| 研究課題/領域番号 |
23K21680
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| 補助金の研究課題番号 |
21H03466 (2021-2023)
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 基金 (2024)
補助金 (2021-2023) |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分61010:知覚情報処理関連
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| 研究機関 | 大阪大学 |
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研究代表者 |
大倉 史生 大阪大学, 大学院情報科学研究科, 准教授 (60754223)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
15,990千円 (直接経費: 12,300千円、間接経費: 3,690千円)
2024年度: 3,510千円 (直接経費: 2,700千円、間接経費: 810千円)
2023年度: 4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
2022年度: 3,640千円 (直接経費: 2,800千円、間接経費: 840千円)
2021年度: 4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円)
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| キーワード | コンピュータビジョン / 植物フェノタイピング / 三次元復元 / 遮蔽補完 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究は、単一あるいは複数の視点から撮影された画像群から、隠れた（遮蔽）部分も含む三次元形状を復元する、「遮蔽補完型三次元復元」の技術体系を構築する。遮蔽部の復元は本来、この世界の多くの場面の認識・理解に避けて通れない問題である。本研究で構築する手法は、対象物体の構造や類似性の事前知識に基づき、画像上・空間上の遮蔽領域を補完するように三次元形状を推定する、新たな三次元復元フレームワークとなる。
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| 研究実績の概要 |
本研究の目的は、遮蔽を含む植物の三次元形状復元および解析フレームワークの確立である。本研究では、多視点あるいは単一・少数視点からの遮蔽補完型三次元復元を、二次元・三次元の形状・テクスチャの欠損修復・復元の最適化問題として扱う。これを達成するため、本研究では「研究項目1：多視点植物画像からの枝葉の三次元構造復元」、「研究項目2：単一・少数画像からの三次元構造復元」および、これらの手法を時空間に拡張した「研究項目3：構造トラッキングに基づく時系列復元および応用」を核とした研究を実施する。いずれの項目も、CV分野において新規性の大きい内容である。
計画3年目である今年度は、前年度に構築された「研究項目1：多視点植物画像からの枝葉の三次元構造復元」に関する技術のさらなる発展として、遮蔽補完手法の改善に着手した。具体的には、深層学習を用いる遮蔽補完手法を改善し、学習データの収集が不要、あるいはごく少数の学習データのみを用いる手法を開発中である。
また、「研究項目2：単一・少数画像からの三次元構造復元」に関し、単一画像からの植物の枝構造推定手法を開発した。具体的には、植物の枝をグラフ構造とみなし、入力画像から深層学習を用いてグラフ構造を推定することで、従来の手法と比較して正確な枝構造推定を実現した。
さらに、前年度における「研究項目3：構造トラッキングに基づく時系列復元および応用」の基礎検討を発展する形で、今年度は構造トラッキングに基づく時系列復元手法を実装し、実栽培品種に対する実験を行った。結果、実際の植物フェノタイピングタスクにおいて実用性の高い手法が構築できたことを確認した。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
前年度までに、本研究の核である、多視点植物画像を入力とした遮蔽補完型三次元復元に、一定の有用性があることが示されている。また、その拡張としての時系列トラッキングについても、実際の植物フェノタイピング現場への応用を開始している。
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| 今後の研究の推進方策 |
計画最終年度である来年度は、特に「研究項目2：単一・少数画像からの三次元構造復元」および「研究項目3：構造トラッキングに基づく時系列復元および応用」に関して、実際のフェノタイピング現場への応用を進める。
特に、「研究項目2：単一・少数画像からの三次元構造復元」については、単一あるいは少数画像から推定された枝構造や葉の位置などを、軽量なデバイスで推定できるような手法について検討を実施する。
また、「研究項目3：構造トラッキングに基づく時系列復元および応用」については、本課題で構築した手法を継続的に発展・応用し、植物科学に寄与する知見の創出を目指す。
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