| Project/Area Number |
21K11962
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 61010:Perceptual information processing-related
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| Research Institution | Osaka University |
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Principal Investigator |
Uranishi Yuki 大阪大学, D3センター, 教授 (00533738)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
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| Keywords | 実時間光源推定 / 拡張現実感 / 構造色 / コンピュータビジョン / 光源環境推定 / 透明物体 / 自由視点映像生成 / ライトフィールド |
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| Outline of Research at the Start |
本研究の目的は，構造色からのシーンの光源環境推定である．本研究では，数理的なモデルと機械学習の組み合わせにより，観測された構造色パターンから光源の方向や分光分布を推定する手法の確立を目指す．本研究期間においてはまず，シーン中に置かれた単一の構造色パターンからの光源推定に取り組む．次に複数の構造色パターンからの光源推定により，複数の光源がシーン中に存在するときにも機能する光源推定手法に取り組む．さらにこれらのトピックを加速させ，ライトフィールドカメラにより観測されたライトフィールドを入力とすることで，任意形状の構造色物体から光源を推定する手法の確立を発展的な目的としている．
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| Outline of Final Research Achievements |
This study proposes a method focusing on structural color patterns for scene lighting environment estimation, essential for applications like augmented reality (AR). To address issues with conventional machine learning-based methods, such as domain dependency of training data and decreased accuracy in complex scenes, we developed a technique that integrates a mathematical model based on the physical properties of structural colors with machine learning. This allows for the high-precision simultaneous estimation of light source direction and spectral distribution. The outcomes of this research contribute to a wide range of fields, including AR, robot vision, and human interfaces. Notably, our work enables easy, real-time estimation of light source spectral distribution using structural colors, an original achievement unprecedented in other research.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
本研究で確立した，構造色に着目して光源の方向と分光分布を実時間推定する手法は，光源推定における新たな学術的指針を示し，AR/MRのリアリティ向上やロボット視覚の高度化に寄与する．さらに，複雑で高価なデバイスを用いることなく光源の方向や分光分布を推定できるという提案手法は，インダストリアルデザイン，エンタテインメントなど，審美性が要求されるARアプリケーションをはじめとして，多様な分野での応用が見込まれ，社会的な価値も大きい．
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