2016 Fiscal Year Annual Research Report
アクアビジョン：カメラ・プロジェクタ群が形成する水中光線空間のモデル化とその応用
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26240023
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| Research Institution | Kyoto University |
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Principal Investigator |
延原 章平 京都大学, 情報学研究科, 講師 (00423020)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
松山 隆司 京都大学, 情報学研究科, 教授 (10109035) [Withdrawn]
川嶋 宏彰 京都大学, 情報学研究科, 准教授 (40346101)
波部 斉 近畿大学, 理工学部, 講師 (80346072)
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| Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | コンピュータビジョン / ３次元形状・運動復元 / 水中環境 / 光線空間 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
研究目標である(A)光線空間のモデル化と３次元形状計測，(B)半透明物体の検出と姿勢推定，(C)複数半透明物体の広範囲運動計測を実現するにあたり，本年度は下記の研究課題に取り組んだ．
(A)光線空間のモデル化と３次元形状計測：これまでの平面屈折層の場合における形状計測に関する成果を取りまとめて国際論文誌にて発表することができた．また較正物体の存在を仮定しない，より汎用性の高い水中プロジェクタ・カメラシステムの自己較正手法についても検討を行い，その基礎的なアルゴリズムを確立することができた．さらにこれまでの高精度水中３次元形状計測では基本的に被写体が静止していることを前提としていたが，実時間形状計測に向けて，１枚の画像計測から復元する手法についても検討を行うことができた．これと同時に半透明物体の３次元形状計測に関しても，これまでは半透明物体が等方性散乱を示すと仮定してモデル化を行い，基本的なアルゴリズムの検討を進めてきたが，これを非等方性散乱へと拡張することによって，より高精度な形状および姿勢推定が可能であることが確認できた．
(B)半透明物体の検出と姿勢推定： 昨年度に検討を始めた機械学習に基づく手法についての検討を進めることによって，魚単体の検出および姿勢推定についての基礎的な検討を行うことができた．
(C)複数半透明物体の広範囲運動計測：機械学習に基づく新たな運動計測アルゴリズムに関する新たな着想に基づき，特に複数物体の相互遮蔽に起因する運動追跡誤りを回避する方法についての検討を行うことができた．
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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
おおむね当初の計画通りに(A)光線空間のモデル化と３次元形状計測，(B)半透明物体の検出と姿勢推定，(C)複数半透明物体の広範囲運動計測それぞれについて研究を進めることができた．すなわち
(A)光線空間のモデル化と３次元形状計測：撮影過程における屈折層が平面の場合と曲面の場合についての検討を行うことがH28年度の目標であったが，前者については成果を国際論文誌に発表することができ，また後者についても国内発表を行い優秀賞を受賞することができた．また半透明物体についての検討も進めることができている．今後は計画に沿って，顕微鏡環境での実現方法の検討を進める予定である．
(B)半透明物体の検出と姿勢推定：我々の研究グループによって用意することができた学習データを使用してニューラルネットワークの学習を行い，半透明物体検出および姿勢推定に関する基礎的な検討を行うことができた．今後は計画通り特に３次元姿勢についての検討を進める予定である．
(C)複数半透明物体の広範囲運動計測：機械学習に基づく新たな運動計測アルゴリズムに関する新たな着想に基づき，特に複数物体の相互遮蔽に起因する運動追跡誤りを回避する方法について，複数フレームにわたる複数物体の検出を同時に行う手法についての検討を行うことができた．今後は計画に基づいて特に３次元運動情報の復元についての検討を進める予定である．
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| Strategy for Future Research Activity |
おおむね当初の計画通りに(A)光線空間のモデル化と３次元形状計測，(B)半透明物体の検出と姿勢推定，(C)複数半透明物体の広範囲運動計測それぞれについて研究を進めることができてきるため，それぞれ当初の計画に基づいて研究を進める予定である．すなわち
(A)光線空間のモデル化と３次元形状計測：顕微鏡環境における半透明物体の形状計測の実現方法の検討を行う．
(B)半透明物体の検出と姿勢推定：検出度同時に３次元姿勢推定を行う手法についての検討を行う．
(C)複数半透明物体の広範囲運動計測：複数対象の追跡結果から，それぞれの３次元運動情報の復元についての検討を行う．
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