2022 Fiscal Year Annual Research Report
Challenge to Unsolved Problems with Stereopsis Through Redirection
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20K20481
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| Research Institution | Keio University |
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Principal Investigator |
藤代 一成 慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 教授 (00181347)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
茅 暁陽 山梨大学, 大学院総合研究部, 教授 (20283195)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 立体視 / リダイレクション / 視線計測 / アナモルフォシス / VR酔い |
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| Outline of Annual Research Achievements |
簡易裸眼立体視の課題は，先行年度の成果であるアナモルフォシスの先鋭化手法に加え，視点位置によっては描画オブジェクトの一部が欠落してしまう問題を，「フレームブレーク効果」によって解決するアイディアを得て，基本実証実験を実施し，システムとしてほぼ完成の域に達した．
昨年度発表した画像電子学会誌の論文は，2022年度優秀論文賞を受賞，筆頭著者である研究協力者の院生（D1）は，国内の関連分野の新人賞として名高い，同学会2022年度西田賞を同時受賞している．また，完成システムの全容を公開し，最先端表現技術利用推進協会から立体視関連の国内最高賞である第6回羽倉賞を受賞した．さらに，電子情報通信学会第2回ジュニアWebinarDAYおよびCGIP2023国際会議で，関連する内容の招待講演を行っている．
一方，VR酔いを解決する主要リダイレクション方策は，(i) 表示遅延の最小化，(ii) 視線誘導適応型分解能制御，(iii) 興味ある対象の心理的サイズ整合の3点にあることを突き止め，前二者の同時解決につながる中心窩レンダリングの手法として，アフィン変換アライメントに基づく高速レイトレーサを，また(iii)については，心理的拡大率関数の漸近的最適化機構を各々考案・実装した．両者は，簡易裸眼立体視のさらなる没入感増強にも利用可能である．
最後に，動的コンテンツの視線追跡の結果を総括し，シーンの世界観を一枚の静止画として可視化するヴィネットイラストの自動生成問題も同定し，深層学習を利用する基本成果を得た．実際，国内各種研究会での予備的発表に対し受賞が続いている．なお，このテーマを中心とする次期科研費挑戦的研究（萌芽）へも応募済である．
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