冗長な観測のマルチビュー学習に基づく信頼性の高い三次元センシング技術の開発

• 研究課題/領域番号: 24K02966
• 研究種目: 基盤研究(B)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分61010:知覚情報処理関連
• 研究機関: 国立情報学研究所
• 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, 准教授 (70804061)
• 研究分担者: 淺野 祐太 国立情報学研究所, コンテンツ科学研究系, 助教 (70884675)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2027-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 18,590千円 (直接経費: 14,300千円、間接経費: 4,290千円); 2026年度: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円); 2025年度: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円); 2024年度: 9,230千円 (直接経費: 7,100千円、間接経費: 2,130千円)
• キーワード: 3次元センシング / 多波長解析 / 深層学習 / フォトメトリックステレオ / 偏光解析

研究開始時の研究の概要

本研究は、汎用デジタルカメラセンサーを用いて、表面状態が可変的な被写体に対し、情報捏造を行わない高い信頼性と精度を有する学習ベースの三次元センシング技術を創出する。従来の多視点ステレオ法や照度差ステレオ法のように、被写体の多角的な観測を物理的に解釈するのではなく、機械学習の一分野であるマルチビュー学習に着目する。分光・偏光イメージング技術に基づく未校正かつ冗長な観測の解釈をデータから直接学習する事により、厳格な物理モデルと環境制御の必要性を大幅に軽減し、未知の状況に対する三次元復元の頑健性と信頼性を向上させる。