| 研究課題/領域番号 |
17H07324
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| 研究種目 |
研究活動スタート支援
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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 | 国立情報学研究所 |
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研究代表者 |
池畑 諭 国立情報学研究所, コンテンツ科学研究系, 助教 (70804061)
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| 研究期間 (年度) |
2017-08-25 – 2019-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2019年度)
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| 配分額 *注記 |
2,990千円 (直接経費: 2,300千円、間接経費: 690千円)
2018年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2017年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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| キーワード | フォトメトリックステレオ / 3次元センシング / 最適化アルゴリズム / 深層学習 / ディープラーニング / パノラマ画像処理 / コンピュータビジョン / ３次元復元 / パノラマ画像 / ＶＲ / 画像 / コンテンツ・アーカイブ / 機械学習 |
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| 研究成果の概要 |
VRコンテンツ拡充のための技術についての検討を行った．特に，没入感のある体験を実現するためには撮影されたシーンの正確な3次元形状を復元できる事が望ましい．その実現のために，我々は畳込み深層ネットワークに基づく複数陰影画像からの3次元形状復元手法（フォトメトリックステレオ法）を世界で初めて提案した．また，必要なデータセットを作り上げ、これを公開した．以上の成果に加えて，補助的な課題として3次元復元に役立つ深層学習に基づく外れ値除去の手法や，効率的な離散最適化アルゴリズム，撮影位置同定のためのジオタグ画像の利用方法等を提案した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
研究成果において副次的に生成されたソースコードやデータを公開したことの学術的な意義は大きい．データベースは公開後、世界中の研究者によって利用されるに至っている．また，我々は1980年代から続くフォトメトリックステレオ法の研究に対して，新しい概念の提示による技術的進歩，データセットの共有と両方の観点から、大きな影響を与えた．現在でも我々の提案した観測地図と呼ばれる表彰に基づく手法を発展させた研究が発表され続けている．
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