2021 Fiscal Year Research-status Report
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21K19800
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| Research Institution | Tokai University |
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Principal Investigator |
竹村 憲太郎 東海大学, 情報理工学部, 教授 (30435440)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
長松 隆 神戸大学, 海事科学研究科, 准教授 (80314251)
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| Project Period (FY) |
2021-07-09 – 2023-03-31
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| Keywords | 位置推定 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
令和３年度は，人の位置・姿勢に合わせた仮想角膜反射画像の生成を行った．深層学習はアピアランスベースの位置推定にも有効な手段となっているが，学習用の角膜反射画像を多数得ることは容易ではない．そこで，3Dスキャナ（FARO Focus3D）を用いて推定対象空間の３次元環境地図を作成した．次に，作成した３次元環境地図中の眼球モデルを任意の位置(2自由度)・姿勢(１自由度)で配置し，レイトレーシングを行うことで，仮想角膜反射画像を生成する．レイトレーシングには，３次元眼球モデルが必要となったが，成人の角膜球の大きさは個人差が少ないことから，解剖学で示される平均的なパラメータを用いた．
本研究では，位置推定に加えて物体の認識も行うことを想定しているため，角膜イメージングを用いて生成した歪みのない接平面画像を用いて位置推定を行った．仮想角膜反射画像及び実際に撮像された角膜反射画像は共に角膜イメージングによって接平面画像に変換し，類似度を算出した．類似度の算出には，SE-ResNetに基づいて設計されたCNNを採用した．仮想角膜反射画像から生成された仮想接平面画像を用いて推定器を学習し，観測された眼画像から生成した接平面画像を入力することで，空間中の各位置・姿勢に対する尤度の算出を行った．評価実験を行ったところ，直線的な移動に対しては良好な結果が得られていることが確認できたが，回転が伴う移動においては改善が必要であることが確認できた．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
当初予定していた仮想接平面画像の生成に留まらず，位置推定の評価実験まで行ったため．
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| Strategy for Future Research Activity |
評価実験にて回転方向の推定に問題があることが確認されたことから，IMUなどを併用して精度向上を試みる予定である．
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| Causes of Carryover |
コロナ禍における出張の削減や，半導体不足に伴い必要な物品購入が困難であったため．
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