| 研究課題/領域番号 |
20K04476
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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21020:通信工学関連
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| 研究機関 | 関西大学 |
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研究代表者 |
棟安 実治 関西大学, システム理工学部, 教授 (30229942)
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| 研究分担者 |
吉田 壮 関西大学, システム理工学部, 准教授 (70780584)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2022年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2021年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2020年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
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| キーワード | 曲面 / データ埋め込み / 深層学習 / GAN / 携帯端末 / ARマーカ / Pix2PixHD / 画像特徴量 / マーカ / QRコード / トレーサビリティ / 電子透かし / 動画像 / デジタルサイネージ / 印刷画像 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
AR（Artificial Reality）やトレーサビリティの確保など，実空間の事物と仮想空間上の情報を有機的に連携させることは非常に重要である．一般には，そのために連携のためのマーカを配置することが必要となる．マーカには，どのような物体にも簡単に配置できることや実空間上にあっても違和感のないこと，さらにマーカの内容の変更が容易であることが求められる．様々なデバイスにこの役割を担わせられれば，システムを実現するための自由度が増すと考えられる．本研究では，スマートフォンなどの簡易な入力デバイスを用いて，多様な物体にマーカ情報を表示し，データを抽出する手段の開発を目指す．
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| 研究成果の概要 |
本研究では，画像へのデータ埋め込み技術を広範な状況で利用可能とするために，主として２つの目的に注力した．一つ目は曲面上に貼付された画像からのデータ取得であり，これに対しては，曲面から平面に補正するためのマーカを，データを埋め込んだ画像に付与することで，ほぼ平面の場合と画質，検出率が同等となるデータの取得を可能とした．二つ目は，実環境シミュレータの開発であり，印刷・撮影の劣化をニューラルネットワークを用いて模擬し，それにレンズ歪みや幾何学的な画像歪みを加える手法を開発した．このシミュレータは，実環境の劣化程度と比較してほぼ同等の劣化を再現できており，広範な状況での手法検証に役立てることができる．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究の研究成果の意義は，実空間上の印刷画像に埋め込んだデータを仮想空間上の情報に連携させることで，仮想現実やトレーサビリティに応用可能な柔軟性と自由度をもった手法を提供できる点にある．ここでは，特に曲面に貼付ないしは投影された画像に対して，データを取得可能な手法を提案することによって，曲面を有する様々な物体に利用可能となる．また，印刷・撮影という処理における劣化を再現するために開発したシミュレータは，提案技術の検証だけではなく，印刷というプロセスを含む様々なアルゴリズムの評価に応用可能となり，これらに共通する非常に手間のかかる検証プロセスを簡略化できるという意味で大きな意義を持っている．
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