2012 Fiscal Year Annual Research Report
これまでの常識を上回る精度を実現する画像からの幾何学量推定方法の研究
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22300057
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| Research Institution | Tohoku University |
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Principal Investigator |
岡谷 貴之 東北大学, 情報科学研究科, 准教授 (00312637)
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| Project Period (FY) |
2010-04-01 – 2013-03-31
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| Keywords | コンピュータビジョン / 3次元モデリング / 形状復元 / 形状計測 / 数理統計学 / 画像認識 |
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| Research Abstract |
数理統計学をコンピュータビジョンに応用し，画像計測あるいは画像認識の精度ならびに頑健さを向上させる方法を理論的に研究し，さらにその応用の開拓を行なった．今年度の成果は以下の3つに大別できる．
１．多視点画像を元にした市街地時空間モデリング手法：多視点画像を元に長いシーンのパノラマ画像を自動生成する方法を実現し，国際会議FSRにて発表した．市街地地図と車載カメラで撮影した画像列から，地図上の建物の存在の有無を推定する方法を実現した．これは，東日本大震災のような広域災害発生時に損害の程度を短時間に把握したり，あるいは復旧過程を可視化し，今後の防災・都市計画に役立てるなどの用途がある．予備的な成果は国内研究会で発表し，今後の国際会議発表を準備している．また，市街地シーンの時間変化を車載カメラで異なる時期に撮影した画像列から推定する方法を世界で初めて実現した．成果は2013年6月の同会議で発表する予定である．
２．幾何計測と陰影計測の融合による3次元形状計測の高精度化手法：3次元形状を計測するのに，例えば三角法などの幾何学的方法と，陰影を用いる方法とを融合し，精度を大幅に向上する方法を実現した．統計的原理を用いて，理論的に最適な両手法の融合方法を考案したのが成果のポイントである．以上は，2012年6月の国際会議CVPRにて発表した．
３．マルコフ確率場のための新しい最適化手法：統計物理の既存手法を，それに必要な改変を加える事で，画像認識の諸問題に応用できるようにした．また，連続領域での推定問題を離散領域での推定問題に直して計算を実行可能にする戦略において，変数空間の離散化を柔軟に行い，それによって精度や計算速度を向上させる方法を実現した．前者は2012年6月の国際会議CVPRにて発表し，後者は2013年6月の同会議で発表予定である．
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| Current Status of Research Progress |
Reason
24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 |
24年度が最終年度であるため、記入しない。
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