銘 もえ子 沖縄国際大学, 経済学部, 准教授 (60369197)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 拡張現実 / 博物館 / 類似画像検索 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
幾何学的整合性確保のための自己位置姿勢推定および物体検出手法の開発を主に実施した．展示物（博物館に実際に展示されている壺など）を対象に機械学習（深層学習）を用いた物体検出の実証実験を行ったところ，十分な精度で展示物を検出，認識可能であることがわかった．実用的な精度の検出を行うには対象物を様々な角度から撮影した大量の画像を収集する必要があり，そこで得られる画像を用いて類似性の正解データを与えることなく，メトリックラーニングによる類似度計算を行うことで，類似展示物検索手法を新たに提案，実験した．その結果，壺や皿，といったような形状が似ている展示物の検索が可能であることが示された．
また，iOSのARKitを利用した自己位置姿勢推定について実用可能性を検証するための実験を行った．30平米程度の比較的小さな部屋であれば十分な精度で推定可能であるものの，ホールのような広い部屋や屋外においては精度が不十分かまたは全く測位できないことがわかった．そこで，ARKitは相対位置の測位に利用し，初期位置については，局所特長量とマッチングを用いたアルゴリズムの独自実装を行い，特定環境下において自己位置姿勢推定が可能であることを確認した．本手法を用いることにより，計画時に想定していた博物館だけでなく，城跡等の比較的大規模な屋外史跡においても利用可能となる．
一方で，実際に沖縄県立博物館において学習画像や初期位置推定に必要な特長マップ（ポイントクラウド）の生成に必要な画像群の撮影を行ったところ時間コストの負担が非常に大きいことがわかった．また撮影作業は，アングル，被写体のサイズなど知識やスキルが要求される作業である．そこで，これらの撮影作業を完全に自動化するための手法についての研究開発をR4年度より科研費課題番号22K01014として実施予定である．
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