| 研究概要 |
近年,計算機スピードの高速化,センサの高度化などにより3次元形状情報をもつデータが利用しやすくなってきて,実世界の3次元物体のモデルへのニーズ高まっている.本研究では,3次元モデルを介した人間と情報機器,人間と人間インタラクションの実現を目指し,その基盤技術の開発を目的として研究を行った.
対象の安全なモデルを得るためには,複数の方向から得たデータを組み合わせてモデルを生成する必要がある.このとき,データを得た視点の位置と姿勢をデータ自身から推定する位置合わせが不可欠である.本研究では,高精度な自動位置合わせ実現のための基盤アルゴリズムについて研究を行った.
自動位置合わせの従来手法では,いかに局所的な形状をうまく記述する不変特徴量を求めるかが重視されていたが,不変特徴量は微分量であるために頑健な計算が難しく対象の形状とセンサの視点に依存する.また,視点間で対象の同じ部分を計測している計測点を対応付ける必要があるが,対応付けの組合せ数が膨大であるため,大域解が得られる手法は少ない.これに対し本研究では,対応付けの問題を離散最適化問題として定式化し,整数計画法を応用することにより,すべての可能な対応付けの組合せの中から最適解を得る巌密解法を提案し,特徴量を必要としない自動位置合わせを実現した.
また,形状の計測誤差の影響を軽減し,形状の大局的な構造をうまく捉えて高速に処理を行うための球を用いた形状表現とそれを用いた高速なモデリングアルゴリズム,3次元形状モデルの検索アルゴリズムについても開発を行った.
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