| 研究課題/領域番号 |
16K16100
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
ヒューマンインタフェース・インタラクション
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| 研究機関 | 大阪大学 |
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研究代表者 |
間下 以大 大阪大学, サイバーメディアセンター, 准教授 (00467606)
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| 研究協力者 |
Plopski Alexander
Höllerer Tobias
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2018-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2017年度)
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| 配分額 *注記 |
3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
2017年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
2016年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
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| キーワード | カメラ位置姿勢推定 / カメラ自己位置姿勢推定 / 拡張現実 / 深層学習 / カメラ位置推定 / コンピュータビジョン / パターン認識 / 機械学習 |
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| 研究成果の概要 |
拡張現実等やロボティクスで用いられるカメラの自己位置姿勢推定は時間等の変化によって照明条件が変化すると，精度が低下する場合がある．本研究ではコンピュータグラフィックスを用いて照明条件のシミュレーションを用い，あらかじめ様々な照明条件の画像作成し，実画像と合わせて機械学習を行うことによって照明条件の変化に頑健な手法を開発した．
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