| 研究課題/領域番号 |
16H01732
|
|---|
| 研究種目 |
基盤研究(A)
|
| 配分区分 | 補助金 |
|---|
| 応募区分 | 一般 |
|---|
| 研究分野 |
知覚情報処理
|
|---|
| 研究機関 | 大阪大学 |
|---|
研究代表者 |
松下 康之 大阪大学, 情報科学研究科, 教授 (30756507)
|
|---|
| 研究協力者 |
田川 聖一
八木 康史
池内 克史
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2019-03-31
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
|
| 配分額 *注記 |
44,460千円 (直接経費: 34,200千円、間接経費: 10,260千円)
2018年度: 7,020千円 (直接経費: 5,400千円、間接経費: 1,620千円)
2017年度: 15,340千円 (直接経費: 11,800千円、間接経費: 3,540千円)
2016年度: 22,100千円 (直接経費: 17,000千円、間接経費: 5,100千円)
|
|---|
| キーワード | コンピュータビジョン / ３次元形状推定 / 3次元形状推定 / 三次元復元 / 3次元復元 / 視覚情報処理 / 3次元形状復元 |
|---|
| 研究成果の概要 |
カメラを用いた実世界物体の3次元形状推定はコンピュータビジョンの重要な基盤技術であると共に，ロボットの制御，計算機による物体認識，車の自動走行，製品の品質検査など，幅広い応用が期待されている．3次元形状推定においては，光を利用する光学的アプローチによって高品質な形状推定が可能になることが明らかになっている．本研究では，光学的３次元イメージング技術の高度化に取り組み，特に(a)多様な対象物体を扱えるようにする，(b)簡便なセットアップで使いやすくする，ことを目的に研究を行った．結果として，新しい３次元イメージング技術を開発し，これらの目標を達成することができた．
|
| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
研究成果の学術的意義は大きく２点ある．一つは，これまで必須と考えられてきた光源強度のキャリブレーションが不要であることを理論的に示し，新たな照度差ステレオ技術を提案した(semi-calibrated photometric stereo)．この結果により，実際のアプリケーションにおいてもキャリブレーションの手間が緩和できることがわかった．二つ目は，機械学習と光学的３次元イメージングの方向性を打ち出したことである．具体的には深層学習を用いてこれまで困難であった反射特性のモデリングをバイパスし，見えと形状のマッピング関数を学習させるというアプローチ世界に先駆けて提案した．
|
