| 研究課題/領域番号 |
15H05313
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| 研究種目 |
若手研究(A)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 研究分野 |
知覚情報処理
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| 研究機関 | 東京工業大学 |
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研究代表者 |
鳥居 秋彦 東京工業大学, 工学院, 助教 (20585179)
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| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2019-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2018年度)
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| 配分額 *注記 |
23,660千円 (直接経費: 18,200千円、間接経費: 5,460千円)
2018年度: 3,640千円 (直接経費: 2,800千円、間接経費: 840千円)
2017年度: 6,630千円 (直接経費: 5,100千円、間接経費: 1,530千円)
2016年度: 7,540千円 (直接経費: 5,800千円、間接経費: 1,740千円)
2015年度: 5,850千円 (直接経費: 4,500千円、間接経費: 1,350千円)
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| キーワード | コンピュータビジョン / 特徴マッチング / 画像マッチング / 3次元復元 / 画像検索 |
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| 研究実績の概要 |
本研究の目的は，３Dモデリングを応用・発展することで，大量・様々な画像が空間・時間的に有機的に結びつきながら拡張する画像データベースを構築するとともに，それらの情報を効果的に提示するシステムを実現することにある．その手段として，特徴マッチング，多眼ステレオマッチング，画像記述子マッチングを一般化した，「ビジュアルマッチング」という新たな枠組みを提案し，その枠組みにもとづいて研究を行う．
平成２９年度は，これまでに構築したビジュアルマッチングアルゴリズム評価用のデータセットをまとめ，特に，屋外広範囲でのカメラ位置姿勢推定問題における様々なアルゴリズムのベンチマークを行った．本研究を通して作成したデータセット，ベンチマークは共に高く評価されコンピュータビジョンにおけるトップカンファレンスに採録され発表を行った．
並行して，新しい画像特徴量としてにわかに注目を集めているCNN特徴量を応用した画像・特徴マッチングシステムの開発を行い，その一部が室内環境におけるカメラ位置姿勢推定に効果的であることを示した．その成果も高く評価され，コンピュータビジョンにおけるトップカンファレンスに採録され発表を予定している．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
本研究の主な貢献のひとつである評価用データセットについての構築は着実に進んでいる．評価用データセットの一部を用いた様々なベンチマーク結果をまとめた国際会議発表もすでに行っている．また，ビジュアルマッチングを構成するアルゴリズムの発展，それら性能評価も進んでいる．学術論文，トップカンファレンスを通して継続して発表していることから，研究は順調に進んでいるといえる．
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| 今後の研究の推進方策 |
平成３０年度は，評価用データセットの公開準備，ベンチマーク用のオンライン評価サーバーを構築予定である．最終年度として，これまでの成果を発展しつつ，論文誌発表などの形でまとめる予定である．
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