| 研究課題/領域番号 |
18K11418
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分61020:ヒューマンインタフェースおよびインタラクション関連
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| 研究機関 | 佐世保工業高等専門学校 |
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研究代表者 |
手島 裕詞 佐世保工業高等専門学校, 電子制御工学科, 准教授 (60387503)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
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| 配分額 *注記 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2020年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2019年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2018年度: 3,250千円 (直接経費: 2,500千円、間接経費: 750千円)
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| キーワード | 点群 / 超解像 / 欠損検出 / 欠損補間 / 点群整形 / 機械学習 / 3次元スキャナー / 点群強調 / 点群データ / 深層学習 / ボクセル / モルフォロジー演算 |
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| 研究成果の概要 |
3次元スキャナーを用いて実物をスキャンする際にデータの欠損（穴やノイズ）が発生することが問題である。本研究の目的は、欠損を含む点群データから高精度なデータを生成（超解像）することである。提案する処理の流れとしては、モルフォロジー演算を用いた欠損検出と深層学習を用いた補間処理、および点群モデルの整形・修正である。
実験の結果より提案手法は点群モデルから欠損部分を抽出することができ、点群の整形として強調処理を実現することができた。また、深層学習を用いて基本データの欠損部分を補間することができた。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
スマートフォンやタブレット等の携帯情報端末に搭載されている3次元スキャナーを活用することで、多様かつ先進的アプリケーションの開発が可能となる。本研究ではコンシューマ向けスキャナーで取得した際の点群データの欠損問題に焦点を当てて課題解決に取り組んでおり、その成果はスキャナーの性能向上と直結する。それによってアプリケーション開発の幅を広げることができ、かつ、アプリケーションの質や操作精度を高めることができる。また、本研究では、点群を入力する深層学習も導入しており、今後への継続的かつ発展的取り組みも期待できる。
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